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第三十七章 孟德尔随机化(第2页)

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,它们在癌症样本中被高度激活,而在健康对照组中几乎没有表达。

这种差异引发了陈飞的浓厚兴趣:“这些基因很可能就是肝细胞癌的核心驱动因素。”

他将这些基因一一标记出来,接下来,他还需要进一步确认这些基因的作用。

第四步:基因调控网络的构建

光有差异表达的基因还不够,陈飞知道,基因之间并不是孤立的,它们通过复杂的调控网络来共同发挥作用。

因此,系统让陈飞构建一个基因调控网络,以便找出那些真正推动肝细胞癌发展的“核心节点”。

基因调控网络可以看作是基因的“社交圈”,某些基因在网络中扮演着关键角色,它们通过调控其他基因的表达,最终影响疾病的发展。

找出这些关键基因,就像抓住了疾病的“领袖”。

“我们要找的就是这些领袖基因。”陈飞说着,将所有筛选出的差异基因输入到网络分析软件中。

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