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dedecms手机网站仿制,wordpress克隆他人的网站,内容分享网站设计,苏州手机app开发公司在单细胞 RNA 测序技术迅速普及的今天#xff0c;我们不再满足于“知道有哪些细胞存在”#xff0c;而希望进一步回答#xff1a; 不同细胞之间是如何交流的#xff1f; 哪些细胞主导信号发送#xff0c;哪些细胞是主要的信号接收者#xff1f; 肿瘤细胞怎样与免疫细胞沟…在单细胞 RNA 测序技术迅速普及的今天我们不再满足于“知道有哪些细胞存在”而希望进一步回答不同细胞之间是如何交流的哪些细胞主导信号发送哪些细胞是主要的信号接收者肿瘤细胞怎样与免疫细胞沟通从而影响免疫微环境CellChat 正是为这些问题而生的工具。它利用单细胞转录组数据重建细胞之间的信号通讯网络cell–cell communication network帮助研究者理解组织或疾病状态的复杂细胞生态系统。一、CellChat 的核心原理是什么CellChat 的核心思想可以概括为一句话根据细胞表达的配体Ligand和受体Receptor推断细胞之间是否存在信号传递并量化其强度。整个推断过程包含四个关键步骤1. 构建 Ligand–Receptor 知识库Database细胞不能直接“说话”必须通过配体Ligand由发送细胞分泌如 CXCL12、TGFB1、WNT5A受体Receptor由接收细胞表达如 CXCR4、TGFBR1、FZDCellChat 内置大型人工整理数据库包括配体–受体二元对如 CXCL → CXCR配体复合体如 IL6 IL6R IL6ST受体复合体如 TGFBR1–TGFBR2多组分信号通路如 WNT/Frizzled 家族细胞外基质相互作用如 Collagen–Integrin这是 CellChat “推断通讯”最基础的知识来源。2. 根据单细胞表达确定“哪些细胞能产生信号”对每个细胞群如 T cell、B cell、FibroblastCellChat计算配体的平均表达量受体的平均表达量是否高于表达背景是否满足配体 / 受体复合体的构建要求只有显著表达配体的细胞才能作为信号发送端Sender只有显著表达受体的细胞才能作为信号接收端Receiver3. 计算每一对细胞之间的信号强度CellChat 通过统计模型计算信号强度通讯概率communication probability 配体表达 × 受体表达 × 细胞数量校正 × 通路权重其中还包括多配体、多受体子单元的最小表达限制结构蛋白复合体的组装概率细胞数量差异校正避免“大群体压倒一切”的误差最终得到一个矩阵Receiver1Receiver2Receiver3…Sender10.580.100.30…Sender20.020.000.50………………每一个数字代表某一条信号通路在某一对细胞之间的通讯概率或强度。4. 构建完整的细胞通讯网络并进行可视化CellChat 提供多种可视化方式环形图Circle plot展示不同细胞之间的通路连接层级图Hierarchy plot展示信号的“发送–接收方向性”热图Heatmap比较不同细胞间通讯强度气泡图Bubble plot展示特定配体–受体在 sender/receiver 的表达组合中心性分析Centrality analysis判断哪些细胞是网络中心还能进行多样本对比通路富集分析细胞通讯强度变化分析信号网络“主导者”sender、“目标”receiver、“调节者”moderator的识别这些工具使得细胞通讯从“定性猜测”变成了“定量推断”。