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国产a毛片高清视频 CellChat三部曲1:使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析
发布日期:2022-05-11 07:46    点击次数:162

国产a毛片高清视频 CellChat三部曲1:使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析

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自从周运来写了一篇cellchat的汉文先容教程《CellChat:细胞间互相作用分析利器》,然后R包作家也在B站做了直播先容,cellchat看成一个细胞通讯分析的新兴R包,受到了等闲良善。教程也如棋布星罗般披露。

鉴于R包降生之初有一些bug,看成入门者学习走通可能有一定难度,这里再次对cellchat进行系统先容,但愿对大家有所匡助。诚然当今也有些小bug,但这些基本都不错通过搜索贬责,这些小bug我大都写过教程了。

系列教程共三篇:单个数据集分析,多个数据集比较分析,具有较大要素互异的数据集比较分析。本教程是单个数据集分析经由

加载所需的包第一部分:CellChat对象的数据输入、处理及开动化第二部分:细胞通讯收罗的揣摸第三部分:细胞通讯收罗的可视化第四部分:细胞通讯收罗系统分析第五部分:保存cellchat对象

此教程概述了使用CellChat对单个数据集细胞通讯收罗进行揣摸、分析和可视化的法子。咱们通过将其应用于人类患者病变皮肤细胞 (LS) 的 scRNA-seq 数据来展示 CellChat 的多种功能。

CellChat 条目将细胞的基因抒发数据看成输入,并通过将基因抒发与信号配体、受体与其同因子之间的互相作用的先验知知趣结合来对细胞-细胞通讯的概率进行模拟。

在揣摸细胞间通讯收罗后,CellChat 为进一步的数据探索、分析和可视化提供了功能。

加载所需的包library(CellChat)library(patchwork)options(stringsAsFactors = FALSE)第一部分:CellChat对象的数据输入、处理及开动化

CellChat 需要两个输入:一个是细胞的基因抒发数据,另一个是用户分拨的细胞标签(即基于标签的模式)或单细胞数据的低维暗示(即无标签模式)。关于后者,CellChat 通过凭据低维空间或伪技术轨迹空间中的细胞距离构建分享的操纵图自动对细胞进行分组。

加载数据

关于基因抒发数据矩阵,条目基因为行名,细胞为列名。需要将法式化数据看成 CellChat 分析的输入。要是用户提供count数据,咱们提供一个函数normalizeData来计较文库大小,然后进行log出动。关于分组信息,需要使用带有行名的数据看成CellChat 的输入。

# Here we load a scRNA-seq data matrix and its associated cell meta dataload(url("https://ndownloader.figshare.com/files/25950872")) # This is a combined data from two biological conditions: normal and diseasesdata.input = data_humanSkin$data # normalized data matrixmeta = data_humanSkin$meta # a dataframe with rownames containing cell mata datacell.use = rownames(meta)[meta$condition == "LS"] # extract the cell names from disease data# Prepare input data for CelChat analysisdata.input = data.input[, cell.use]meta = meta[cell.use, ]# meta = data.frame(labels = meta$labels[cell.use], row.names = colnames(data.input)) # manually create a dataframe consisting of the cell labelsunique(meta$labels) # check the cell labels#>  [1] Inflam. FIB  FBN1+ FIB    APOE+ FIB    COL11A1+ FIB cDC2        #>  [6] LC           Inflam. DC   cDC1         CD40LG+ TC   Inflam. TC  #> [11] TC           NKT         #> 12 Levels: APOE+ FIB FBN1+ FIB COL11A1+ FIB Inflam. FIB cDC1 cDC2 ... NKT创建CellChat 对象

用户不错从数据矩阵、Seurat 或 SingleCellExperiment对象创建新的 CellChat 对象。要是输入是Seurat 或 SingleCellExperiment对象,则默许情况下将使用对象中的meta data,用户必须提供该数据来界说细胞分组。举例,group.by=Seurat 对象中默许的细胞秀丽。

