走近生物科学家手抄报

陈飞决定迅速把系统给他的奖励付诸实践。

他的目光扫过桌上的实验笔记本，一切看起来都准备就绪。

这篇文章主要是分析rna-seq数据，以评估不同肝细胞癌患者与健康对照组的rna表达情况。

我们得从头开始解释一下，rna是啥。

rna，全称为核糖核酸（ribonucleicacid），是遗传信息在细胞中的重要载体。

dna，或者说脱氧核糖核酸，是生命中最核心的信息载体，负责存储所有的遗传信息。它就像一个大老板，掌控着一切。

然而，这个大老板的工作方式非常大老板——它拥有所有的决策权，也从不亲自下场干活。

dna不会直接合成生命所需的蛋白质，而是需要“翻译员”和“信使”来帮忙。

这个信使，就是rna——核糖核酸。dna负责储存所有的遗传信息，但它不能直接参与蛋白质的合成。

rna从dna上复制出特定的基因信息，然后带着这些信息离开细胞核，到达细胞质中的小弟“工厂”——核糖体，在那里按照基因的指令生产蛋白质。

蛋白质，说白了，是一组由氨基酸构成的大分子。虽然它们的组成看起来没那么复杂，但功能可就复杂得多了。

蛋白质是生命的“多面手”，它们几乎参与了所有的生物过程。

因此，进行rna表达分析，实际上可以揭示它受到哪些基因调控，又影响了哪些下游发挥功能的打工人蛋白质，可谓是承上启下，对于揭示疾病的分子机制至关重要。

而他现在要做的，就是利用这些rna-seq数据，找到那些在肝细胞癌中异常表达的基因。

rna-seq是一种利用下一代测序技术（ngs）来捕获和量化样本中所有rna分子的技术，它能让科学家们在分子水平上解码细胞如何运作，以及癌细胞和健康细胞有何不同。

“对，就是它。”陈飞将目光聚焦在数据分析上，屏幕上闪烁着成百上千条rna序列的信息。

系统以肝细胞癌作为切入点，因为这种癌症在全球范围内高发，而且致死率高，需要更有效的治疗手段。

这种癌症是全球第六大最常见的癌症，同时也是癌症相关死亡的第三大原因。

hcc（hepatocellularcarcinoma，肝细胞癌）与慢性肝病密切相关，尤其是乙型肝炎和丙型肝炎的感染。

由于肝脏是人体的主要解毒器官，肝细胞癌的发展与遗传突变、环境因素和病毒感染等多种复杂机制相关。

为了研究这些机制，陈飞决定利用系统提供的实验思路，将现代生物信息学和孟德尔的随机化思想结合起来，找出与肝细胞癌相关的关键基因。

这对于后续开发出有效的治疗方法有很大的意义。

设计实验的第一步：获取rna-seq数据

陈飞抱紧系统大腿，快速打开了公开数据平台“geo数据库”，这里有大量的公开生物学数据，其中就包括rna-seq数据。

他选择了几组肝细胞癌患者的样本，并找到相对应的健康对照组的数据。

这一步非常关键。rna-seq数据庞大而复杂，需要通过严格的筛选和清洗，才能得出有效的差异表达基因（degs）。

差异表达基因就是在疾病状态下与正常状态相比，表现出显著表达差异的基因。

第二步：随机化采样

有了数据之后，陈飞便开始进入实验的核心步骤——随机化设计。

孟德尔的豌豆实验中，随机化是为了消除实验中的人为偏差，每次他从不同的豌豆品种中随机选择个体进行杂交实验，这种方法使得实验结果更具可信度。

孟德尔随机化正是将这个思想引入了现代rna-seq数据分析。

在他的设计中，他将癌症组和健康对照组的数据进行多次随机化采样。

通过反复随机抽样，他能够确保每次抽取的样本都能代表总体的真实情况。这种方法极大地减少了数据噪音，确保筛选出的差异基因更具生物学意义。

“就像孟德尔反复进行豌豆杂交一样，我也要在这批数据里反复筛选。”陈飞默默念道，手指飞快地在键盘上敲打。采样工作虽然枯燥，但非常关键。

第三步：差异基因分析

随机化采样完成之后，接下来就是关键的差异基因分析步骤了。陈飞使用了r语言中的“deseq2”包，这是rna-seq数据分析中非常常用的工具包，专门用来识别差异表达基因。

作为一个苦逼的生物领域搬砖人，陈飞甚至都没有下载过r语言的软件，但是系统君的实验思路写的非常认真，直接让他去参考转码人救星csdn，

在指导下，陈飞很快安装好了r语言以及rsstudio。

一切准备就绪，可以开大了！

参考着github上一些前人的代码，一顿ctrlc，ctrlv之后，陈飞吭吭哧哧地写完了所有代码。在经历了python界面一次一次error，debug之后，他终于能够让代码运行了。

“看看这数据，”陈飞盯着屏幕上弹出的结果，目光锐利。

经过多次随机化采样和差异基因分析，他成功筛选出了肝细胞癌中显著异常表达的基因。

其中，有几个基因的差异尤为显著，它们在癌