Screening for potential cancer therapies using existing large datasets of drug perturbations requires expertise and resources not available to all. This is often a barrier for lab scientists to tap into these valuable resources. To address these issues, one can take advantage of prior knowledge especially those coded in standard formats such as causal biological networks (CBN). Large datasets can be converted into appropriate structures, analyzed once and the results made freely available in easy-to-use formats. We used the Library of Integrated Cellular Signatures to model the cell-specific effect of hundreds of drug treatments on gene expression. These signatures were then used to predict the effect of the treatments on several CBN using the network perturbation amplitudes analysis. We packaged the pre-computed scores in a database with an interactive web interface. The intuitive user-friendly interface can be used to query the database for drug perturbations and quantify their effect on multiple key biological functions in cancer cell lines. In addition to describing the process of building the database and the interface, we provide a realistic use case to explain how to use and interpret the results. To sum, we pre-computed cancer-cell-specific perturbation amplitudes of several biological networks and made the output available in a database with an interactive web interface. Database URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/

中文翻译：

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LINPS：生物网络的癌细胞特异性扰动数据库

使用现有的大型药物干扰数据集筛选潜在的癌症疗法需要专业知识和资源，但并非所有人都可以使用。这通常是实验室科学家利用这些宝贵资源的障碍。为了解决这些问题，人们可以利用先验知识，尤其是那些以标准格式编码的知识，例如因果生物网络 (CBN)。大型数据集可以转换为适当的结构，分析一次，结果以易于使用的格式免费提供。我们使用集成细胞特征库来模拟数百种药物治疗对基因表达的细胞特异性影响。然后使用网络扰动幅度分析，使用这些特征来预测处理对几个 CBN 的影响。我们将预先计算的分数打包在带有交互式 Web 界面的数据库中。直观的用户友好界面可用于查询数据库中的药物扰动并量化它们对癌细胞系中多个关键生物学功能的影响。除了描述构建数据库和界面的过程之外，我们还提供了一个真实的用例来解释如何使用和解释结果。总而言之，我们预先计算了几个生物网络的癌细胞特异性扰动幅度，并在具有交互式 Web 界面的数据库中提供了输出。数据库 URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/ 直观的用户友好界面可用于查询数据库中的药物扰动并量化它们对癌细胞系中多个关键生物学功能的影响。除了描述构建数据库和界面的过程之外，我们还提供了一个真实的用例来解释如何使用和解释结果。总而言之，我们预先计算了几个生物网络的癌细胞特异性扰动幅度，并在具有交互式 Web 界面的数据库中提供了输出。数据库 URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/ 直观的用户友好界面可用于查询数据库中的药物扰动并量化它们对癌细胞系中多个关键生物学功能的影响。除了描述构建数据库和界面的过程之外，我们还提供了一个真实的用例来解释如何使用和解释结果。总而言之，我们预先计算了几个生物网络的癌细胞特异性扰动幅度，并在具有交互式 Web 界面的数据库中提供了输出。数据库 URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/ 我们预先计算了几个生物网络的癌细胞特异性扰动幅度，并在具有交互式网络界面的数据库中提供了输出。数据库 URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/ 我们预先计算了几个生物网络的癌细胞特异性扰动幅度，并在具有交互式网络界面的数据库中提供了输出。数据库 URL https://mahshaaban.shinyapps.io/LINPSAPP/