Выявление и анализ межклеточной коммуникации с использованием CellChat

Понимание глобального взаимодействия между клетками требует точного представления сигнальных 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 выявлять и анализировать сети межклеточной коммуникации по данным одноклеточного секвенирования РНК (scRNA-seq). CellChat прогнозирует основные сигнальные входы и выходы клеток, а также то, как эти клетки и сигналы координируют выполнение функций, используя методы сетевого анализа и распознавания образов. С помощью обучения на многообразиях и количественного сопоставления CellChat классифицирует сигнальные пути и выявляет консервативные и контекстно-специфичные пути в различных наборах данных. Применение CellChat к наборам данных по коже мыши и человека демонстрирует его способность извлекать сложные сигнальные закономерности. Наш универсальный и простой в использовании инструментарий CellChat и веб-исследователь (http://www.cellchat.org/) помогут выявлять новые типы межклеточного взаимодействия и создавать атласы межклеточной коммуникации в различных тканях.