NB:要是用户加载往时计较的CellChat 对象(版块<0.5.0),请通过updateCellChat更新对象

cellchat <- createCellChat(object = data.input, meta = meta, group.by = "labels")#> Create a CellChat object from a data matrix#> Set cell identities for the new CellChat object#> The cell groups used for CellChat analysis are  APOE+ FIB FBN1+ FIB COL11A1+ FIB Inflam. FIB cDC1 cDC2 LC Inflam. DC TC Inflam. TC CD40LG+ TC NKT将细胞信息添加到对象的meta slot中

要是在创建cellchat对象时未添加细胞meta信息,用户也不错稍后添加该信息,并使用setIdent设立该对象默许的细胞秀丽。

cellchat <- addMeta(cellchat, meta = meta)cellchat <- setIdent(cellchat, ident.use = "labels") # set "labels" as default cell identitylevels(cellchat@idents) # show factor levels of the cell labelsgroupSize <- as.numeric(table(cellchat@idents)) # number of cells in each cell group设立配体受体交互数据库

咱们的数据库 CellChatDB 是一个手动整理的文件复旧的配体受体在人和小鼠中的交互数据库。小鼠中的CellChatDB包含2,021个劝诫证的分子互相作用,包括60%的自分泌/旁分泌信号互相作用、21%的细胞外基质(ECM)受体互相作用和19%的细胞-细胞斗争互相作用。人的CellChatDB包含1,939个劝诫证的分子互相作用,包括61.8%的自分泌/旁分泌信号互相作用、21.7%的细胞外基质(ECM)受体互相作用和16.5%的细胞-细胞斗争互相作用。

用户不错通过添加我方用心整理的配体受体对来更新 CellChatDB。

CellChatDB <- CellChatDB.human # use CellChatDB.mouse if running on mouse datashowDatabaseCategory(CellChatDB)

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# Show the structure of the databasedplyr::glimpse(CellChatDB$interaction)#> Rows: 1,939#> Columns: 11#> $ interaction_name   <chr> "TGFB1_TGFBR1_TGFBR2", "TGFB2_TGFBR1_TGFBR2", "TGF…#> $ pathway_name       <chr> "TGFb", "TGFb", "TGFb", "TGFb", "TGFb", "TGFb", "T…#> $ ligand             <chr> "TGFB1", "TGFB2", "TGFB3", "TGFB1", "TGFB1", "TGFB…#> $ receptor           <chr> "TGFbR1_R2", "TGFbR1_R2", "TGFbR1_R2", "ACVR1B_TGF…#> $ agonist            <chr> "TGFb agonist", "TGFb agonist", "TGFb agonist", "T…#> $ antagonist         <chr> "TGFb antagonist", "TGFb antagonist", "TGFb antago…#> $ co_A_receptor      <chr> "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""…#> $ co_I_receptor      <chr> "TGFb inhibition receptor", "TGFb inhibition recep…#> $ evidence           <chr> "KEGG: hsa04350", "KEGG: hsa04350", "KEGG: hsa0435…#> $ annotation         <chr> "Secreted Signaling", "Secreted Signaling", "Secre…#> $ interaction_name_2 <chr> "TGFB1 - (TGFBR1+TGFBR2)", "TGFB2 - (TGFBR1+TGFBR2…# use a subset of CellChatDB for cell-cell communication analysisCellChatDB.use <- subsetDB(CellChatDB, search = "Secreted Signaling") # use Secreted Signaling# use all CellChatDB for cell-cell communication analysis# CellChatDB.use <- CellChatDB # simply use the default CellChatDB# set the used database in the objectcellchat@DB <- CellChatDB.use预处理用于细胞通讯分析的抒发数据

为了揣摸细胞气象特异的通讯,咱们识别一个细胞组中过度抒发的配体或受体,然后识别过度抒发的配体受体互相作用,是否过抒发。

咱们还提供将基因抒发数据投影到卵白质-卵白质互相作用 (PPI) 收罗上的功能。具体来说,投影过程凭据高度真正的推行考据的卵白质-卵白质收罗中界说的基因抒发值来平滑基因的抒发值。此功能在分析具有浅测序深度的单细胞数据时很有效,因为投影可减少信号基因的dropput效应,罕见是关于配体/受体的可能的零抒发。人们可能顾忌这种投影过程可能引入的人为因素,但是,这简直不错忽略不计。用户还不错通过在函数computeCommunProb()中设立raw.use = TRUE跳过此法子。

