DepMap 的 CRISPR 依赖性数据由 Broad Institute 等机构用全基因组 CRISPR 筛选生成，经 Chronos 等计算模型归一后，输出每个"基因 × 细胞系"的依赖概率（0~1）。本篇解释这个数字该怎么读、有哪些坑。
一、概率的含义
依赖概率表示"该基因是该细胞系生存所必需"这一假设的可信程度：
- > 0.5：倾向于依赖（行业通用阈值，本站评估工具即采用）；
- > 0.8：强依赖，优先验证；
- < 0.5：证据不足或不依赖，不代表敲除后一定无表型。
注意区分另一个常见指标"基因效应值（gene effect，CERES/Chronos 分数）"：它是连续负值（0 = 无影响，-1 ≈ 与经典必需基因相当），而依赖概率是给"是否必需"下的判断，更适合快速筛选。
二、四类常见的坑
- 泛必需基因：核糖体、蛋白酶体、剪切体等基因在几乎所有细胞系都>0.5，不代表它是好的治疗靶点——正常细胞同样依赖它。看占比更要看组织选择性。
- 低表达假阴性：基因在该细胞系中几乎不表达时，筛选信号弱，概率偏低并不说明"敲了没事"。先到表达量评估页确认基线表达。
- 拷贝数误判：基因所在区段扩增时，sgRNA 切割剂量变化会造成"假依赖"。Copies 数异常高的系要谨慎。
- 细胞系质量：个别细胞系筛查质量差、传代污染，DepMap 有 QC 标记；对孤证（仅一个高概率系）保持怀疑。
三、与表达、拷贝数联动
最可靠的靶点画像 = 高依赖概率 + 高表达 + 拷贝数无缺失。三个工具依次查询同一基因，交叉比对逐细胞表，就能快速锁定"既依赖又表达"的验证细胞系。这一流程在《如何选择合适的细胞模型进行验证》中有逐步演示。
数据说明：本站依赖概率取自 DepMap 公共发布（CRISPRGeneDependency），随官方季度更新。