cellchat <- createCellChat(object = data.input, meta = meta, group.by = "labels") #从表达矩阵创建CellChat对象 #添加亚群信息 cellchat <- addMeta(cellchat, meta = meta) cellchat <- setIdent(cellchat, ident.use = "labels") levels(cellchat@idents) groupSize <- as.numeric(table(cellchat@ide...
cellchat <- createCellChat(object = data.input, meta = meta, group.by = "labels") 将细胞信息添加到对象的元数据(meta)部分。 cellchat <- addMeta(cellchat, meta = meta) cellchat <- setIdent(cellchat, ident.use = "labels") # set "labels" as default cell identity levels(cellchat@idents) ...
最初接触这个R包是去年年中,想做细胞间相互作用,又不会python,正好看到周老师的推文,就跟着学了学,CellChat:细胞间相互作用分析利器,当时CellChat包还是0.0.1版本,里面有不少小bug,文章放在预印版上,而今年二月份他终于见刊,发表在NC,现在R包也来到了1.1.2版本,并且在github上持续更新,今天我们来重新学习一次。
CellChatDB是手工整合的配体、受体及其复合体、辅助因子的互作关系数据库,其中辅助因子包含配体激活剂、配体拮抗剂、受体共刺激分子、受体共抑制分子。 CellChatDB来源KEGG pathway数据库的信号相互作用信息和实验研究的文献。官方配置人、小鼠、斑马鱼的数据库。此外,CellChatDB还有配受体对的通路、功能注释、疾病、亚细胞定...
pairLR.CXCL <- extractEnrichedLR(cellchat, signaling= pathways.show, geneLR.return = FALSE) LR.show <- pairLR.CXCL[1,]#以贡献度top1的配受体对为例 pairLR.CXCL; LR.show #Hierarchy plot: netVisual_individual(cellchat, layout= c('hierarchy'), ...
1、CellChat:这是一个常用的 R 包,可以识别和量化不同细胞类型之间的通讯,并提供丰富的可视化工具。 2、CellPhoneDB:另一个广泛使用的工具,专注于基于配体-受体相互作用的细胞通讯分析。 本次主要来学习一下cellchat这个工具。 https://qrco.de/bbUjCF (二维码自动识别) ...
根据分析数据的物种,可选CellChatDB.human, 或者 CellChatDB.mouse CellChatDB<-CellChatDB.human# 小鼠是CellChatDB.mousestr(CellChatDB)# 查看数据库信息,包含interaction、complex、cofactor和geneInfoshowDatabaseCategory(CellChatDB)# 使用所有的进行分析cellchat@DB<-CellChatDB# 使用 CellChatDB 的子集进行细胞间通...
评论支持部分 Markdown 语法:**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。 内向的抽屉_cLjkEZ: 请问 cellchat <- computeCommunProb(cellchat, type = "triMean") triMean is used for calculating the average gene expression per cell group. ...
CellChat数据库介绍: CellChat细胞通讯数据库通过整合KEGG和文献,构建了细胞通讯数据库cellchatDB,数据库主要包括三部分,(1)旁分泌、自分泌的信号互作Secreted Signaling。(2)胞外基质-受体互作ECM-Receptor。(3)细胞直接互作Cell-Cell Contact。在这些直接互作的蛋白外,cellchat还将可溶性激动剂、拮抗剂等互作引子考虑在...
CellChat算法主要包括数据预处理、细胞嵌入降维和图模型建立三个主要步骤。 第一步,数据预处理。在这一步骤中,原始的个体细胞RNA-Seq数据需要进行一些预处理操作,包括基因表达量的归一化和批次效应的消除。这是为了保证后续的分析能够更好地展示细胞间的差异和相互作用。 第二步,细胞嵌入降维。在这一步骤中,采用主流...