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（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）。