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摘要：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
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
在正式绘制之前，很自然的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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< p >作者丨A?陈排版丨司锦兄弟
主编丨雪秋
文章来源：《实用肿瘤杂志》 网址: http://www.syzlzz.cn/zonghexinwen/2021/0728/1217.html
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