cellchat <- subsetData(cellchat) # subset the expression data of signaling genes for saving computation costfuture::plan("multiprocess", workers = 4) # do parallel#> Warning: [ONE-TIME WARNING] Forked processing ('multicore') is disabled#> in future (>= 1.13.0) when running R from RStudio, because it is#> considered unstable. Because of this, plan("multicore") will fall#> back to plan("sequential"), and plan("multiprocess") will fall back to#> plan("multisession") - not plan("multicore") as in the past. For more details,#> how to control forked processing or not, and how to silence this warning in#> future R sessions, see ?future::supportsMulticorecellchat <- identifyOverExpressedGenes(cellchat)cellchat <- identifyOverExpressedInteractions(cellchat)cellchat <- projectData(cellchat, PPI.human)第二部分:细胞通讯收罗的揣摸

CellChat 通过分拨具有概率值的每个互相作用并进行胪列教练,来揣摸具有生物学道理的细胞-细胞通讯。CellChat通过将基因抒发与先前已知的信号配体、受体尽头同因子之间的互相作用知知趣结合,愚弄多数作用国法,对细胞-细胞通讯的概率进行模拟。

揣摸的配体受体对的数目光显取决于计较每个细胞组平均基因抒发的方法。默许情况下,CellChat 使用一种统计学上纷乱的均值方法,称为"trimean",与其他方法比较,它产生的互相作用更少。可是,咱们发现 CellChat 在预计更强的交互方面推崇清雅,这突出有助于放松交互领域,以便进一步进行推行考据。在computeCommunProb中,咱们提供了一个选项,用于使用其他方法,如5%和10%截断均值,来计较平均基因抒发。值得留意的是,"trimean"大要是25%的截断平均值,这意味着要是一组抒发细胞的百分比低于25%,则平均基因抒发为零。要使用 10% 截断的平均值,用户不错设立type = "truncatedMean"和对trim = 0.1。

在分析未分类的单细胞转录组时,假定丰富的细胞群倾向于发送比珍稀细胞群更强的信号,CellChat 还不错在概率计较中接洽每个细胞组中细胞比例的影响。用户不错设立population.size = TRUE

计较通讯概率并揣摸cellchat收罗cellchat <- computeCommunProb(cellchat, raw.use = TRUE)# Filter out the cell-cell communication if there are only few number of cells in certain cell groupscellchat <- filterCommunication(cellchat, min.cells = 10)提炼揣摸的cellchat收罗看成数据框架

咱们提供一个函数subsetCommunication,以马虎走访揣摸感风趣风趣的细胞-细胞通讯。举例

df.net <- subsetCommunication(cellchat)复返一个数据框架,该数据框架由配体/受体级别的通盘揣摸细胞通讯构成。设立slot.name = "netP"不错在信号通路级别走访揣摸的通讯df.net <- subsetCommunication(cellchat, sources.use = c(1,2), targets.use = c(4,5))将揣摸的细胞-细胞通讯从细胞组1和2发送到细胞组4和5。df.net <- subsetCommunication(cellchat, signaling = c("WNT", "TGFb"))通过向WNT和TGFb发出信号来编削揣摸的细胞通讯。在信号通路级别揣摸细胞-细胞通讯

CellChat 通过追想与每个信号通路关系的通盘配体-受体互相作用的通讯概率,来计较信号通路级别上的通讯概率。

NB:每个配体受体对和每个信号通路的揣摸细胞间通讯收罗诀别存储在插槽"net"和"netP"中。

cellchat <- computeCommunProbPathway(cellchat)计较整合的细胞通讯收罗

咱们不错通过计较衔接数或汇总通讯概率来计较整合的细胞通讯收罗。用户还不错通过设立sources.use和targets.use`

cellchat <- aggregateNet(cellchat)