二、CellChat 中常见的信号通路类别及其生物学意义CellChat 将大量配体–受体对归纳为有生物学意义的信号通路signaling pathways这些通路通常代表一种特定的细胞通讯模式。下面为常见类别及功能简介信号通路类别代表通路CellChat 中常见主要参与细胞类型核心生物学功能常见研究场景趋化与免疫迁移信号CXCL、CCLT 细胞、B 细胞、巨噬细胞、树突状细胞调控免疫细胞迁移、组织定位、炎症反应肿瘤免疫微环境、炎症、自身免疫炎症与免疫调节信号MIF、TNF、IL1巨噬细胞、单核细胞、肿瘤细胞介导炎症反应、免疫激活或免疫抑制肿瘤、慢性炎症、感染免疫检查点 / 抑制信号TGF-β、PD-1/PD-L1部分T 细胞、Treg、肿瘤细胞抑制免疫应答、诱导免疫耐受肿瘤免疫逃逸生长与分化信号WNT、FGF、EGF上皮细胞、干细胞、成纤维细胞细胞增殖、分化、干性维持发育生物学、肿瘤发生细胞命运决定信号NOTCH干细胞、免疫细胞决定细胞命运、分化方向发育、免疫分化、肿瘤干性血管生成相关信号VEGF、ANGPT内皮细胞、成纤维细胞血管生成、血管稳定性肿瘤血管、组织修复基质与细胞黏附信号COLLAGEN、LAMININ、FN1成纤维细胞、上皮细胞、肿瘤细胞细胞黏附、迁移、组织结构维持肿瘤侵袭、纤维化整合素介导信号INTEGRIN成纤维细胞、免疫细胞细胞-基质相互作用、机械信号感知ECM 重塑、肿瘤转移代谢与应激相关信号IGF、HGF肿瘤细胞、基质细胞代谢调控、细胞存活肿瘤代谢、组织损伤神经-免疫相关信号NRG、SEMA神经细胞、免疫细胞神经调控、免疫调节神经系统、肿瘤神经浸润发育与形态建成信号BMP、HEDGEHOG干细胞、间充质细胞器官发育、形态建成胚胎发育、再生医学注意一个信号通路 ≠ 一个配体–受体对CellChat 中的 “WNT”“CXCL”“MIF” 等通常是一整类信号模块里面有多个配体受体对。同一通路可由多种细胞发送和接收例如 MIF 在肿瘤中往往呈现“广谱通讯”而 WNT、TGF-β 更强调方向性。通路强度反映潜在通讯活跃程度并不等价于蛋白水平或功能实验结论需要结合生物学背景解释。三、如何用CellChat探索这些通路层级聚焦CellChat的分析通常是层级式的。你可以先从整体网络水平观察哪些信号通路在全局通讯中占主导地位然后聚焦到单个通路水平查看该通路下具体的配体-受体对和细胞类型对。模式识别利用CellChat的模式识别功能可以发现多个细胞类型为完成一个共同目标如“招募免疫细胞”、“促进血管生成”而协调激活的信号通路组合。比较分析这是最强大的应用之一。通过对比健康 vs 疾病、治疗前 vs 治疗后、不同时间点的样本你可以精确找出哪些信号通路的增强或减弱是疾病发生或治疗响应的关键。理解这些通路本质上是解读细胞的“意图”趋化信号如CXCL好比“定位广播”呼叫免疫细胞前往特定地点。生长信号如WNT, EGF如同“生长指令”命令细胞分裂或分化。抑制信号如TGF-β则是“刹车信号”防止免疫反应过度或细胞无限增殖。黏附与基质信号构成了细胞生存和移动的“物理环境与道路”。举例具体的生物学场景在肿瘤微环境中你可能会发现肿瘤细胞高表达VEGF诱导血管生成为自己供能同时大量分泌TGF-β抑制杀伤性T细胞功能并释放CXCL趋化因子招募更多抑制性免疫细胞。这一系列通路活动共同勾勒出肿瘤“武装自己、麻痹敌人”的逃逸策略。在组织损伤修复过程中你会观察到FGF、VEGF等生长和血管生成通路被迅速激活以促进再生随后TGF-β等通路被上调以结束修复、防止过度增生形成一个精细的时空调控程序。总结而言CellChat提供的这套强大的信号通路分类与量化分析框架使我们能够超越对细胞类型的简单描述深入到驱动组织功能、疾病进程的动态分子对话机制层面。通过对这些“专业语言”的破译我们才能真正理解细胞社会如何运作并为精准干预疾病提供最清晰的靶点地图。