作者惊橱，Evil Genius
關(guān)于通訊分析蚪腐，分享的是最多的，單細(xì)胞分享了不止幾十篇税朴，空間的話回季，也分享了很對(duì)家制，列在下面，供大家參考泡一。
高精度空間平臺(tái)（Stereo-seq颤殴、Xenium、HD）的時(shí)空通訊動(dòng)態(tài)
課前準(zhǔn)備---空間通訊信號(hào)流COMMOT（封裝版）
課前準(zhǔn)備---實(shí)現(xiàn)多分組多重復(fù)的細(xì)胞通訊差異分析（封裝版）
研究細(xì)胞相互作用和通訊的計(jì)算及實(shí)驗(yàn)工具
空間細(xì)胞共定位與空間鄰域通訊分?jǐn)?shù)腳本更新（python版本）
空間鄰域分析導(dǎo)論（CellNeighborEX）
空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析之特異性生態(tài)位基因依賴的細(xì)胞通訊
空間鄰域通訊分析大匯總
時(shí)空軌跡和空間細(xì)胞相互作用
目前空間通訊常見的分析方法包括10X空間轉(zhuǎn)錄組通訊信號(hào)流的運(yùn)用（COMMOT）鼻忠、stLearn以及直接共定位涵但。其中我個(gè)人最推薦的方法分享在空間鄰域通訊分析大匯總。
關(guān)于空間共定位更是強(qiáng)調(diào)了很多帖蔓，包括距離的判斷分析,課程部分我們也講解了很多矮瘟，是一個(gè)重點(diǎn)。
今天我們要更進(jìn)一步塑娇，結(jié)合單細(xì)胞空間的數(shù)據(jù)從空間尺度上分析配受體活性澈侠。
細(xì)胞之間的協(xié)調(diào)驅(qū)動(dòng)多細(xì)胞組織中的各種功能，其中細(xì)胞的決策制定受到由外部刺激和其他細(xì)胞組成的環(huán)境的相互作用的影響钝吮。
單細(xì)胞分析配受體的方法CellChat埋涧、CellphoneDB、iCELLNET奇瘦、NATMI棘催、scTensor和SingleCellSignalR（主要依賴于基于配體-受體對(duì)表達(dá)的定義函數(shù)），除了配體-受體相互作用之外耳标，NicheNet醇坝、Cytotalk、SoptSc和CCCExplorer等方法側(cè)重于推斷配體-受體相互作用對(duì)接受細(xì)胞中可能的下游靶基因表達(dá)的影響次坡。
除了配體-受體相互作用之外呼猪，NicheNet、Cytotalk砸琅、SoptSc和CCCExplorer等方法側(cè)重于推斷配體-受體相互作用對(duì)接受細(xì)胞中可能的下游靶基因表達(dá)的影響宋距。
專門針對(duì)空間轉(zhuǎn)錄組的通訊方法，Giotto和NCEM等方法使用空間鄰居圖來推斷細(xì)胞-細(xì)胞相互作用症脂；CellPhoneDB v3使用空間信息來定義微環(huán)境谚赎，在微環(huán)境中相互作用受到限制。stLearn和SpatialDM依賴于與空間位置多樣性相關(guān)的配體和受體基因的共表達(dá)诱篷；SVCA壶唤、MISTy和COMMOT分別使用概率模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和最優(yōu)轉(zhuǎn)運(yùn)模型來識(shí)別空間受限的配體-受體相互作用棕所。然而闸盔，這些方法大多集中在配體-受體相互作用上，它們沒有檢查細(xì)胞-細(xì)胞相互作用對(duì)下游靶基因表達(dá)的影響琳省。這些方法大多旨在揭示全局相互作用的細(xì)胞類型迎吵，因此在識(shí)別局部相互作用方面可能不太敏感躲撰。雖然包括COMMOT、stLearn和SpatialDM在內(nèi)的少數(shù)方法可以在空間位置的分辨率上計(jì)算配體-受體相互作用钓觉，但它們無法在給定種細(xì)胞類型的細(xì)粒度空間分布的特定空間背景下茴肥，以相同的分辨率量化配體-靶基因?qū)Φ幕钚浴?/h5>
我們的分析目標(biāo)：繪制配體-(受體)靶基因活性的空間圖表，并推斷包含特定配體-靶基因活性和細(xì)胞類型組成的空間通信生態(tài)位荡灾。
對(duì)于每個(gè)的配體-靶基因?qū)θ亢ㄟ^考慮細(xì)胞類型豐度、配體和靶基因的細(xì)胞類型特異性mRNA豐度值批幌、配體在含有靶基因的細(xì)胞類型中合適受體的表達(dá)础锐，為空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的每個(gè)空間位置量化一個(gè)鄰域活性評(píng)分。計(jì)算的鄰域活性分?jǐn)?shù)表示配體-靶基因活動(dòng)的強(qiáng)度(在一個(gè)spot的鄰域范圍內(nèi))荧缘。
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代碼實(shí)現(xiàn),單細(xì)胞大家要自己分析注釋好