咱们还不错可视化整合的细胞通讯收罗。举例国产a毛片高清视频,使用圆图傲气轻易两个细胞组之间的互相作用次数或总交互强度(比重)。

groupSize <- as.numeric(table(cellchat@idents))par(mfrow = c(1,2), xpd=TRUE)netVisual_circle(cellchat@net$count, vertex.weight = groupSize, weight.scale = T, label.edge= F, title.name = "Number of interactions")netVisual_circle(cellchat@net$weight, vertex.weight = groupSize, weight.scale = T, label.edge= F, title.name = "Interaction weights/strength")

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由于细胞通讯收罗复杂,咱们不错查验每个细胞组发送的信号。在这里,咱们还扫尾参数edge.weight.max,以便咱们不错比较不同收罗之间的角落权重。

mat <- cellchat@net$weightpar(mfrow = c(3,4), xpd=TRUE)for (i in 1:nrow(mat)) {  mat2 <- matrix(0, nrow = nrow(mat), ncol = ncol(mat), dimnames = dimnames(mat))  mat2[i, ] <- mat[i, ]  netVisual_circle(mat2, vertex.weight = groupSize, weight.scale = T, edge.weight.max = max(mat), title.name = rownames(mat)[i])}

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第三部分:细胞通讯收罗的可视化

在揣摸细胞通讯收罗后,CellChat 为进一步的数据探索、分析和可视化提供了多样功能。

它提供了几种可视化细胞通讯收罗的方法,包括分层图、圆图、和弦图和睦泡图。它提供了一个易于使用的器用,用于提炼和可视化揣摸收罗的高阶信息。举例,它允许对细胞群的主要信号输入和输出以及这些群和信号怎样互助功能进行现成预计。它不错通过结合通讯收罗分析、模式识别和多重学习方法,使用空洞方法对揣摸出的细胞-细胞通讯收罗进行定量表征和比较。使用脉络结构图、圆图或和弦图可视化每个信号通路

脉络结构图:用户应界说vertex.receiver,这是一个数字矢量,将细胞群的索引看成脉络图左侧的场所。此分层图由两个部分构成:左部分傲气自分泌和旁分泌向某些感风趣风趣的细胞组(即界说的)发出信号,右部分傲气自分泌和旁分泌向数据结合剩余的细胞组发出信号。因此,层级图提供了一种信息性和直觉的神色来可视化自分泌和旁分泌信号之间的细胞群之间的感风趣风趣通讯。举例,在霸术成纤维细胞和免疫细胞之间的细胞-细胞通讯时,用户不错界说为通盘成纤维细胞组。

和弦图:CellChat 提供两种功能netVisual_chord_cell和netVisual_chord_gene,并可视化具有不同见识和不同级别的细胞通讯。netVisual_chord_cell用于可视化不同细胞群之间的细胞-细胞通讯(和弦图中的每个部分是细胞组),netVisual_chord_gene用于可视化由多个配体受体或信号通路编削的细胞-细胞通讯(和弦图中的每个部分都是配体、受体或信号通路)。

角落情绪/权重、节点情绪/大小/局势的清楚:在通盘可视化图中,角落情绪与发送者源一致,角落权重与交互强度成正比。较厚的角落线暗示信号更强。在脉络结构图和圆图中,圆的大小与每个细胞组中的细胞数目成正比。在脉络图中,实心和灵通的圆诀别代表源和场所。在和弦图中,内条情绪暗示从相应的外条选择信号的场所。内条大小与场所选择的信号强度成正比。这种内条有助于清楚复杂的和弦图。请留意,有一些内条莫得与任何一些细胞组衔接,请忽略它,因为这是一个本包尚未贬责的问题。

不同脉络的细胞通讯可视化:不错使用netVisual_aggregate可视化信号通路的揣摸通讯收罗,并使用netVisual_individual可视化与该信号通路关系的单个L-R对的揣摸通讯收罗。

在这里,咱们以输入一个信号通路为例。通盘傲气膺惩通讯的信号通路均可通过cellchat@netP$pathways获取。

pathways.show <- c("CXCL") # Hierarchy plot# Here we define `vertex.receive` so that the left portion of the hierarchy plot shows signaling to fibroblast and the right portion shows signaling to immune cells vertex.receiver = seq(1,4) # a numeric vector. netVisual_aggregate(cellchat, signaling = pathways.show,  vertex.receiver = vertex.receiver)

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# Circle plotpar(mfrow=c(1,1))netVisual_aggregate(cellchat, signaling = pathways.show, layout = "circle")

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# Chord diagrampar(mfrow=c(1,1))netVisual_aggregate(cellchat, signaling = pathways.show, layout = "chord")#> Note: The first link end is drawn out of sector 'Inflam. FIB'.

