腫瘤細胞模型全景數(shù)據(jù)庫是一個集成了海量腫瘤細胞系全外顯子測序（WES）數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）數(shù)據(jù)、信號通路數(shù)據(jù)與藥敏信息（IC50等）數(shù)據(jù)的綜合性生物資源平臺。此平臺覆蓋了多個癌種的腫瘤細胞模型，將細胞的基因變異數(shù)據(jù)與藥物的藥敏數(shù)據(jù)進行了關(guān)聯(lián)，繪制出腫瘤細胞模型的全景圖譜。

靶向藥物工程細胞模型數(shù)據(jù)庫是一個集合了激酶、免疫、GPCR、耐藥、示蹤等多種由基因工程手段改造的工程細胞模型信息的數(shù)據(jù)庫，便于查找500多個藥物相關(guān)靶點的篩選/檢定細胞模型的數(shù)據(jù)信息，助力制藥企業(yè)在早研階段快速進行藥物靶點候選物的發(fā)現(xiàn)與篩選，在放行階段高效進行抗體等藥物的檢定與質(zhì)量放行。

模塊一：腫瘤細胞模型全景數(shù)據(jù)庫

我能用“腫瘤細胞模型”分析做什么？

腫瘤細胞模型模塊整合了來自1000余種癌細胞系的多組學數(shù)據(jù)——包括基因表達數(shù)據(jù)，突變數(shù)據(jù)，拷貝數(shù)變異和基因融合數(shù)據(jù)、信號通路及藥敏數(shù)據(jù)——構(gòu)建出全面的相關(guān)性關(guān)聯(lián)圖譜。

直觀搜索工具

便捷訪問：該平臺配備用戶友好的搜索功能，使研究人員能夠根據(jù)癌癥類型、突變狀態(tài)或藥物反應等特定標準快速識別相關(guān)腫瘤模型。

高級篩選：運用多重篩選條件優(yōu)化搜索結(jié)果，實現(xiàn)針對性篩選，精準匹配特定研究目標的最相關(guān)模型。

進階分析，深化洞察：

A.多模型搜索

1.點擊模型頁面瀏覽所有模型，并應用多模型篩選功能，包括人類細胞系、小鼠細胞系及其他物種細胞系模型。下圖演示了如何查看人類細胞系模型：使用頁面篩選選項縮小選擇范圍，并執(zhí)行多模型檢索。

2. a). 請參考下圖查看小鼠細胞系模型，使用篩選選項縮小選擇范圍，并執(zhí)行多模型檢索。
 

b). 輸入最多200個基因，查詢其在小鼠細胞系中的表達、突變及拷貝數(shù)變異情況。

3.訪問并查看"細胞系-其他物種"下所有細胞系模型的基本信息。

B.尋找靶基因

1.搜索您的目標基因。

2.根據(jù)癌癥類型、譜系、亞型、組織、性別、年齡、病毒感染及其他相關(guān)因素篩選樣本。點擊右上角的"選擇"按鈕確認篩選條件。下圖中包含所有癌癥類型，篩選條件僅應用于患者年齡介于7.6至70.1歲的病例。

您可以同時選擇多個項目。

3.指定目標基因的mRNA表達水平、基因突變、拷貝數(shù)及基因融合情況。點擊“篩選”按鈕確認選擇。您可下載包含篩選特征的模型。下圖所示樣本通過EGFR表達水平（2至9.8）及拷貝數(shù)擴增特征進行標識。

4.展示按癌癥類型分類的模型數(shù)量的全面概覽，同時呈現(xiàn)基因表達圖譜，通過UMAP分析在整個轉(zhuǎn)錄組范圍內(nèi)進行可視化呈現(xiàn)。

5.使用“基因內(nèi)比較”功能，分析目標基因的基因表達、基因拷貝數(shù)變異與基因突變之間的關(guān)系。

6.利用"基因間比較"模塊，對共表達與突變基基因關(guān)系進行整合分析。

評估查詢基因與所有其他基因間的共表達模式，探索全基因組表達相關(guān)性。點擊任意基因可查看其與目標基因的表達關(guān)聯(lián)。

評估突變排他性以識別潛在的合成致死或協(xié)同突變相互作用。點擊表格中任意基因，即可查看其與目標基因的突變協(xié)同作用譜。

7.通過“藥理學”功能，可針對選定模型與指定目標藥物可視化藥理學數(shù)據(jù)。一鍵生成藥敏熱圖（灰色區(qū)域表示無數(shù)據(jù)）或劑量反應曲線，實現(xiàn)高效分析與可視化呈現(xiàn)。

8.通過整合基因表達、突變及拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)，利用"生物標志物"功能評估目標基因作為潛在藥物生物標志物的價值。計算數(shù)據(jù)庫中基因表達/拷貝數(shù)變異與藥物反應的相關(guān)性，在火山圖和表格中點擊任意目標藥物即可可視化其散點圖及相關(guān)系數(shù)。驅(qū)動/體細胞突變分析可評估目標基因存在或不存在突變的組別間藥敏差異。

