使用python写一段代码实现读入FPKM数据有5列，一列为基因名，使用Spearman相关系数进行相关性度量方法，构建出共表达网络，节点表示基因，边表示基因之间的相关性，将计算的节点数和边放入基因之间关系的边列表edges

以下是使用Python实现读入具有5列的FPKM数据，使用Spearman相关系数构建共表达网络，并将计算的节点数和边放入基因之间关系的边列表 `edges` 的示例代码：

import pandas as pd
import networkx as nx
import scipy.stats as stats

# 读取FPKM数据文件，假设文件名为fpkm_data.csv，第一列为基因名称，后续列为FPKM值
data = pd.read_csv('fpkm_data.csv')

# 提取基因名称和FPKM值
gene_names = data.iloc[:, 0].values
fpkm_values = data.iloc[:, 1:].values

# 计算基因之间的Spearman相关系数
correlation_matrix, _ = stats.spearmanr(fpkm_values, axis=0)

# 创建共表达网络
coexpression_network = nx.Graph()

# 添加节点
coexpression_network.add_nodes_from(gene_names)

# 添加边及相关性作为边的权重，同时将边添加到edges列表中
num_genes = len(gene_names)
edges = []
for i in range(num_genes):
    for j in range(i + 1, num_genes):
        correlation = correlation_matrix[i, j]
        if abs(correlation) > 0.7:  # 设置相关性阈值，只保留相关性绝对值大于0.7的边
            coexpression_network.add_edge(gene_names[i], gene_names[j], weight=correlation)
            edges.append((gene_names[i], gene_names[j]))

# 打印共表达网络的节点数和边数
print("节点数:", coexpression_network.number_of_nodes())
print("边数:", coexpression_network.number_of_edges())

# 打印基因之间关系的边列表
print("基因之间关系的边列表:", edges)

在上述代码中，我们使用`scipy.stats.spearmanr`函数计算基因之间的Spearman相关系数，得到相关性矩阵 `correlation_matrix`。然后，我们创建一个空的共表达网络，并根据相关性矩阵添加节点和边。与前面的示例代码不同的是，我们使用绝对值大于0.7作为相关性的阈值，并将符合条件的边添加到共表达网络中，并将其作为一个元组 `(gene_names[i], gene_names[j])` 添加到 `edges` 列表中。

最后，我们打印共表达网络的节点数和边数，并输出基因之间关系的边列表 `edges`。

请注意，以上代码仅为示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外，请确保数据文件的格式正确，并且基因名称和FPKM值的提取方法与实际数据的格式相匹配。