古語云：天下大勢虑粥，合久必分，分久必合鼎天∫蹋可見，人類在漫長的文明發(fā)展過程中總結(jié)出來：合作是提高生產(chǎn)效率最好的辦法斋射。而細(xì)胞在多細(xì)胞生命體形成之初就已經(jīng)明白了合作的重要性育勺，各種細(xì)胞類型各司其職，相互配合共建完善的生命體環(huán)境罗岖。

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人與人在合作時(shí)需要語言或者其它形式來進(jìn)行交流涧至，告訴彼此需要做什么和需要什么。細(xì)胞與細(xì)胞之間的合作同樣需求交流桑包，由細(xì)胞因子南蓬、膜蛋白等信號構(gòu)成的“秘語”完成了細(xì)胞通訊；而這些“秘語”是如何將細(xì)胞串聯(lián)起來哑了，保證生命體高效赘方、有序的運(yùn)作，就是細(xì)胞通訊研究弱左，或者叫做細(xì)胞互作窄陡。

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細(xì)胞通訊研究是困擾了生物學(xué)家很久的難題——

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（1）“秘語”包含了哪些蛋白質(zhì)或代謝物?

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（2）“秘語”如何準(zhǔn)確傳達(dá)生物信號并發(fā)揮作用?

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從而出現(xiàn)了很多研究方法，諸如同位素標(biāo)記拆火、免疫熒光跳夭、BioID等追蹤信號和顯示信號互作的技術(shù)。但傳統(tǒng)的技術(shù)面臨的壁壘就是檢測通量低们镜，耗時(shí)耗力币叹。轉(zhuǎn)錄組、蛋白組等高通量方法因?yàn)榛旌系臄?shù)據(jù)模式也并未對細(xì)胞通訊研究起到良好的推進(jìn)作用模狭。而在單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序出現(xiàn)后颈抚，單次完成成千上萬個細(xì)胞級的測序成為可能；和轉(zhuǎn)錄組學(xué)對于基因的研究類似胞皱，高通量測序使得研究基因與基因的互作成為了可能邪意。因此，在高細(xì)胞通量反砌、高基因通量和高分辨率的基礎(chǔ)上，關(guān)于細(xì)胞通訊的研究也迎來了新的篇章萌朱。

=====細(xì)胞通訊=====

在人體中宴树，細(xì)胞通訊遍布各處，構(gòu)成了復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)晶疼。這些信號交互方式主要有鄰接型和擴(kuò)散型的信號傳遞方式酒贬。

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鄰接型的傳遞包含我們所熟知的神經(jīng)信號傳遞和抗原呈遞又憨。這種信號傳遞方式的特點(diǎn)是信號傳遞局限在兩個存在典型關(guān)聯(lián)關(guān)系的細(xì)胞之間。例如膜蛋白的配體-受體直接結(jié)合將信息從一個細(xì)胞傳遞到另一個細(xì)胞锭吨。

免疫細(xì)胞信號傳遞

擴(kuò)散型的信號傳遞方式則是以分泌蛋白為主蠢莺，分泌蛋白經(jīng)過細(xì)胞基質(zhì)或體液擴(kuò)散至其他細(xì)胞完成細(xì)胞通訊，內(nèi)分泌零如、旁分泌和自分泌都是典型的擴(kuò)散型細(xì)胞通訊手段躏将。

細(xì)胞分泌形式的細(xì)胞通訊

此外，因?yàn)榧?xì)胞內(nèi)級聯(lián)反應(yīng)的存在考蕾，往往只需要一個分子的信號分子即可完成細(xì)胞通訊祸憋。這種微量而復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)體系無疑為細(xì)胞通訊研究造成了很大的阻礙。而單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序保證了數(shù)據(jù)是單個細(xì)胞的分辨率肖卧，同時(shí)具備對低豐度基因的檢出能力蚯窥，這為細(xì)胞通訊的研究提供了一個良好的基礎(chǔ)。

下面是我看的對于細(xì)胞通訊總結(jié)的比較好的reviewer塞帐。美國加利福尼亞大學(xué)的研究人員合作在《Nature Reviews Genetics》上發(fā)表了一篇名為“Decipheringcell–cell interactions and communication from gene expression”的文章拦赠。文中概述了基于RNA的細(xì)胞間的相互作用分析的應(yīng)用，詳細(xì)介紹了細(xì)胞-細(xì)胞通訊的數(shù)據(jù)庫葵姥、數(shù)學(xué)模型和計(jì)算工具的特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)荷鼠，探討了驗(yàn)證推測的細(xì)胞-細(xì)胞通訊的方法的機(jī)制，討論細(xì)胞間的相互作用分析的挑戰(zhàn)和未來的方向牌里。后面我們也會對常見的多種方法進(jìn)行測試和對比颊咬。

