hello，大家好，不知道大家五一过的怎么样啊？肯定很开心吧，但是今天我们就要正式上班了，收收心，开始我们一天的工作。今天要给大家分享的是关于细胞通讯分析空间分布分析的重要性，我们先从10X单细胞分析细胞通讯这块开始，慢慢介绍关于细胞通讯的空间认识。
其实关于10X单细胞做细胞通讯大家应该都做了很多了，也可以做出很多好看的分析图，
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但是不知道大家想过一些内在的问题没有，这些问题我们来一一分享。
首先第一个问题，我们在衡量细胞通讯强度的时候，一般是用某一细胞类型表达配体或者受体基因水平的平均值，那么首先第一个问题，是否表达配体或者受体的细胞类型都参与了这次分析出来的通讯？？
很多软件在挑选特异的配受体对，都是结合该细胞类型的高变基因，但是我们不要忘记了，10X单细胞矩阵是稀疏矩阵，即使是一个细胞群的高变基因，通常也不是该细胞类型百分之百表达该基因（也有可能是dropout的影响）那么注定部分该细胞类型的细胞是不可能参与到通讯的，但是为了完善起见，我们姑且做两种假设：
第一种假设，两种细胞类型所有的细胞都参与了细胞通讯，首先就是上面的悖论，存在某些细胞表达配体（受体）为0的现象，一旦平均明显拉低了真实存在的细胞通讯强度；其次，假设所有细胞都或多或少的表达了配体（受体）基因，那么马上就会有下一个问题，该细胞类型中每个细胞表达配体（受体）基因的水平是不一样的，有的高，有的低，从这个方面讲，两种细胞类型之间的通讯强度不是均匀分布的，这个时候采用平均值作为通讯强度的标尺，明显掩盖了内部在进行通讯的强度分布差异，所以从这个角度看， 明显不合理，但是呢，单细胞数据似乎也只能分析到这里，然后再加上表达配体（受体）基因的水平分布图，一次来看一看哪部分通讯能力更强，总之取平均值的方式，存在很大的问题。
第二种假设，两种细胞类型都有部分细胞参与了这次的通讯，当然，也可能是部分细胞参与了这次通讯对自身起了作用，个人非常倾向于这种可能，很明显，all-in在任何情况下都是不明智的，即使是杀伤性的T细胞消灭异常的细胞， 也不可能将所有的效应T细胞全部派出执行杀伤性的任务，而这部分发生通讯作用的细胞，才是我们研究的关键，因为我们知道了部分细胞发生了通讯作用，但也仅仅是知道了，细胞类型之间的邻域关系无从得知，比如T细胞接受了细胞因子的信号，决定对肿瘤细胞发动攻击，可是我们却无从得知该攻击是否发生，效果如何，如果说接收了信号仍然在外部游离，那明显，是无用信号，就像我叫你去吃饭，你知道了，但没去吃。
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接下来第二个问题，通讯显著性的问题，我们对配受体对进行检验的时候一般采用置换检验，但是从生物学角度看，通讯的发生跟显著不显著没有直接的关系，就像我们打电话一样，是否起作用是看这通电话是否解决了问题，而不是所有人就我们两个打电话了，由此判断起了作用，这明显是不对的。那么，如何衡量呢？其实我之前分享了很多文章，越来越多的软件指向通讯网络的构建，如10X单细胞（10X空间转录组）通讯分析之CytoTalk（从头构建信号转导网络 ）、10X单细胞（10X空间转录组）通讯分析之NicheNet,通过上下游基因的相关通路变化，来判断通讯是否有作用，这个角度更加合理，但同时也带来了新的问题，难道细胞接受了信号空间位置一动不动？？？t细胞接受了细胞因子的信号仍然停留在原地？？？可见，通讯通讯，还是要看结果是否解决问题。
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第三个问题，强度的问题，这个问题和第一个问题有所不同，举一个简单的例子，叫你起床，针扎你一下，立马就清醒了，可是如果口头叫你，好几遍可能都不起作用，这就是强度带来的问题，两个配受体对，在表达水平一致的情况下，引起的效果却大不相同，配受体表达水平低并不意味着效果不明显，配受体表达水平高也不见得效果就好，其实用生信的角度来看，就是在做细胞通讯的时候，是用均一化的矩阵，还是scale的矩阵，关于这个问题，在我分享的文章10X单细胞之细胞通讯篇章-----Connectome、10X单细胞通讯分析之ICELLNET提到过这个问题，目前还没有定论，不过个人倾向于Scale后的矩阵，原因我在上述文章都做过注释，大家不妨看一下，当然这个问题，还需要进一步的研讨。
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其实说了这么多，细胞通讯重要的问题，单细胞却无法回答，那就是有通讯作用的细胞的位置分布和形态学上的相互关系。如下图
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通讯的区域分布，会集中在集中中心，而中心的位置才是交流最密集的地方，也是形态学上实现“目标”的地方，我们往往忽略了这个信息，需要我们重视起来了。而从空间上研究通讯的分布，上面的三个问题，将不再是问题。
我们不能脱离了细胞位置的分布和形态学结构，空谈细胞之间的相互联系，我们更要知道细胞通讯是否会起作用，时空上都要知道，单细胞技术是很强大，但也不是万能的，如果光从单细胞来看待所有问题， 我们需要学习的还有很多。
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