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# Heatmappar(mfrow=c(1,阿娇陈冠希囗交13分钟在线观看1))netVisual_heatmap(cellchat, signaling = pathways.show, color.heatmap = "Reds")#> Do heatmap based on a single object

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关于和弦图,CellChat 具有寂然函数netVisual_chord_cell,通过颐养circlize[1] ]包中的不同参数来纯真可视化信号收罗。举例,咱们不错界说一个group定名的字符矢量,以创建多组和弦图,将细胞群集分组到不同的细胞类型。

# Chord diagramgroup.cellType <- c(rep("FIB", 4), rep("DC", 4), rep("TC", 4)) # grouping cell clusters into fibroblast, DC and TC cellsnames(group.cellType) <- levels(cellchat@idents)netVisual_chord_cell(cellchat, signaling = pathways.show, group = group.cellType, title.name = paste0(pathways.show, " signaling network"))#> Plot the aggregated cell-cell communication network at the signaling pathway level#> Note: The first link end is drawn out of sector 'Inflam. FIB'.

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计较每个配体受体对举座信号通路的孝顺,并可视化由单个配体受体对编削的细胞通讯netAnalysis_contribution(cellchat, signaling = pathways.show)

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咱们还不错可视化由单个配体受体对编削的细胞-细胞通讯。咱们提供一个函数extractEnrichedLR来提炼给定信号通路的通盘膺惩互相作用(L-R对)和关系信号基因。

pairLR.CXCL <- extractEnrichedLR(cellchat, signaling = pathways.show, geneLR.return = FALSE)LR.show <- pairLR.CXCL[1,] # show one ligand-receptor pair# Hierarchy plotvertex.receiver = seq(1,4) # a numeric vectornetVisual_individual(cellchat, signaling = pathways.show,  pairLR.use = LR.show, vertex.receiver = vertex.receiver)

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# Circle plotnetVisual_individual(cellchat, signaling = pathways.show, pairLR.use = LR.show, layout = "circle")

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#> [[1]]# Chord diagramnetVisual_individual(cellchat, signaling = pathways.show, pairLR.use = LR.show, layout = "chord")#> Note: The first link end is drawn out of sector 'Inflam. FIB'.

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#> [[1]]自动保存通盘揣摸收罗的模块以进行快速探索

在骨子使用中,用户不错使用'for … loop’自动保存通盘揣摸收罗快速探索使用。netVisual,netVisual复旧svg、png和pdf模式的输出。

# Access all the signaling pathways showing significant communicationspathways.show.all <- cellchat@netP$pathways# check the order of cell identity to set suitable vertex.receiverlevels(cellchat@idents)vertex.receiver = seq(1,4)for (i in 1:length(pathways.show.all)) {  # Visualize communication network associated with both signaling pathway and individual L-R pairs  netVisual(cellchat, signaling = pathways.show.all[i], vertex.receiver = vertex.receiver, layout = "hierarchy")  # Compute and visualize the contribution of each ligand-receptor pair to the overall signaling pathway  gg <- netAnalysis_contribution(cellchat, signaling = pathways.show.all[i])  ggsave(filename=paste0(pathways.show.all[i], "_L-R_contribution.pdf"), plot=gg, width = 3, height = 2, units = 'in', dpi = 300)}可视化由多个配体受体或信号通路编削的细胞通讯气泡图

咱们还不错使用netVisual_bubble傲气从某些细胞组到其他细胞组的通盘膺惩互相作用(L-R对)。

# show all the significant interactions (L-R pairs) from some cell groups (defined by 'sources.use') to other cell groups (defined by 'targets.use')netVisual_bubble(cellchat, sources.use = 4, targets.use = c(5:11), remove.isolate = FALSE)#> Comparing communications on a single object

