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细胞通讯推理框架

已有 1346 次阅读 2022-6-20 09:40 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

细胞通讯推理框架

 

在先前生物组织内细胞通讯)已经推荐了1篇细胞通讯网络推理的综述论文,里面的细胞通讯网络推理方法都是基于单细胞转录组数据。但是,该综述论文并没有对不同方法进行比较研究,因此细胞通讯网络推理效果如何也无从知晓。为了了解不同方法在细胞通讯网络推理方面的效果,进行系统性比较研究是一种有效的途径。

 

细胞通讯推理通常由两部分组成:细胞间互作先验知识资源(主要是配体-受体互作数据)和计算识别方法。先验知识和计算方法选择对最终细胞通讯推理结果会产生很大影响。其具体影响如何,文章作者系统的比较了16个细胞间互作先验知识资源和7种计算方法,外加一种集成方法(参见图1所示)。

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1进行比较的细胞通讯网络推理方法和相关资源

 

关于不同细胞间互作先验知识资源,特异性配体-受体互作数据很少,都有不同程度的重合性配体-受体互作数据。通过研究细胞间互作先验知识资源与计算识别方法的所有可能组合发现:细胞间互作先验知识资源和计算识别方法的选择都对细胞通讯推理结果产生重大影响。通过空间共定位、细胞激素活性、受体蛋白丰度分析发现:不同细胞通讯推理方法普遍与这些数据模式是一致的。为了更好的整合不同细胞间互作先验知识资源和计算识别方法,文章作者还提供了一个框架(LIANA,如图2所示)帮助用户使用已有数据资源和计算识别方法进行细胞通讯网络构建。LIANA框架是通过R语言编写,详细用法参见https://github.com/saezlab/liana

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2 LIANA框架

 

后话

随着单细胞测序数据,尤其是单细胞转录组数据的日益积累,探究细胞之间的通讯网络成为一种新时尚,许多计算方法因此被提出来推理细胞通讯。LIANA给对细胞通讯推理感兴趣的研究者提供了一种有效框架,在该框架下用户能够同时使用多种单一或组合方法对自己的数据集进行细胞通讯推理。

 

参考文献

[1] Dimitrov D, Türei D, Garrido-Rodriguez M, et al. Comparison of methods and resources for cell-cell communication inference from single-cell RNA-Seq data. Nat Commun. 2022;13(1):3224.

 

 

以往推荐如下:

1. 因果推理综述推荐一篇

2. 生物学家的机器学习指南

3. 基础模型的机遇与风险

4. 一份单细胞数据分析教程

5. R/Shiny交互式生物Web应用程序

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7. 卡片式笔记工具:Roam Research

8. 国外知乎:Quora

9. 生信问答平台:Biostars

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40. piRNA关联数据库和计算模型

 

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