IGAN:使用空间偶联基因程序揭示细胞间通讯通路
从scRNA-seq数据推断细胞间通讯(CCC)的方法有很多,如CellPhoneDB、CellChat和NicheNet。这些方法基于已知配体-受体对或受体下游基因的表达水平来估计两种细胞类型之间发生CCC的可能性。由于细胞间的通讯往往与细胞间的空间距离有关,近年来随着空间转录组学的兴起,出现了许多利用细胞的空间信息来预测CCC的方法。一些方法使用空间接近性作为CCC的约束。Giotto和stLearn只是计算空间中相邻细胞对。SpaTalk使用排序来测试空间邻域中配体和受体共表达计数的数量。COMMOT和spaOTsc通过最优传输算法预测空间CCC,其中长距离细胞之间“配体-受体运输”的损失被设置为很大。其他方法使用细胞之间的邻域关系作为输入来预测CCC。GCNG使用图卷积神经网络整合基因表达数据和空间邻居网络。DeepLinc使用图自编码器对空间邻居网络进行编解码重构。虽然这些方法在预测CCC方面有其优势,但现有的方法大多是基于配体-受体相互作用来描述CCC,而缺乏对其上下游通路的探索。事实上,配体的产生需要许多上游基因的配合,受体的作用需要下游基因的级联反应。如果两个细胞相互作用,将会有广泛的基因相关,包括配体的上游基因和受体的下游基因。因此,如果我们从网络的角度来描述合作伙伴关系,我们不仅可以准确地推断合作伙伴关系,而且可以发现合作伙伴关系背后的调控机制的广泛信息。
在这项工作中,Zhu等人开发了一种新的方法,称为细胞间基因关联网络(IGAN,图1,https://github.com/Zhu-JC/IGAN)。通过IGAN方法,可以估计两个空间相邻的单个细胞之间的细胞间基因关联,即细胞A的基因x与细胞B的基因y之间的关联,而细胞A与细胞B是基于空间转录组学数据的空间相邻。这种方法假定参与CCC的基因具有更强的细胞间基因关联。即使配体或受体的表达较低,仍可检测到相关的CCC。此外,IGAN可以在单细胞/点分辨率上测量CCC活性,有助于发现CCC的空间异质性。有趣的是,IGAN的CCC模式与每种细胞类型的空间微环境模式高度一致,这进一步验证了IGAN的准确性,并可用于揭示微环境特异性CCC。
图1 IGAN概述。(A) IGAN工作流程。IGAN根据细胞对基因关联推断CCC。(B)基于通路的细胞-细胞通讯分析的全景细胞相互作用通路图。(C)基于IGAN产生的CCC信息聚类。(D)各细胞类型的CCC模式与空间微环境模式的相似性。
参考文献
[1] Zhu J, Dai H, Chen L. Revealing cell-cell communication pathways with their spatially coupled gene programs. Brief Bioinform. 2024;25(3):bbae202. doi:10.1093/bib/bbae202
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30. CROST:空间转录组综合数据库
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