cellphonedB：マルチサブユニットリガンド受容体複合体の複合発現からの細胞間コミュニケーションの推測

リガンド受容体複合体によって媒介される細胞間コミュニケーションは、発達、分化、炎症などの多様な生物学的プロセスを調整するために重要です。さまざまな細胞タイプのコンテキスト依存性のクロストークが生理学的プロセスを進める方法を調査するために、リガンド、受容体、およびそれらの相互作用の新しいリポジトリであるCellphonedBを開発しました。他のリポジトリとは対照的に、私たちのデータベースは、リガンドと受容体の両方のサブユニットアーキテクチャを考慮し、ヘテロマー複合体を正確に表しています。単一細胞のトランスクリプトームデータから2つの細胞タイプ間の濃縮された細胞相互作用を予測する統計的フレームワークとリソースを統合しました。ここでは、リポジトリの構造と内容の概要を説明し、単一細胞RNAシーケンスデータからセルセル通信ネットワークを推測する手順を提供し、プロトコルの実装を支援する実用的なステップバイステップガイドを提示します。CellphonedB v.2.0は、ユーザーが新しい相互作用分子を導入できるようにする追加の機能を組み込んだリソースの更新バージョンであり、大きなデータセットを尋問するのに必要な時間とリソースを削減できます。CellphonedB v.2.0は、コードとしても使いやすいWebインターフェイスとしても、公開されています。計算ゲノミクスの経験がほとんどない専門家と研究者の両方が使用できます。プロトコルでは、公開されたデータセットを使用して、CellphonedB v.2.0との意味のある生物学的相互作用を評価する方法を示します。このプロトコルは通常、インストールから統計分析と視覚化まで、〜10 GB、10,000セル、19個のセルタイプのデータセット、および5つのスレッドを使用して完了するまでに約2時間かかります。

Cell-cell communication mediated by ligand-receptor complexes is critical to coordinating diverse biological processes, such as development, differentiation and inflammation. To investigate how the context-dependent crosstalk of different cell types enables physiological processes to proceed, we developed CellPhoneDB, a novel repository of ligands, receptors and their interactions. In contrast to other repositories, our database takes into account the subunit architecture of both ligands and receptors, representing heteromeric complexes accurately. We integrated our resource with a statistical framework that predicts enriched cellular interactions between two cell types from single-cell transcriptomics data. Here, we outline the structure and content of our repository, provide procedures for inferring cell-cell communication networks from single-cell RNA sequencing data and present a practical step-by-step guide to help implement the protocol. CellPhoneDB v.2.0 is an updated version of our resource that incorporates additional functionalities to enable users to introduce new interacting molecules and reduces the time and resources needed to interrogate large datasets. CellPhoneDB v.2.0 is publicly available, both as code and as a user-friendly web interface; it can be used by both experts and researchers with little experience in computational genomics. In our protocol, we demonstrate how to evaluate meaningful biological interactions with CellPhoneDB v.2.0 using published datasets. This protocol typically takes ~2 h to complete, from installation to statistical analysis and visualization, for a dataset of ~10 GB, 10,000 cells and 19 cell types, and using five threads.