多細(xì)胞生命依賴于協(xié)調(diào)的細(xì)胞活動，而細(xì)胞活動依賴于不同細(xì)胞類型和組織的細(xì)胞間的相互作用（Cell-Cell-Interactions：CCIs）牡辽。CCIs使用多種分子喳篇，一些分子支持結(jié)構(gòu)性CCIs，如細(xì)胞粘附分子态辛，而配體如激素麸澜、生長因子、趨化因子奏黑、細(xì)胞因子和神經(jīng)遞質(zhì)介導(dǎo)細(xì)胞-細(xì)胞通訊（CCC）(下圖a)炊邦。CCC的信號傳遞通常是由各種類型的蛋白質(zhì)相互作用介導(dǎo)的，包括配體-受體熟史、受體-受體和細(xì)胞外基質(zhì)-受體的相互作用馁害。而RNA測序（RNA- seq）數(shù)據(jù)集更多、更容易獲取和更直接地分析細(xì)胞間的相互作用蹂匹。隨著轉(zhuǎn)錄組學(xué)的普遍應(yīng)用碘菜，細(xì)胞間相互作用的研究大大加快，主要集中于介導(dǎo)細(xì)胞分化信號、組織和器官內(nèi)細(xì)胞類型的相互作用以及免疫應(yīng)答（下圖b）忍啸。

接著仰坦，作者詳細(xì)介紹了解釋細(xì)胞-細(xì)胞通訊的數(shù)據(jù)庫、數(shù)學(xué)模型和計(jì)算工具的特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn)计雌。在研究中從基因表達(dá)推斷CCC（Cell-Cell-Communication）可以采用多種策略（下圖）悄晃，將它們統(tǒng)稱為研究CCC的方法，這些策略可以破譯任何類型的基于基因產(chǎn)物的CCIs凿滤，包括參與細(xì)胞間結(jié)構(gòu)相互作用的蛋白質(zhì)妈橄。

蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（PPIs），特別是配體-受體對鸭巴，在所有策略中都是破譯CCC的中心眷细。大多數(shù)研究依賴于文獻(xiàn)整理的相互作用蛋白列表，這有助于對結(jié)果進(jìn)行生物學(xué)解釋鹃祖。一些蛋白質(zhì)溪椎，如轉(zhuǎn)化生長因子-受體和細(xì)胞因子受體，需要多個子單元組裝才能實(shí)現(xiàn)功能恬口。任何亞基的缺乏表達(dá)會阻礙配體和受體的相互作用以及由此產(chǎn)生的通訊校读。因此，近期的計(jì)算工具祖能，如CellPhoneDB, CellChat和ICELLNET歉秫，包括多聚蛋白和配體與受體復(fù)合物之間的相互作用，考慮亞基的共同表達(dá)更好地代表了配體-受體的相互作用养铸。

為了闡明相互作用的細(xì)胞使用哪些生物過程進(jìn)行通信雁芙，通常使用同源基因的表達(dá)作為得分函數(shù)，來估計(jì)每對相互作用蛋白的得分（上圖a）钞螟。這些方法應(yīng)用的主要假設(shè)是兔甘，(1)基因表達(dá)反映了蛋白豐度，(2)蛋白豐度足以推斷PPI強(qiáng)度鳞滨，忽略了它們結(jié)合的必要因素洞焙，如翻譯后修飾或多亞基復(fù)合物裝配。通信評分可以是二進(jìn)制的拯啦，也可以是連續(xù)的（下圖b）澡匪。二進(jìn)制評分更簡單，而連續(xù)分?jǐn)?shù)能更精確地量化細(xì)胞間信號褒链⊙淝椋“表達(dá)閾值化”和“差異組合”法對二進(jìn)制類別量化，而“表達(dá)產(chǎn)物”和“表達(dá)相關(guān)性”法可對連續(xù)分?jǐn)?shù)進(jìn)行量化甫匹。

許多工具使用統(tǒng)計(jì)方法來確定細(xì)胞間通訊荠瘪，根據(jù)數(shù)學(xué)模型分為四類用于識別配體-受體相互作用夯巷，(1)基于差異組合的工具赛惩，(2)基于網(wǎng)絡(luò)的工具哀墓，(3)基于表達(dá)排列的工具，(4)基于數(shù)組的工具喷兼。

