Вывод и анализ межклеточной коммуникации с использованием CellChat

Понимание глобальной коммуникации между клетками требует точного представления сигнализационных связей между клетками и эффективного системного анализа этих связей. Мы создаём базу данных взаимодействий между лигандами, рецепторами и их кофакторами, которая точно отражает известные гетеромерные молекулярные комплексы. Затем мы разрабатываем CellChat — инструмент, способный количественно выводить и анализировать сети межклеточной коммуникации по данным одно-клеточного секвенирования РНК (scRNA-seq). CellChat предсказывает основные сигнальные входы и выходы клеток и то, как эти клетки и сигналы координируются для выполнения функций, с помощью сетевого анализа и методов распознавания паттернов. С помощью обучения многообразия и количественных сравнений CellChat классифицирует сигнальные пути и выделяет консервативные и специфичные для контекста пути в различных наборах данных. Применение CellChat к данным кожи мыши и человека показывает его способность извлекать сложные сигнальные паттерны. Наш универсальный и простой в использовании набор инструментов CellChat и веб-обозреватель (http://www.cellchat.org/) помогут выявлять новые межклеточные коммуникации и строить атласы межклеточной коммуникации в различных тканях.