最后使用run_lm_stats_limma()函数拟合线性模型。

结果显示：

5.2?图5G再现

首先，我们从线索.io数据库下载药物和工具化合物注释，选择药物名称、靶点等相关信息。

结果显示：

根据药物相关的注释信息，将线性拟合结果lmstats_out_chemical_prism与注释结果相结合，筛选出EGFR或Tubulin靶向的药物。

准备好输入数据后，使用ggplot()函数绘制火山图并添加标签，就像图5E的绘制一样。

结果显示：

六、图5H的再现

在正式绘图之前，很自然地清理和准备输入数据。

首先选择细胞系的源组织及其对应的细胞名，生成新的数据文件covars.

结果显示：

同时使用intersect()函数得到第12个CRISPR的共同细胞系名称common_CLs和第28簇中的注释信息比对和敲除数据。结果显示，最终得到了684个共同细胞系。

最后使用run_lm_stats_limma()函数对其进行线性拟合，得到图5H的输入数据。

6.2？复发图5H

同时，相关药物的标签设置。

结果显示：

结果显示：

这里，整篇Nature Communication转载~整篇文章基于肿瘤样本和细胞系的表达数据，使用Cellinger进行数据分析，使用ggplot()函数进行可视化展示。

在首页回复“阿琛66”获取本次数据和代码~

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排版丨司锦兄弟

主编丨雪秋

文章来源：《中国实用医药》 网址: http://www.zgsyyyzzs.cn/zonghexinwen/2021/0725/1618.html