给我一段R语言的代码用WGCNA实现计算网络的拟合指数R2和平均连接度，并输出当R2大于0.8时，可以认为网络是无标度的。

下面是使用R语言中的WGCNA包计算网络的拟合指数R2和平均连接度，并输出当R2大于0.8时，可以认为网络是无标度的的示例代码：

# 安装和加载WGCNA包
install.packages("WGCNA")
library(WGCNA)

# 读取表达矩阵数据（假设数据已经处理好并保存为CSV格式）
expression_data <- read.csv("expression_data.csv", header = TRUE, row.names = 1)

# 构建基因共表达网络
# 1. 数据预处理
preprocessed_data <- preProcess(expression_data, method = "log1p")

# 2. 构建相关性矩阵
correlation_matrix <- cor(preprocessed_data$exprs)

# 3. 构建邻接矩阵
adjacency_matrix <- adjacency(correlation_matrix, power = 1)

# 4. 计算拟合指数R2和平均连接度
fit_indices <- fitIndices(adjacency_matrix, powerVector = 1:10)
R2 <- fit_indices$scaleFreeR2[1]
mean_connectivity <- fit_indices$meanConnectivity[1]

# 输出结果
print(paste("拟合指数R2:", R2))
print(paste("平均连接度:", mean_connectivity))

# 判断网络是否为无标度网络
if (R2 > 0.8) {
  print("网络是无标度的")
} else {
  print("网络不是无标度的")
}

在上述代码中，首先安装并加载了WGCNA包。然后，通过读取表达矩阵数据，进行数据预处理。接下来，构建相关性矩阵、邻接矩阵，并使用`fitIndices`函数计算拟合指数R2和平均连接度。最后，根据R2的值判断网络是否为无标度网络，并输出结果。

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。另外，你需要确保已经安装了WGCNA包及其依赖的其他包。