第三十七章 孟德爾隨機化
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最新網址：.. 陳飛決定迅速把係統給他的獎勵付諸實踐。
他的目光掃過桌上的實驗筆記本，一切看起來都準備就緒。
這篇文章主要是分析rnaseq數據，以評估不同肝細胞癌患者與健康對照組的rna表達情況。
我們得從頭開始解釋一下，rna是啥。
rna，全稱為核糖核酸ribonuceic acid），是遺傳信息在細胞中的重要載體。
dna，或者說脫氧核糖核酸，是生命中最核心的信息載體，負責存儲所有的遺傳信息。它就像一個大老板，掌控著一切。
然而，這個大老板的工作方式非常大老板——它擁有所有的決策權，也從不親自下場幹活。
dna不會直接合成生命所需的蛋白質，而是需要“翻譯員”和“信使”來幫忙。
這個信使，就是rna——核糖核酸。dna負責儲存所有的遺傳信息，但它不能直接參與蛋白質的合成。
rna從dna上複製出特定的基因信息，然後帶著這些信息離開細胞核，到達細胞質中的小弟“工廠”——核糖體，在那裏按照基因的指令生產蛋白質。
蛋白質，說白了，是一組由氨基酸構成的大分子。雖然它們的組成看起來沒那麽複雜，但功能可就複雜得多了。
蛋白質是生命的“多麵手”，它們幾乎參與了所有的生物過程。
因此，進行rna表達分析，實際上可以揭示它受到哪些基因調控，又影響了哪些下遊發揮功能的打工人蛋白質，可謂是承上啟下，對於揭示疾病的分子機製至關重要。
而他現在要做的，就是利用這些rnaseq數據，找到那些在肝細胞癌中異常表達的基因。
rnaseq是一種利用下一代測序技術ngs）來捕獲和量化樣本中所有rna分子的技術，它能讓科學家們在分子水平上解碼細胞如何運作，以及癌細胞和健康細胞有何不同。
“對，就是它。”陳飛將目光聚焦在數據分析上，屏幕上閃爍著成百上千條rna序列的信息。
係統以肝細胞癌作為切入點，因為這種癌症在全球範圍內高發，而且致死率高，需要更有效的治療手段。
這種癌症是全球第六大最常見的癌症，同時也是癌症相關死亡的第三大原因。
&na，肝細胞癌）與慢性肝病密切相關，尤其是乙型肝炎和丙型肝炎的感染。
由於肝髒是人體的主要解毒器官，肝細胞癌的發展與遺傳突變、環境因素和病毒感染等多種複雜機製相關。
為了研究這些機製，陳飛決定利用係統提供的實驗思路，將現代生物信息學和孟德爾的隨機化思想結合起來，找出與肝細胞癌相關的關鍵基因。
這對於後續開發出有效的治療方法有很大的意義。
設計實驗的第一步：獲取rnaseq數據
陳飛抱緊係統大腿，快速打開了公開數據平台“geo數據庫”，這裏有大量的公開生物學數據，其中就包括rnaseq數據。
他選擇了幾組肝細胞癌患者的樣本，並找到相對應的健康對照組的數據。
這一步非常關鍵。rnaseq數據龐大而複雜，需要通過嚴格的篩選和清洗，才能得出有效的差異表達基因degs）。
差異表達基因就是在疾病狀態下與正常狀態相比，表現出顯著表達差異的基因。
第二步：隨機化采樣
有了數據之後，陳飛便開始進入實驗的核心步驟——隨機化設計。
孟德爾的豌豆實驗中，隨機化是為了消除實驗中的人為偏差，每次他從不同的豌豆品種中隨機選擇個體進行雜交實驗，這種方法使得實驗結果更具可信度。
孟德爾隨機化正是將這個思想引入了現代rnaseq數據分析。
在他的設計中，他將癌症組和健康對照組的數據進行多次隨機化采樣。
通過反複隨機抽樣，他能夠確保每次抽取的樣本都能代表總體的真實情況。這種方法極大地減少了數據噪音，確保篩選出的差異基因更具生物學意義。
“就像孟德爾反複進行豌豆雜交一樣，我也要在這批數據裏反複篩選。”陳飛默默念道，手指飛快地在鍵盤上敲打。采樣工作雖然枯燥，但非常關鍵。
第三步：差異基因分析
隨機化采樣完成之後，接下來就是關鍵的差異基因分析步驟了。陳飛使用了r語言中的“deseq2”包，這是rnaseq數據分析中非常常用的工具包，專門用來識別差異表達基因。
作為一個苦逼的生物領域搬磚人，陳飛甚至都沒有下載過r語言的軟件，但是係統君的實驗思路寫的非常認真，直接讓他去參考轉碼人救星csdn，
在指導下，陳飛很快安裝好了r語言以及rsstudio。
一切準備就緒，可以開大了！
參考著gitc，ctrv之後，陳飛吭吭哧哧地寫完了所有代碼。在經曆了python界麵一次一次error，debug之後，他終於能夠讓代碼運行了。
“看看這數據，”陳飛盯著屏幕上彈出的結果，目光銳利。
經過多次隨機化采樣和差異基因分析，他成功篩選出了肝細胞癌中顯著異常表達的基因。
其中，有幾個基因的差異尤為顯著，它們在癌症樣本中被高度激活，而在健康對照組中幾乎沒有表達。
這種差異引發了陳飛的濃厚興趣：“這些基因很可能就是肝細胞癌的核心驅動因素。”
他將這些基因一一標記出來，接下來，他還需要進一步確認這些基因的作用。
第四步：基因調控網絡的構建
光有差異表達的基因還不夠，陳飛知道，基因之間並不是孤立的，它們通過複雜的調控網絡來共同發揮作用。
因此，係統讓陳飛構建一個基因調控網絡，以便找出那些真正推動肝細胞癌發展的“核心節點”。
基因調控網絡可以看作是基因的“社交圈”，某些基因在網絡中扮演著關鍵角色，它們通過調控其他基因的表達，最終影響疾病的發展。
找出這些關鍵基因，就像抓住了疾病的“領袖”。
“我們要找的就是這些領袖基因。”陳飛說著，將所有篩選出的差異基因輸入到網絡分析軟件中。
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