DepMap（Cancer Dependency Map project）
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目的
绘制所有肿瘤的癌症易感性图谱。为了加速精准癌症医学的发展，我们使用代表人类癌症多样性的广泛癌症模型构建了系统的关键数据集、分析和可视化工具。
任务
方法
捕获人类癌症的遗传和分子多样性
为了保证人类癌症的多样性，DepMap 建立在最初的 Cancer Cell Line Encyclopedia（CCLE）项目的基础上，该项目对 1000 个细胞系模型进行了表征。迄今为止，已经收集了超过 2000 个模型。
模拟人类癌症需要使用各种模型。在 DepMap 的下一阶段，我们将整合非传统模型，以更全面地捕获不同癌症类型特有的癌症脆弱性。
DepMap 致力于代表所有肿瘤类型，包括罕见癌症、儿科癌症和代表性不足的人群中的癌症模型。如果您想贡献模型并帮助扩展 DepMap，请通过 DepMap@Broadinstitute.org 与我们联系。
识别癌细胞中的遗传和分子改变
随着癌细胞的生长和转移，可能会发生多种基因组和分子改变，导致治疗上的不利因素增加。
为了捕获这些改变，我们系统地分析了 1000 个细胞系的panel（CCLE 项目的一部分）。
在 DepMap 的下一阶段，我们将扩展这些数据集并创建关键数据集，以更全面地捕获基因组改变。此外，我们将构建新的组学流程，并创建新的相关特征，以支持新靶点和生物标志物的发现。
列举细胞生长和药物敏感性所需的所有基因
在 DepMap 中，我们使用大规模功能基因组分析来识别细胞生长所需的基因。迄今为止，我们已经在 1000 多种癌细胞系中进行了全基因组 RNAi 和 CRISPR 功能丧失筛选。
同时，我们正在采用多路复用方法（PRISM）来分析数百种细胞模型的药物敏感性。在对药物重新利用文库进行分析后，我们继续分析新的感兴趣的化合物，以创建迄今为止最大的肿瘤学参考数据集。
在我们的活动的核心，我们正在构建新的分析工具来更好地捕获这些遗传依赖性和药物敏感性。诸如 demETER、demETER2、CERES 和 CHRONOS 等方法帮助我们更好地模拟了癌症依赖性和药物敏感性。
我们正在扩展到包括新的筛选模式、新的扰动和非传统模型，以更全面地捕获基因依赖性和药物敏感性。
创建癌症易感性地图
我们正在构建数据集之间的连接，以识别遗传依赖性、药物敏感性和细胞特征之间的关系。通过将基因依赖性和药物敏感性与癌症遗传和分子特征联系起来，我们可以发现新的癌症易感性，确定反应的生物标志物，并深入了解作用机制。
我们将继续开发更多的工具来改进和解释预测模型，寻找新的方法来整合数据并创建更好的应用程序来支持靶点和生物标志物的发现。
使用
可以用来揭示遗传和药理依赖性
BRCA1基因的所有搜索结果
以BRCA1基因为例
其中Depedent Cell Lines和Enriched Lineages部分内容可以在Perturbation Effects tab页面查看细节，Gene Effect越靠近-1（所有pan-cancer细胞系的essential gene的中值），说明细胞系对这个基因的依赖性越强，大于0，说明这个基因不是细胞系的essential gene。
在乳腺组织中包含damaging mutation的细胞系SUM149PT
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