单细胞学习第七天

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用户11167001

发布于 2024-06-23 09:31:54

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单细胞学习小组最后一天的课程，关于GSVA和细胞通讯。

GSVA

单细胞数据的GSVA和芯片、bulk转录组的GSVA没有本质区别，就使用AverageExpression获取平均表达量得到新的表达矩阵再计算即可。

GSVA分析的全名叫Gene Set Variation Analysis，能够分析基因集/通路的活性程度。

看到一个对GSVA的解释，非常生动形象：

我们有一堆基因，就像一群小精灵，它们有的勤奋，有的懒惰。GSVA的任务就是告诉我们哪些小精灵在哪些情况下（样本的差异）可以激励他们劳作，变得勤奋（基因表达量高）。GSVA会拿着一个名单，上面写着不同的情况，比如不同的细胞类型或疾病状态。然后，它会检查每个基因是否在这些情况下表现得更好或更差。最后，GSVA会把结果告诉我们，告诉我们哪些情况下哪些基因变得更活跃。这对于研究基因与疾病之间的关系或了解不同细胞类型的功能非常有帮助的哦。

细胞通讯

细胞通讯是单细胞数据高级分析中比较常见的一个，我们习惯使用的R包是CellChat。

这个是CellChat的一手教程：

https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/jinworks/CellChat/blob/master/tutorial/CellChat-vignette.html

细胞通讯（CCC）指发生在分泌配体蛋白和受体蛋白之间对互作过程，对稳态、发育和疾病过程具有重要作用。推断细胞通讯对软件可以分为两类，分别是独立预测细胞通讯和额外预测细胞内事件。独立预测细胞通讯的软件包括CellChat和CellPhoneDB等，它们预测介导细胞通讯的受体配体对。额外预测细胞内事件对工具包括NicheNet等，它们不仅预测介导细胞通讯的受体配体对和关联的基因调控网络。

独立预测细胞通讯的软件输入为单细胞转录组中的基因表达信息，同时输入细胞需要进行聚类以及注释。此时这些软件能够预测任意两个细胞群之间的细胞通讯，其中一个是细胞通讯的来源，另一个是细胞通讯的目标。在此场景下，细胞通讯事件指一个细胞类群分泌配体蛋白，被另一个细胞类群的受体蛋白🔒接收。总的来说这些工具有两个重要组成部分：（1）数据库。储存细胞通讯的先验知识，即介导细胞通讯的受体配体对。（2）算法：依赖数据库对细胞通讯事件进行预测。

具体的分析看这个链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xhKJdAPSJrrJOQmJsQM7Yw

细胞通讯分析的用途：

细胞通讯分析是生物学研究中的一个重要领域，它涉及研究细胞之间如何通过信号传递来协调它们的功能和行为。以下是一些细胞通讯分析的主要用途：

疾病诊断和治疗：了解细胞如何交流可以帮助诊断和治疗疾病，特别是那些与细胞通讯失调有关的疾病，如癌症、自身免疫疾病和神经退行性疾病。

药物开发：通过研究细胞间通讯的机制，可以发现新的药物靶点，从而开发出更有效的治疗药物。

发育生物学：细胞通讯在胚胎发育和组织形成中起着关键作用。研究这些过程有助于我们理解正常和异常发育的机制。

组织工程：在组织工程中，细胞通讯对于细胞的增殖、分化和组织结构的形成至关重要。

细胞信号传导研究：细胞通讯分析有助于揭示细胞内信号传导的复杂网络，这对于理解细胞如何响应外界刺激非常重要。

生物防御机制：研究细胞如何通过通讯来协调免疫反应，可以帮助我们更好地理解生物体如何抵御病原体。

神经科学：在神经科学领域，细胞通讯分析有助于我们理解大脑如何通过神经细胞间的信号传递来处理信息。

生物信息学和系统生物学：通过分析细胞通讯网络，可以构建生物系统的数学模型，帮助我们从系统层面理解生物过程。

环境生物学：研究细胞如何响应环境变化，例如温度、光照和化学物质，可以揭示生物如何适应环境。