百篇文献汇总精华！单细胞高级分析（三）

上篇软文分享了CellChat的分析结果，本篇我们来分享一下细胞互作的其他分析方法。

英国 Sanger 研究所的 Teichmann 实验室和 Vento-Tormo 实验室联合开发了 CellPhoneDB（https://www.cellphonedb.org/）。CellphoneDB是一套从单细胞转录组学数据研究细胞间通讯的工具，所包含的内容如下：

CellphoneDB由两个单元组成，一个数据库和一个工具。CellphoneDB数据库是一个公开的存储库，包含了经过整理的受体、配体及其相互作用。依据已知的蛋白互作注释来解析单细胞转录组数据，在更精细水平探究生命系统中细胞的互作交流机制。通过分析，可最终得到配体-受体复合物的平均表达量打分和显著性关系。在我们的百篇文献调研中，有20%左右的文献提到了该分析，出现超30次。

我们通过分析与流程优化，可得到的结果图如下：图中不同颜色的节点表示不同的细胞类型，线条粗细代表配体-受体对的数量，线条越粗，关系越密切；箭头代表从配体细胞到受体细胞的相互作用，若箭头的起始点为同一个细胞则表示为该细胞类型的自分泌信号。

在展示了所有细胞类型的关系图的基础上，我们还可以单独展示某一特定类型细胞与其他类型细胞的互作图，展示如下, 箭头上的数字表示配体-受体对的数量。

除此以外，我们还提供了热图来展示不同类型细胞之间的相关性。

为了更深入挖掘细胞类型间的互作信息，我们需要研究不同类型细胞间存在哪些特异性的蛋白互作关系，以及互作关系在哪些细胞类型中显著富集。点图可以展示蛋白互作关系在细胞类型中的平均表达水平以及显著性。如下图横坐标是细胞类型互作，纵坐标是蛋白互作，点越大表示 p 值越小，颜色代表平均表达量。

大多数细胞通讯的分析方法主要依据公共数据库的配体-受体配对关系，以及配体、受体在细胞亚群的表达情况来推断细胞之间发生了哪些通讯关系。但是，配体-受体相互作用如何导致受体细胞内下游靶基因表达变化的分析则很少有方法涉及。NicheNet不同于大多数研究细胞间通讯的方法，它着眼于配体对下游基因调控作用。NicheNet可以预测哪些配体影响另一个细胞中的表达，哪些靶基因受到配体的影响以及哪些信号传导可能参与其中。NicheNet可以促进对感兴趣的细胞间通信过程的功能理解，其分析原理如下：

从公共数据库中收集配体-受体配对信息、信号通路、基因调控网络等数据，整合成配体主导的权重配体-靶基因调控模型。然后将可能受到细胞通讯影响的差异基因集输入先验模型，可以计算与这些基因相关的配体的相关性系数。最后挑选根据相关性系数排行靠前的配体，依据先验数据推测与之匹配的受体、靶基因及下游信号网络等信息。我们在单细胞文献中的常见展示结果如下：

以下是我们通过调整优化得到的配体和靶基因的可信性热图,横坐标为靶向基因，纵坐标为配体，结果为NicheNet推断的顶级配体被预测调控了靶向基因的表达：

除此之外，我们还可以用弦图来可视化配体-靶标和配体-受体的相互作用，展示结果如下：

不同的颜色代表着不同的细胞类型，透明度代表着配体-靶标相互作用的调控潜力。以上为本次单细胞测序高级分析细胞互作其他方法的分析结果，其他高级分析且听下回分解。