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CellCommuNet—细胞通讯网络数据库(人和小鼠单细胞转录组) #5215

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CellCommuNet—细胞通讯网络数据库(人和小鼠单细胞转录组) by 生信技能树

细胞通讯分析已经是单细胞转录组领域的常规步骤,它强烈的依赖于数据库资源,就是自分泌,旁分泌,近分泌和内分泌这些生物学过程背后的基因配对信息。大家需要自己提前了解一下:细胞通讯分析的背景知识,而且呢,还得看看细胞通讯分析的实例,多读文献,比如:细胞通讯分析结果的解读。而且呢,并不是说一定要使用专门的细胞通讯分析软件才能做这个细胞通讯分析,比如:构建单细胞亚群网络(类似于细胞通讯分析),就是另辟蹊径。

CellPhoneDB是出镜率最高的细胞通讯分析软件, 我们之前分享了早起版本的CellPhoneDB这个Python软件,它目前进化到了V5,前面的笔记详见 :

但是CellPhoneDB并不足以涵盖全部的通讯的可能性,而且它并没有依据目前的单细胞转录组数据的海量增长而与时俱进。接下来我们介绍一个新鲜出炉的CellCommuNet—细胞通讯网络数据库(人和小鼠单细胞转录组)

文章:Ma, Q., Li, Q., Zheng, X., & Pan, J. (2024). CellCommuNet: an atlas of cell–cell communication networks from single-cell RNA sequencing of human and mouse tissues in normal and disease states. Nucleic Acids Research, 52(D1), D597-D606. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D597/7321072

网站:http://www.inbirg.com/cellcommunet/

文章从 376 个数据集中收集了 4 327 804 个细胞的 scRNA-seq数据,其中包括 331 个人类数据集和 45 个小鼠数据集,涵盖 82 种疾病和 35 种组织类型,总共包含 397 种非冗余细胞类型。另外还有118 个疾病和正常样本配对的scRNA数据集

  • 最具代表性的疾病类型包括胶质母细胞瘤、胰腺导管腺癌、急性髓性白血病、肺腺癌和特发性肺纤维化
  • 最主要的组织类型是脑、胰腺、骨髓和肺

最后通过CellChat构建了由源细胞-靶细胞-配体-受体-信号通路组成的细胞间通讯网络

目前,CellCommuNet 中总共推断出514 463 个细胞间通信网络。最常见的相互作用是自然杀伤细胞之间通过不同配体受体和信号通路的自分泌网络。另外,在配对数据集中,确定了 329 174 个疾病组和健康组之间存在差异的信号网络,最常见的有差异的网络是自然杀伤细胞和内皮细胞的自分泌网络。

单个数据集的结果分为两部分。第一部分由单细胞聚类和细胞注释结果组成。用户可以调整包括分辨率、细胞颜色对应(默认按照细胞类型)和降维方法(t-SNE 或 UMAP),第二部分介绍了细胞间通讯分析的结果,用户可以选择和查看 CellChat 或 CellPhoneDB 的分析结果。最后提供了一个在所选分辨率下的细胞间通讯分析结果。

文末友情宣传

强烈建议你推荐给身边的博士后以及年轻生物学PI,多一点数据认知,让他们的科研上一个台阶:

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亚群相关性