单细胞互作的另一种思路--NicheNet
今天给大家介绍一个单细胞互作分析软件，不同于我们常用的CellChat、CellphoneDB等，它是通过将相互作用细胞的表达数据与信号和基因调控网络的先验知识相结合来预测相互作用细胞之间的配体-靶标联系的方法，这就是NicheNet。我们知道配受体结合之后，首先触发细胞内信号转导，然后影响转录因子并调控特定靶基因的表达，于是NicheNet将配体-受体、信号转导与转录调控网络整合为一个先验模型，来推断配体对靶基因的调控。
GitHub：https://github.com/saeyslab/nichenetr
1、分析原理
NicheNet分析原理图
1.数据处理：定量数据经过标准化、降维聚类、细胞注释等步骤处理
2.差异基因分析：在受体细胞中识别感兴趣的靶基因集
3.配体候选选择：根据表达与生物学先验筛选潜在配体
4.配体活性分析：基于网络传播方法，结合配体信号传导和基因调控网络来计算配体对靶基因集的调控潜力并排序
5.靶基因预测：对TOP配体预测其高置信度的靶基因并可视化
2、适用范围
适用于单细胞或空间转录组数据，官方数据库支持人和小鼠。（注意：最新的NicheNet软件需要输入Seurat对象是V5版本）
3、主要结果说明
1）配体活性评分
表头说明：
test_ligand：配体基因名称
auroc：模型的AUROC评分
aupr：AUPR评分
aupr_corrected：针对不平衡数据修正后的AUPR（排序首要依据）
pearson：预测与观测的皮尔森相关
rank：基于aupr_corrected的名次
注意：根据aupr_corrected评分，越高表示配体活性越强。
2）配体调控的靶基因预测
确定高活性配体可能调控的特定靶基因，这有助于理解配体的作用机制。
说明：横坐标是靶基因，纵坐标是配体，颜色越深表示预测调控潜力越强。
3）配受体互作
用于验证生物学合理性与筛选可能的配体-受体对。
说明：横坐标是配体，纵坐标是受体，颜色越深表示配-受体互作越强。
4、文献解读
下面这篇文章通过单细胞和空间转录组测序，研究成纤维细胞（CAFs）的显著异质性及其肿瘤细胞复杂的交互作用。为了研究CTHRC1+成纤维细胞与恶性EPC_1间的相互作用，使用了CellphoneDB、CellChat和NicheNet软件来分析这些亚型之间的细胞间相互作用。结果表明，CTHRC1+CAFs作为WNT5A信号的主要来源，通过上调邻近恶性上皮细胞中的MSLN表达，促进上皮-间充质转变（EMT）并增强肿瘤细胞的侵袭性。
（A）CellphoneDB预测空间niche_4中细胞亚型间潜在配体-受体对数的热图。CellChat预测的空间亚型间潜在细胞相互作用强度（B）和数量（C）热图niche_4。（D）热力图，显示针对恶性EPC_1 CTHRC1+成纤维细胞中最强效的20个配体，符合LIANA和CellChat软件的预测。（E）由NicheNet软件预测的CTHRC1+成纤维细胞与恶性EPC_1相互作用的配体-受体对。