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# show all the significant interactions (L-R pairs) associated with certain signaling pathwaysnetVisual_bubble(cellchat, sources.use = 4, targets.use = c(5:11), signaling = c("CCL","CXCL"), remove.isolate = FALSE)#> Comparing communications on a single object

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和弦图

类似于气泡图,cellchat提供了绘画和弦图的功能netVisual_chord_gene

傲气从某些细胞组到其他细胞组的通盘互相作用(L-R对或信号通路)。两个异常情况:一个傲气从一个细胞组发送的通盘交互,另一个傲气一个细胞组选择的通盘交互。傲气用户输入的交互或用户界说的某些信号通路# show all the significant interactions (L-R pairs) from some cell groups (defined by 'sources.use') to other cell groups (defined by 'targets.use')# show all the interactions sending from Inflam.FIBnetVisual_chord_gene(cellchat, sources.use = 4, targets.use = c(5:11), lab.cex = 0.5,legend.pos.y = 30)#> Note: The first link end is drawn out of sector 'MIF'.

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# show all the interactions received by Inflam.DCnetVisual_chord_gene(cellchat, sources.use = c(1,2,3,4), targets.use = 8, legend.pos.x = 15)

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# show all the significant interactions (L-R pairs) associated with certain signaling pathwaysnetVisual_chord_gene(cellchat, sources.use = c(1,2,3,4), targets.use = c(5:11), signaling = c("CCL","CXCL"),legend.pos.x = 8)#> Note: The second link end is drawn out of sector 'CXCR4 '.#> Note: The first link end is drawn out of sector 'CXCL12 '.

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# show all the significant signaling pathways from some cell groups (defined by 'sources.use') to other cell groups (defined by 'targets.use')netVisual_chord_gene(cellchat, sources.use = c(1,2,3,4), targets.use = c(5:11), slot.name = "netP", legend.pos.x = 10)#> Note: The second link end is drawn out of sector ' '.#> Note: The first link end is drawn out of sector 'MIF'.#> Note: The second link end is drawn out of sector ' '.#> Note: The first link end is drawn out of sector 'CXCL '.

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NB:在生成图时,请忽略疑望,举例 “Note: The first link end is drawn out of sector 'MIF’。要是基因称号访佛,您不错通过裁汰small.gap值来颐养参数。

使用小提琴/点图绘画信号基因抒发分散

咱们不错愚弄Seurat 包装的函数plotGeneExpression绘画与L-R对或信号通路关系的信号基因的基因抒发分散图。

plotGeneExpression(cellchat, signaling = "CXCL")#> Registered S3 method overwritten by 'spatstat':#>   method     from#>   print.boxx cli#> Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will#> replace the existing scale.#> Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will#> replace the existing scale.#> Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which will#> replace the existing scale.

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默许情况下,用户不错通过plotGeneExpression只傲气与揣摸的膺惩通讯关系的信号基因的抒发。

plotGeneExpression(cellchat, signaling = "CXCL", enriched.only = FALSE)

或者,用户不错使用extractEnrichedLR提炼与揣摸的L-R对或信号通路关系的信号基因,然后使用Seurat包绘画基因抒发图。

第四部分:细胞通讯收罗系统分析

为了便于对复杂的细胞间通讯收罗进行清楚,CellChat 通过从图形表面、模式识别和多重学习中抽象的方法对收罗进行量化。

它不错使用收罗分析的结合度行为细目给定信号收罗中的主要信号源和场所以及编削者和影响者它不错通过愚弄模式识别方法预计特定细胞类型的重要传入和传出信号,以及不同细胞类型之间的互助反应。它不错通过界说通常度测量方法和从功能和拓扑角度进行多重学习来分组信号通路。它不错通过对多个收罗的合资多重学习来形容保存高下文特定的信号通路。识别细胞组的信军号色(举例,占主导地位的发送器、选择器)以及主要孝顺信号

