细胞通讯软件需要考虑的几点因素：

  1. 细胞通讯通路的系统性分类
  2. 自分泌、旁分泌的区别
  3. 复杂细胞通讯
  4. 数据未必离散、连续状态的细胞计算
  5. 除配受体互作外的其他因素：辅助因子、激动剂、抑制剂、共受体

目前常见的scRNA-Seq细胞通讯计算软件：

  1. Cellchat
  2. Celltalker 分析模式与iTALK几乎一致，与seurat结果兼容性较好。分析方法上没什么新意。
  3. iTALK 主要是利用数据库进行受体配体匹配，然后通过平均表达量筛选高表达的配体受体，挑选高丰度的受体配体分析，最后根据结果做圈图。优势在于数据库方便，可以通过输入自己的数据库进行其他物种的分析。
  4. CellphoneDB v2.0.0 新版的细胞通讯分析，除了收集别的数据库的配体受体分析以外，还考虑到了受体和配体非一一配对的关系。目前数据库最新，内容最完善的，考虑最全面的分析方法。
  5. NicheNet 一种通过将相互作用细胞的表达数据与信号和基因调控网络的先验知识结合来预测相互作用细胞间的配体-靶标联系的方法。是最有新意的，通过对人和小鼠建模进行受体或者靶基因的筛选，与seurat兼容性较好。
  6. SingleCellSignalR

CellphoneDB

输入文件：

  1. counts.txt 表达矩阵
  2. meta.txt 细胞注释 （注意：meta数据的行要和表达矩阵的列一一对应）
  3. db database 默认是人的数据库文件

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先画点图
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再画热图
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iTALK R包

iTALK软件是使用的基因的平均表达量进行筛选。比如，先筛选基因在每个亚群中的平均表达量，平均表达量的前百分之多少才保留，默认前50%保留，为了从另外一个角度来表达高丰度表达的基因，可以对其进行改写，将平均表达量改成pct（每个基因在每个亚群表达的细胞占比）。作者将细胞受体配体分成了四个种类，分别是growth factor、other、cytokine、checkpoint，后续结果也将分成了四类进行分析展示。

输入文件：

  1. 表达矩阵（counts）
  2. 细胞类型文件（celltype 亚群名称）
  3. db 默认是人的数据库

image.png
列：基因
行：细胞

结果样例：
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各种方法的结果展示：

image.png
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细胞通讯分析存在的问题：

  1. 物种不全 目前主要是人，其他物种需要通过同源基因进行分析。
  2. 数据库是否全部确定 现在的2000多的受体配体是否就是所有的细胞通讯的分子。
  3. 基因表达 目前的细胞通讯只关注了细胞基因的表达，没有考虑到翻译成蛋白质的积累和消耗。
  4. 空间位置 目前的数据库和分析都没有考虑到细胞类型的空间位置和距离对细胞通讯的影响，这对细胞通讯具有十分重要的影响。