cellchat<-subsetData(cellchat)# This step is necessary evenifusing the whole databasefuture::plan("multisession",workers=1)#笔记本可以选1##识别过表达基因 cellchat<-identifyOverExpressedGenes(cellchat)#识别过表达配体受体对 cellchat<-identifyOverExpressedInteractions(cellchat) 二 推断cell-cell network 前面...
3、相比于v1版本, CellChatDB v2增加了1000多种的蛋白质/非蛋白质的互作信息,比如代谢和突触信号传导。 4、对于数据没有直接作用的关键分子,该工具还能通过分析这些分子的关键介质/酶的情况来预测配-受体表达情况进而预测潜在通讯(这个是对~30%的非蛋白信号互作信息来源的解释)。 5、这个版本还增加了更多的附加注...
写在前面学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度,分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新,建议配合官方文档一起阅读...
单样本Cellchat(V2)不仅是一种高效的生物信息学工具,更是揭示组织和器官协调运作机制的重要手段。通过分析不同细胞类型之间的信号分子交换,单样本Cellchat(V2)能够帮助研究人员深入了解细胞间的相互作用,从而揭示组织和器官如何在复杂的生理环境中保持协调和稳定。例如,在心脏组织中,心肌细胞、成纤维细胞和内皮细胞之间的...
CellChat V2现在支持从多个空间解析转录组学数据集中推断细胞间的通信。CellChat需要输入细胞(Spot)的的基因表达信息和空间位置数据,并通过整合基因表达与空间距离信息以及信号配体、受体及其辅因子之间相互作用的先验知识(CellChat的数据库DB,支持人、小鼠、斑马鱼),来建模细胞间通信的概率。
这里介绍下空间转录组的CellChat分析 以及 和单细胞转录组的一些区别。 一数据输入,处理 1,载入R包和数据 仍然使用空转 | 结合scRNA完成空转spot注释(Seurat Mapping) & 彩蛋(封面的空转主图代码)推文中的空转数据进行示例展示。 注:CellChat分析中Cell labels cannot contain `0`!,因为未作细胞注释,因此将cluster...
ks_cellchatV2_sig_interCount(cellchat=MDA.cellchat,source_celltype="ECs",count=T,celltype.size=F,showInter=T,flipped=F) 同样的,cellphonedb也是能够实现的,只不过需要注意,这个函数并不适用于cellphonedb V3。与前面cellchat的函数相比,cellphonedb输入的文件是pval,同时如果需要展示celltype数量,那么还需要se...
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。 CellChatDB v2数据库中包含了丰富的先验信息: ...
其实看图就可以想到,用分面图就ok了,实际操作过程发现和我们之前的内容几乎一样(连夜更新---别说两组了,这个cellchat多组比较气泡图函数10组也能做了,连夜苦战---Cellphonedb v5受配体多组比较气泡图(原创函数))。所以就不需要大家费劲的一步步操作,直接写成函数,当然了,还是依然考虑cellchat v2和cellphonedb v5...
因为空转数据是人的,这里直接选择CellChatDB.human(鼠的话选择 CellChatDB.mouse) 。 CellChatDB <- CellChatDB.human # use CellChatDB.mouse if running on mouse data# use a subset of CellChatDB for cell-cell communication analysis#CellChatDB.use <- subsetDB(CellChatDB, search = "Secreted Signaling...