C.尋找相關(guān)藥物

1. 搜索您的目標藥物。

2.根據(jù)癌癥類型、譜系、亞型、組織、性別、年齡、病毒感染及其他相關(guān)因素篩選樣本。點擊右上角的"選擇"按鈕確認篩選條件。下圖中包含所有癌癥類型，篩選條件為TMB（突變負荷）范圍在1.6至51.5突變的病例。

您可以同時選擇多個項目。

3.查看目標藥物的可用數(shù)據(jù)集：左上圖顯示每個數(shù)據(jù)集中針對該藥物測試的模型數(shù)量；右上圖展示多個數(shù)據(jù)集中共同測試的模型數(shù)量；左下圖基于IC50或AUC測量的療效，展示數(shù)據(jù)集間的成對相關(guān)性。點擊左下圖中的任意圖塊，將在右下圖生成對應的療效相關(guān)性圖。

4.展示目標藥物數(shù)據(jù)集中的IC50和AUC分布。通過Kruskal-Wallis檢驗評估不同癌癥類型的療效差異，并以箱線圖呈現(xiàn)。當p值<0.05時，表明所有癌癥類型存在顯著差異。您可選擇模型在單一圖表中顯示多條擬合劑量反應曲線，或在獨立圖表中查看單條曲線。

5.通過分析所有測試藥物的UMAP分析結(jié)果，可直觀呈現(xiàn)藥物療效相似性，從而全面了解選定數(shù)據(jù)集中的藥物概況。點擊“突出顯示藥物”按鈕，即可在UMAP圖譜的表格中突出顯示您選定的藥物。

6.通過“藥物相似性”功能，利用斯皮爾曼或皮爾遜相關(guān)系數(shù)方法，探索選定數(shù)據(jù)集中所有藥物與目標藥物的療效相似性。隨著p值降低及相關(guān)系數(shù)升高，表明藥物療效呈更強的正相關(guān)關(guān)系。點擊某項“藥物”即可查看其相關(guān)性圖譜。

D.尋找感興趣的通路

1.搜索您的目標通路。

2.按癌癥類型、譜系、亞型、組織、性別、年齡、病毒感染及其他相關(guān)因素篩選樣本。默認選中所有癌癥類型。點擊“重置”重新選擇，隨后點擊右上角的“選擇”按鈕確認篩選條件。

3.滑動選擇通路活性評分范圍以評估通路激活水平——評分越高對應激活越強。三種主要計算方法（ssGSEA、GSVA和z-score）顯示出強相關(guān)性；建議采用其平均值——MetaScore。點擊“篩選”應用選擇，或點擊“重置”清除并重新開始。

4. 通過交互式熱圖可視化查詢通路內(nèi)所有基因及其突變的表達情況，支持直觀的行列重新排序與聚類功能。展示通路活性、mRNA表達及相關(guān)基因的突變數(shù)據(jù)。支持以多種格式（包括csv、tsv及元組格式）下載底層數(shù)據(jù)。

5.為更清晰地展示功能特性，我們已選取所有癌癥類型的細胞系進行展示。詳細信息以靈活表格形式呈現(xiàn)，您可添加各類通路活性評分，并按模型、癌癥類型及其他標準進行篩選。所有數(shù)據(jù)均可查看與下載。

6.a). 展示按癌癥類型分類的模型數(shù)量的全面概覽，同時呈現(xiàn)基因表達圖譜，通過UMAP分析在整個轉(zhuǎn)錄組范圍內(nèi)進行可視化呈現(xiàn)。

b). 在兩個層面比較基因組學數(shù)據(jù)：通路活性與通路活性對比mRNA表達——通過點擊交互式圖表實時探索并定制可視化效果：在通路活性層面，計算所有通路活性評分之間的相關(guān)性；在通路活性對比mRNA表達層面，計算所有基因表達與目標通路之間的相關(guān)性。您可根據(jù)需要在斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)與皮爾遜相關(guān)系數(shù)方法間切換。

c). 從多來源收集藥理學數(shù)據(jù)，通過交互式熱力圖可視化并下載療效數(shù)據(jù)。可在log10(IC50)、IC50和AUC三種顯示模式間切換。查看選定藥物的瀑布圖，并在圖表中突出顯示特定模型。

d). 對通路活性與標準治療療效數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，結(jié)果通過火山圖呈現(xiàn)。可在表格中探索對應數(shù)據(jù)，點擊任意藥物旁的"顯示"按鈕，即可在右側(cè)面板查看該藥物療效與靶向通路活性的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

模塊二：靶向藥物工程細胞模型數(shù)據(jù)庫

我能用“靶向藥物工程細胞模型”分析做什么？

靶向藥物工程細胞模型為500余個藥物靶點提供結(jié)構(gòu)化篩選及檢測合格信息。您可點擊任意模型查看其詳細信息。

1.在“首頁”上搜索關(guān)鍵詞以獲取具體型號信息。

2.訪問專屬的"模型"頁面，探索可視化匯總圖表。將鼠標懸停在任意柱狀圖上即可查看其精確數(shù)值，點擊柱狀圖可篩選下方表格，或直接在表格中應用自定義關(guān)鍵詞搜索進行篩選。