文章封面
简报：
目前已经可利用loss-of-function如:siRNA、shRNA或CRISPR-Cas9 screens等构建全基因组的“癌症依赖图谱”；并用RNA测量平台L1000，已经开发出一种癌细胞对不同扰动的mRNA反应的“connectivity map”。
肿瘤细胞株，在不同药物处理后，蛋白组学变化会是怎么样？
该研究使用反相蛋白阵列（RPPAs）生成并编辑了一个大的肿瘤细胞系对多种临床相关药物响应的的扰动蛋白表达谱 。
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所用数据：
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CCLE的质谱定量数据，即蛋白质表达
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GEO数据GSE92742获取L1000 基因表达数据
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CTRPv2、GDSC和Daemen et al. （2013）的药物敏感性数据
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STRING的蛋白质互作数据
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本工作生成的RPPA数据可在CPPA data portal获取
生成网站：
参考内容：
Large-Scale Characterization of Drug Responses of Clinically Relevant Proteins in Cancer Cell Lines
Cancer Cell|肿瘤细胞系中临床相关蛋白的药物响应特征
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