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CellPhoneDB v5：从单细胞多组学数据中识别细胞通讯网络

已有 1483 次阅读 2023-12-11 10:10 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

CellPhoneDB v5：从单细胞多组学数据中识别细胞通讯网络

从单细胞基因组图谱中模拟细胞-细胞通讯(旁分泌、近分泌和内分泌)提供了一个独特的机会来获得体内组织生理学的整体观点。为了从单细胞转录组学数据中重建细胞串扰，开发了CellPhoneDB，它可以从单细胞基因表达中估计配体和受体的丰度。为此，该工具结合了三个基本部分。首先，一个可靠的分子相互作用库，在细胞-细胞通讯中具有已知的作用。其次，计算方法将存储库与转录组学数据集成，以推断组织特异性或上下文特异性细胞-细胞相互作用。第三，询问、排序和可视化结果的方法，这些方法通常非常密集，难以解释。利用CellPhoneDB，研究人员已经能够为了解人类疾病的病因病理学提供线索，并将其作为设计治疗策略的指南和改进体外模型。在这里，更新版本CellPhoneDB v5（图1，https://www.cellphonedb.org/）显著改进了数据库以及计算方法来推断、优先排序和可视化细胞相互作用。

图1 数据库概述。CellPhoneDB存储1,419个相互作用体(即蛋白质，酶和带转运体的酶)，其中(1)1,056个是单细胞蛋白，(2)121个对应于非肽配体，(3)240个对应于异聚体蛋白。CellPhoneDB共包含2911种相互作用，其中(4)1882种是通过蛋白-蛋白相互作用介导的，(5)1029种是由非蛋白配体介导的。最后，CellPhoneDB存储(6)211个高度特异性的直接受体-TF关系

细胞间通讯推理的关键是先验知识的准确性和覆盖范围。不准确或不完整的分子相互作用收集将对相互作用推断产生负面影响，与使用的工具或方法无关。 CellPhoneDB是第一个从单细胞基因组学中推断细胞-细胞通信工具的工具，单细胞基因组学包含了来自科学文献和同行评审库(Reactome, UniProt和HMRbase)的真正手动策划的相互作用库。在整理过程中，解释了参与相互作用的蛋白质的亚基结构，以准确地表示异质复合物。这是至关重要的，因为:(i)一些蛋白质只能作为异质复合物工作，这意味着如果其中一个亚基缺失，相互作用就不起作用;(ii)多亚基复合物根据异质复合物的组合改变其特异性，因此不同的复合物组合结合不同的配体并激活不同的下游信号或TFs。因此，异质复合物的包含通过更可靠地近似细胞-细胞相互作用的性质来减少假阳性相互作用的数量。除了扩大CellPhoneDB中存储的相互作用的数量外，CellPhoneDB v5还通过检查其生物合成途径的最后步骤，包括由小非蛋白分子介导的相互作用。

没有一种通用的方法可以从单细胞转录组学图谱中推断出适用于所有研究场景的细胞间通讯。相反，选择的方法应该根据实验设计和感兴趣的研究问题进行调整。为了增加CellPhoneDB的通用性，作者们实施了新的计算方法来推断基于差异表达分析的细胞-细胞相互作用。这种方法允许研究人员采取更有针对性的方法，使他们能够更精确地解决他们的特定生物学问题。此外，由于细胞-细胞相互作用的数量通常是大规模的，CellPhoneDB已经包括了利用其他组态信息来优先考虑相互作用的新方法;(1)空间转录组学，将分析限制在时间和空间共存的细胞类型对19;(2)单细胞ATAC测序(scATAC-seq)，根据其靶向TF的下游激活状态，优先考虑更可能具有功能的相互作用。CellPhoneDB还结合了根据它们在给定细胞类型对中的表达特异性来评分相互作用的策略。最后，CellPhoneDB实现了一组策略来执行选择性查询和可视化，促进结果解释和共享(CellPhoneDBViz接口)。综上所述，CellPhoneDB v5提供了更多的工具和方法来推断和确定细胞间相互作用的优先级，使其能够用于各种实验。

参考文献

[1] K Troulé, R Petryszak, M Prete, J Cranley, A Harasty, ZK Tuong, S Teichmann, L Garcia-Alonso, R Vento-Tormo. CellPhoneDB v5: inferring cell-cell communication from single-cell multiomics data. 2023, https://arxiv.org/abs/2311.04567

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC