上篇軟文分享了CellChat的分析結(jié)果，本篇我們來分享一下細(xì)胞互作的其他分析方法。

       英國 Sanger 研究所的 Teichmann 實驗室和 Vento-Tormo 實驗室聯(lián)合開發(fā)了 CellPhoneDB（https://www.cellphonedb.org/）。CellphoneDB是一套從單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)研究細(xì)胞間通訊的工具，所包含的內(nèi)容如下： 

        CellphoneDB由兩個單元組成，一個數(shù)據(jù)庫和一個工具。CellphoneDB數(shù)據(jù)庫是一個公開的存儲庫，包含了經(jīng)過整理的受體、配體及其相互作用。依據(jù)已知的蛋白互作注釋來解析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，在更精細(xì)水平探究生命系統(tǒng)中細(xì)胞的互作交流機制。通過分析，可最終得到配體-受體復(fù)合物的平均表達量打分和顯著性關(guān)系。在我們的百篇文獻調(diào)研中，有20%左右的文獻提到了該分析，出現(xiàn)超30次。

       我們通過分析與流程優(yōu)化，可得到的結(jié)果圖如下：圖中不同顏色的節(jié)點表示不同的細(xì)胞類型，線條粗細(xì)代表配體-受體對的數(shù)量，線條越粗，關(guān)系越密切；箭頭代表從配體細(xì)胞到受體細(xì)胞的相互作用，若箭頭的起始點為同一個細(xì)胞則表示為該細(xì)胞類型的自分泌信號。

       在展示了所有細(xì)胞類型的關(guān)系圖的基礎(chǔ)上，我們還可以單獨展示某一特定類型細(xì)胞與其他類型細(xì)胞的互作圖，展示如下, 箭頭上的數(shù)字表示配體-受體對的數(shù)量。

       除此以外，我們還提供了熱圖來展示不同類型細(xì)胞之間的相關(guān)性。 

       為了更深入挖掘細(xì)胞類型間的互作信息，我們需要研究不同類型細(xì)胞間存在哪些特異性的蛋白互作關(guān)系，以及互作關(guān)系在哪些細(xì)胞類型中顯著富集。點圖可以展示蛋白互作關(guān)系在細(xì)胞類型中的平均表達水平以及顯著性。如下圖橫坐標(biāo)是細(xì)胞類型互作，縱坐標(biāo)是蛋白互作，點越大表示 p 值越小，顏色代表平均表達量。

       大多數(shù)細(xì)胞通訊的分析方法主要依據(jù)公共數(shù)據(jù)庫的配體-受體配對關(guān)系，以及配體、受體在細(xì)胞亞群的表達情況來推斷細(xì)胞之間發(fā)生了哪些通訊關(guān)系。但是，配體-受體相互作用如何導(dǎo)致受體細(xì)胞內(nèi)下游靶基因表達變化的分析則很少有方法涉及。NicheNet不同于大多數(shù)研究細(xì)胞間通訊的方法，它著眼于配體對下游基因調(diào)控作用。NicheNet可以預(yù)測哪些配體影響另一個細(xì)胞中的表達，哪些靶基因受到配體的影響以及哪些信號傳導(dǎo)可能參與其中。NicheNet可以促進對感興趣的細(xì)胞間通信過程的功能理解，其分析原理如下：

       從公共數(shù)據(jù)庫中收集配體-受體配對信息、信號通路、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，整合成配體主導(dǎo)的權(quán)重配體-靶基因調(diào)控模型。然后將可能受到細(xì)胞通訊影響的差異基因集輸入先驗?zāi)Ｐ停�可以計算與這些基因相關(guān)的配體的相關(guān)性系數(shù)。最后挑選根據(jù)相關(guān)性系數(shù)排行靠前的配體，依據(jù)先驗數(shù)據(jù)推測與之匹配的受體、靶基因及下游信號網(wǎng)絡(luò)等信息。我們在單細(xì)胞文獻中的常見展示結(jié)果如下：

       以下是我們通過調(diào)整優(yōu)化得到的配體和靶基因的可信性熱圖,橫坐標(biāo)為靶向基因，縱坐標(biāo)為配體，結(jié)果為NicheNet推斷的配體被預(yù)測調(diào)控了靶向基因的表達：

       除此之外，我們還可以用弦圖來可視化配體-靶標(biāo)和配體-受體的相互作用，展示結(jié)果如下：

       不同的顏色代表著不同的細(xì)胞類型，透明度代表著配體-靶標(biāo)相互作用的調(diào)控潛力。以上為本次單細(xì)胞測序高級分析細(xì)胞互作其他方法的分析結(jié)果，其他高級分析且聽下回分解。