CellChat 允许通过计较每个细胞组的多个收罗中心测量,随时识别细胞间通讯收罗中占主导地位的发送者、选择者、谐和者和影响者。具体来说,咱们在加权导向收罗中摄取了行为,包括度外、度内、介于两者之间流动和信息结合度,诀别识别细胞间通讯的主要发送者、选择者、谐和者和影响者。在以权重为计较通讯概率的加权定向收罗中,将外向度计较为来自细胞组的传出信号的通讯概率之和,并计较为传入信号对单位组通讯概率的总数的度内,可用于诀别识别信号收罗的主要单位件发送器和选择器。关系信息中心之间流动的界说,请张望本文[2]及关系参考[3]文件。

但是很多工作不是说自己不高兴就可以不做的,这是任何人都避免不了的事实。与其排斥它,不如接受它、承认它来得容易些。不要羡慕别人的工作无所事事,同样可以坐享其成。

严律自己最不易为;

计较和可视化收罗中心分数# Compute the network centrality scorescellchat <- netAnalysis_computeCentrality(cellchat, slot.name = "netP") # the slot 'netP' means the inferred intercellular communication network of signaling pathways# Visualize the computed centrality scores using heatmap, allowing ready identification of major signaling roles of cell groupsnetAnalysis_signalingRole_network(cellchat, signaling = pathways.show, width = 8, height = 2.5, font.size = 10)

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在 2D 空间中可视化占主导地位的发送器(源)和选择器(场所)

咱们还提供了另一种直觉方法,使用散点图在 2D 空间中可视化占主导地位的辐射器(源)和选择器(场所)。

# Signaling role analysis on the aggregated cell-cell communication network from all signaling pathwaysgg1 <- netAnalysis_signalingRole_scatter(cellchat)#> Signaling role analysis on the aggregated cell-cell communication network from all signaling pathways# Signaling role analysis on the cell-cell communication networks of interestgg2 <- netAnalysis_signalingRole_scatter(cellchat, signaling = c("CXCL", "CCL"))#> Signaling role analysis on the cell-cell communication network from user's inputgg1 + gg2

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识别对某些细胞组的传出或传入信号孝顺最大的信号

咱们还不错陈述以下问题:哪些信号对某些细胞组的传出或传入信号孝顺最大。

# Signaling role analysis on the aggregated cell-cell communication network from all signaling pathwaysht1 <- netAnalysis_signalingRole_heatmap(cellchat, pattern = "outgoing")ht2 <- netAnalysis_signalingRole_heatmap(cellchat, pattern = "incoming")ht1 + ht2

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# Signaling role analysis on the cell-cell communication networks of interestht <- netAnalysis_signalingRole_heatmap(cellchat, signaling = c("CXCL", "CCL"))细目全局通讯模式,探索多个细胞类型和信号通路怎样互助在通盘

除了探索单个通路的属目通讯外,一个膺惩问题是多个细胞组和信号通路怎样互助功能。CellChat 摄取模式识别方法识别全局通讯模式。

跟着模式数目的加多,可能会有宽裕的模式,因此很深重释通讯模式。咱们遴荐了五种模式看成默许模式。一般来说,它具有生物学道理,模式数目要大于2。此外,咱们还提供了一个函数selectK来揣摸模式的数目,该数基于 NMF R 包中已扩充的两个筹算Cophenetic和Silhouette。这两个筹算都凭据共鸣矩阵的分层聚类来预计特定数目模式的结识性。关于一系列模式,相宜的模式数目是Cophenetic 和 Silhouette值动手俄顷下落的模式。

识别和可视化分泌细胞的传出通讯模式

传出模式揭示了发送者细胞(即看成信号源的细胞)怎样互彼此助,以及它们怎样与某些信号通路互助以驱动通讯。

为了直觉地傲气潜在模式与细胞群和配体受体对或信号通路的关联,咱们使用了河流(冲积)图。咱们当先将每行 W 和 H 的每列法式化为 [0,1],然后在 W 和 H 中设立为零,要是它们小于 0.5。这种阈值允许发现与每个揣摸模式关系的最丰富的细胞组和信号通路,即每个细胞组或信号通路仅与一个揣摸模式关系联。这些阈值矩阵 W 和 H 用作创建冲积图的输入。

