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（Hepatocellular Carcinoma，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
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