ニチェネット：リガンドを標的遺伝子にリンクすることにより、細胞間コミュニケーションのモデリング

細胞の遺伝子発現が相互作用細胞によってどのように影響を受けるかをモデル化する計算方法は不足しています。Nichenet（https://github.com/saeyslab/nichenetr）を提示します。これは、発現データをシグナル伝達および遺伝子調節ネットワークに関する事前知識と組み合わせることにより、相互作用セル間のリガンドターゲットリンクを予測する方法です。ニチェネットを腫瘍および免疫細胞微小環境データに適用し、ニケネットが相互作用する細胞に対する活性リガンドとその遺伝子調節効果を推測できることを示しています。

Computational methods that model how gene expression of a cell is influenced by interacting cells are lacking. We present NicheNet (https://github.com/saeyslab/nichenetr), a method that predicts ligand-target links between interacting cells by combining their expression data with prior knowledge on signaling and gene regulatory networks. We applied NicheNet to tumor and immune cell microenvironment data and demonstrate that NicheNet can infer active ligands and their gene regulatory effects on interacting cells.