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单细胞测序技术的最新进展，为系统地探索组织中的细胞-细胞通讯提供了机会，并减少了偏差。关键挑战之一是，将已知分子相互作用和测量整合到一个框架中，以识别和分析复杂的细胞-细胞通讯网络。 之前，美国 加利福尼亚大学尔湾分校（University of California, Irvine）金锁钦Suoqin Jin，Maksim V. Plikus & 聂青Qing Nie等（https://www.nature.com/articles/s41467-021-21246-9），开发了名为CellChat的计算工具，可在易于解释的框架内，从单细胞转录组数据中，推断和分析细胞-细胞通讯网络。CellChat使用简化的基于质量作用模型，量化两个细胞群之间的信号通讯概率，同时结合了具有多亚基结构的配体和受体之间核心相互作用以及辅因子调节。 重要的是，CellChat使用各种定量指标和机器学习方法，系统和比较分析了细胞-细胞通信。CellChat V2是更新版本，包括额外的比较功
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