powers = c(c(1:10), seq(from = 12, to=50, by=2)) sft = pickSoftThreshold(datExpr, powerVector = powers, verbose = 5) pdf("2Threshold.pdf",width = 10, height = 5) par(mfrow = c(1,2)) cex1 = 0.9 plot(sft$fitIndices[,1], -sign(sft$fitIndices[,3])*sft$fitIndices[,2], xlab="Soft Threshold (power)",ylab="Scale Free Topology Model Fit,signed R^2",type="n", main = paste("Scale independence")) + text(sft$fitIndices[,1], -sign(sft$fitIndices[,3])*sft$fitIndices[,2], labels=powers,cex=cex1,col="red")+ abline(h=0.90,col="red") plot(sft$fitIndices[,1], sft$fitIndices[,5], xlab="Soft Threshold (power)",ylab="Mean Connectivity", type="n", main = paste("Mean connectivity")) + text(sft$fitIndices[,1], sft$fitIndices[,5], labels=powers, cex=cex1,col="red") dev.off()解释这段代码

这段代码用于计算并绘制模块化分析中的软阈值和拓扑模型拟合度的关系。

具体解释如下：

- `powers = c(c(1:10), seq(from = 12, to=50, by=2))`：定义了一个包含一系列不同的幂值（power）的向量。这些幂值将被用作模块化分析中的软阈值参数。
- `sft = pickSoftThreshold(datExpr, powerVector = powers, verbose = 5)`：通过调用`pickSoftThreshold`函数来计算拓扑模型的拟合度，该函数接受数据矩阵`datExpr`和幂值的向量`powers`作为输入，并返回一个包含各种拟合度指标的结果对象`sft`。
- `pdf("2Threshold.pdf",width = 10, height = 5)`：创建一个PDF文件来保存后续绘图的输出结果。
- `par(mfrow = c(1,2))`：设置绘图区域为1行2列，即将两个子图放在同一行中。
- `cex1 = 0.9`：设置文本标签的缩放因子。
- 第一个子图绘制了拓扑模型拟合度与软阈值的关系。使用`plot`函数绘制了一个空白图形，并使用`text`函数在图形中添加了数据点的文本标签。其中，横轴为软阈值，纵轴为拟合度，并使用`abline`函数添加了一个水平线表示0.90的阈值。
- 第二个子图绘制了平均连接度与软阈值的关系。同样使用`plot`和`text`函数绘制图形，并将数据点的文本标签设置为幂值。这里没有添加阈值线。
- `dev.off()`：关闭绘图设备，保存并完成绘图结果。

通过执行这段代码，会生成一个包含两个子图的PDF文件，用于展示软阈值和拓扑模型拟合度以及平均连接度之间的关系。这有助于选择适合的软阈值参数来进行模块化分析。