最后篮绰，作者介紹了用于檢驗(yàn)預(yù)測的細(xì)胞-細(xì)胞通訊的方法的機(jī)制。CCC推斷應(yīng)該被認(rèn)為是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)生假設(shè)的過程季惯，它會根據(jù)所采用的策略導(dǎo)致不同的結(jié)果（下圖）吠各。因此，驗(yàn)證推斷的CCC的機(jī)制對于確認(rèn)與細(xì)胞群落表型和行為的關(guān)聯(lián)是至關(guān)重要的勉抓。

許多研究使用實(shí)驗(yàn)方法來驗(yàn)證計(jì)算推斷的CCC機(jī)制贾漏。這包括三個層次的實(shí)驗(yàn)測試(1)確認(rèn)被認(rèn)為參與CCC的蛋白的表達(dá)。如通過蛋白質(zhì)組學(xué)藕筋、酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)纵散、western blot或免疫組化；(2)相鄰細(xì)胞表達(dá)的基因產(chǎn)物之間相互作用的可視化隐圾。如通過顯微鏡結(jié)合免疫染色伍掀、單分子熒光原位雜交或流式細(xì)胞術(shù)檢測；(3)通過使用相互作用分子的激活劑或抑制劑或細(xì)胞的遺傳操作進(jìn)行體內(nèi)或體外實(shí)驗(yàn)來評估CCC介質(zhì)的功能作用暇藏，以觀察與預(yù)測通信一致的效果蜜笤。

隨著CCIs方法的改進(jìn)，多組學(xué)的整合盐碱，多時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析把兔，跨物種之間的比較等，都可以進(jìn)行多層面的驗(yàn)證瓮顽。

====常見的分析軟件===

雖然這些軟件在基礎(chǔ)思路上很相似县好，但是數(shù)據(jù)分析方式的不同也使得每個軟件具備各自獨(dú)有的分析方式。在早期的軟件和算法（如PromixID）中趣倾，計(jì)算方式相對簡單聘惦，呈現(xiàn)的也只有細(xì)胞對的配體-受體關(guān)系信息。隨著應(yīng)用的擴(kuò)展儒恋，celltalker形成了定向的細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)圖善绎，cellphoneDB將復(fù)合物、整合素等多種配體-受體互作信息考慮進(jìn)了細(xì)胞通訊研究诫尽。而近年發(fā)表的NicheNet細(xì)化了互作強(qiáng)度分析禀酱，CellChat進(jìn)一步考慮了信號輔助因子在細(xì)胞通訊中起到的作用。而CellCall 是一個通過整合細(xì)胞內(nèi)和細(xì)胞間信號來推斷細(xì)胞間通訊網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)部調(diào)節(jié)信號的工具包牧嫉。從軟件的進(jìn)展我們可以看見基于scRNA-seq的細(xì)胞通訊研究在逐漸地完備和深化剂跟。后面我們也會陸續(xù)把測試結(jié)果推送出來减途。

====數(shù)據(jù)庫===

從細(xì)胞通訊的受關(guān)注程度就知道，配體-受體數(shù)據(jù)庫是肯定不缺的曹洽。別的不說鳍置，僅cellphoneDB和CellChat兩個軟件就為了分析建立了兩個獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫。cellphoneDB對每一個配對信息進(jìn)行了命名送淆，并且對配體税产、受體是否屬于復(fù)合物、整合蛋白和分泌蛋白進(jìn)行了精確的標(biāo)注偷崩。CellChatDB進(jìn)一步將互作信息整合為了pathway信息辟拷，以包含更復(fù)雜的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)。

CellChat中有CellChatDB.human和CellChatDB.mouse阐斜，另外對應(yīng)物種都有Secreted Signaling, ECM-Receptor, 和Cell-Cell Contact三種interaction database衫冻。其中人的有1939種interaction，老鼠的有2021種谒出。

但是整體的感覺是：對植物不太友好Ｓ绶！到推！

除此以外考赛，描述蛋白質(zhì)互作的string數(shù)據(jù)庫也包含了配體-受體信息，在下載的蛋白質(zhì)互作文件中篩選Experiments的數(shù)據(jù)即為存在配體-受體關(guān)系的蛋白質(zhì)莉测，這些信息也可輸入上一節(jié)所述的軟件中用于細(xì)胞通訊分析颜骤。

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