为了将细胞群与其丰富的信号通路胜利接洽起来,要是 W 和 H 中的元素少于  1/R(R 是潜在模式数),则咱们将它们中的元素设立为零。通过使用不太严格的阈值,不错赢得与每个细胞组关系的更丰富的信号通路。咱们使用每个细胞组对通过乘以 W 乘以 H 计较的每个信号通路的孝顺分数,构建了一个点图,其中点大小与孝顺分数成正比,以傲气细胞组与其丰富信号通路之间的关联。用户还不错裁汰参数cutoff,以傲气每个细胞组关联的更丰富的信号通路。

通讯模式分析所需的包

library(NMF)#> Loading required package: pkgmaker#> Loading required package: registry#> Loading required package: rngtools#> Loading required package: cluster#> NMF - BioConductor layer [OK] | Shared memory capabilities [NO: bigmemory] | Cores 15/16#>   To enable shared memory capabilities, try: install.extras('#> NMF#> ')#> #> Attaching package: 'NMF'#> The following objects are masked from 'package:igraph':#> #>     algorithm, comparelibrary(ggalluvial)

在这里,咱们运行selectK揣摸模式的数目。

selectK(cellchat, pattern = "outgoing")

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当传出模式数为 3 时,Cophenetic 和Silhouette值都动手俄顷下落。

nPatterns = 3cellchat <- identifyCommunicationPatterns(cellchat, pattern = "outgoing", k = nPatterns)

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# river plotnetAnalysis_river(cellchat, pattern = "outgoing")#> Please make sure you have load `library(ggalluvial)` when running this function

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# dot plotnetAnalysis_dot(cellchat, pattern = "outgoing")

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识别和可视化场所细胞的传入通讯模式

传入模式傲气场所细胞(即信号选择器中的细胞)怎样互彼此助,以及它们怎样与某些信号通路互助以反应传入的信号。

selectK(cellchat, pattern = "incoming")

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当传入模式的数目为 4 时,Cophenetic 值动手下落。

nPatterns = 4cellchat <- identifyCommunicationPatterns(cellchat, pattern = "incoming", k = nPatterns)

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# river plotnetAnalysis_river(cellchat, pattern = "incoming")#> Please make sure you have load `library(ggalluvial)` when running this function

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# dot plotnetAnalysis_dot(cellchat, pattern = "incoming")

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信号收罗的多重和分类学习分析

此外,CellChat 或者量化通盘膺惩信号通路之间的通常性,然后凭据其CellChat 收罗的通常性对其进行分组。分组不错基于功能或结构通常性进行。

功能通常性:功能通常度高暗示主要发送器和选择器通常,可清楚为两个信号通路或两个配体受体对具有通常的作用。功能通常性分析条目两个数据集之间的细胞群构成换取。

结构通常性:结构通常性用于比较其信号收罗结构,而不接洽发送器和选择器的通常性。

凭据信号组的功能通常性识别信号组cellchat <- computeNetSimilarity(cellchat, type = "functional")cellchat <- netEmbedding(cellchat, type = "functional")#> Manifold learning of the signaling networks for a single datasetcellchat <- netClustering(cellchat, type = "functional")#> Classification learning of the signaling networks for a single dataset# Visualization in 2D-spacenetVisual_embedding(cellchat, type = "functional", label.size = 3.5)

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# netVisual_embeddingZoomIn(cellchat, type = "functional", nCol = 2)基于结构通常性识别信号组cellchat <- computeNetSimilarity(cellchat, type = "structural")cellchat <- netEmbedding(cellchat, type = "structural")#> Manifold learning of the signaling networks for a single datasetcellchat <- netClustering(cellchat, type = "structural")#> Classification learning of the signaling networks for a single dataset# Visualization in 2D-spacenetVisual_embedding(cellchat, type = "structural", label.size = 3.5)

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netVisual_embeddingZoomIn(cellchat, type = "structural", nCol = 2)

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第五部分:保存cellchat对象saveRDS(cellchat, file = "cellchat_humanSkin_LS.rds")

以便捷后续使用。

文中衔接[1]

circlize: https://github.com/jokergoo/circlize

[2]

本文: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.07.21.214387v1

[3]

参考: https://link.springer.com/article/10.1007/s12599-010-0127-3国产a毛片高清视频

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