主要观点总结
本文介绍了基于单细胞转录组数据的细胞通讯分析，主要使用CellChat工具进行推断与分析。文章涵盖了CellChat的原理、数据输入、处理、初始化、细胞通讯网络的推断、可视化以及多组别比较分析的流程。通过CellChat，可以推断细胞间的互作网络，包括信号通路的识别、配体-受体对的交互概率以及细胞间通讯模式的识别等。
关键观点总结
关键观点1: CellChat工具介绍
CellChat是一个基于单细胞转录组数据推断细胞间通讯的工具，通过整合基因表达和信号配体、受体及其辅助因子之间的相互作用的先验知识，利用质量作用定律来建模细胞间通讯的概率。
关键观点2: CellChat工作流程
CellChat的工作流程包括数据输入、处理、初始化、细胞通讯网络的推断、可视化和多组别比较分析。其中，需要输入单细胞的基因表达数据和meta.data，包含细胞类型的注释信息。
关键观点3: CellChat可视化功能
CellChat提供了多种可视化cell-cell通讯网络的方法，包括hierarchical plot、circle plot、Chord diagram和bubble plot，用于展示不同层次的细胞通讯信息。
关键观点4: 多组别比较分析
通过比较不同生物条件下推断的细胞间通讯网络的相互作用总数和强度，可以判断细胞间通讯是否增强。此外，还可以比较不同数据集之间细胞群的信号变化，识别出表现出不同信号模式的信号通路和配体受体。
文章预览
写在开头 久违的笔记整理系列,之前暑假学徒们在线下学习的时候,就无数次感叹他们笔记整理的详细,佩服于他们学习的积极性和好奇心。 前段时间也将近期一个学徒整理的笔记单细胞部分整理并分享出来了—— #学徒笔记 最近也在尝试学习学徒们的好奇心和积极性，那就从笔记整理开始叭！ PS:本篇推文的来源推文均放在对应部分开头，有整理不详细的地方，还请自行阅读原推文！ 细胞通讯分析的背景知识 细胞通讯分析的背景知识 数据库大全 数据库记录着参与细胞间通讯的相互作用蛋白列表，最常用的蛋白-蛋白的相互作用(PPI)是string数据库，但是 软件工具算法大全 主要是分成4种 基于差异分析 基于网络连通 基于表达量排序 基于张量等复杂的数学运算 具体原理及背景知识 细胞通讯 是指一个信号产生细胞发出的信息通过介质（即配体）传递到
………………………………
