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细胞间通讯网络预测工具NATMI的研发与应用

1. 主要作者与发表信息

本研究由Rui Hou、Elena Denisenko、Huan Ting Ong、Jordan A. Ramilowski和Alistair R. R. Forrest（通讯作者）共同完成。研究团队来自多个机构，包括澳大利亚西澳大学哈里·帕金斯医学研究所、日本横滨市立大学高级医学研究中心以及RIKEN综合医学科学中心。论文于2020年发表在Nature Communications期刊，标题为《Predicting cell-to-cell communication networks using NATMI》，DOI: 10.1038/s41467-020-18873-z。

2. 学术背景

研究领域：本研究属于单细胞转录组学与细胞间通讯网络的交叉领域。随着高通量单细胞测序技术的发展，研究者能够低成本地获取复杂组织中数千个细胞的基因表达谱。然而，如何解析不同细胞类型间的相互作用仍是挑战。

研究动机：2015年，研究团队首次基于144种人类原代细胞的表达数据，预测了细胞间通讯网络（Ramilowski et al., *Nature Communications*）。但单细胞数据的涌现需要更高效的工具。因此，团队开发了NATMI（Network Analysis Toolkit for Multicellular Interactions），旨在从单细胞或批量表达数据中预测并可视化细胞间通讯网络。

核心目标：
1. 构建包含2293对手动校正的配体-受体（ligand-receptor）互作数据库ConnectomeDB2020；
2. 开发自动化分析工具NATMI，支持以下功能：
- 识别通讯最频繁或最特异的细胞类型对；
- 预测高活跃度的配体-受体对；
- 发现潜在的高通讯细胞群落；
- 比较不同条件下的细胞间通讯差异。

3. 研究方法与流程

3.1 更新配体-受体数据库

研究团队整合了2015年发布的1894对配体-受体互作（含文献支持），新增来自CellPhoneDB v2.0、RNA-Magnet等数据库的539对互作，并通过文献验证最终得到2293对高置信度互作（补充数据1）。所有配体被分类为分泌型（secreted）、膜结合型（plasma membrane）或兼具两种特性，以区分接触依赖与非依赖的信号传递。

3.2 NATMI工具开发

输入数据：用户需提供单细胞或批量表达的基因表达矩阵及细胞类型标签文件。
核心算法：
1. 边缘权重计算：
- 平均表达权重（mean-expression weight）：发送细胞类型中配体的平均表达 × 接收细胞类型中受体的平均表达；
- 特异性权重（specificity weight）：配体/受体在特定细胞类型中的表达占比（局部特异性）。
2. 网络简化：将复杂的超边网络（hyperedge network）转化为加权有向多边网络，并通过细胞连接性摘要网络（cell-connectivity-summary network）合并多条边为单一权重边。

3.3 验证与应用案例

验证数据集：
- 已发表的小鼠心脏单细胞数据集（Skelly et al., 2018），包含12种细胞类型；
- Tabula Muris小鼠全器官单细胞图谱（44,949个细胞，117种细胞类型）。

分析流程：
1. 预测通讯网络：通过NATMI提取配体-受体对的表达水平，计算边缘权重并可视化（热图、网络图、环状图）；
2. 差异网络分析：比较3月龄与18月龄小鼠乳腺组织的通讯网络，发现衰老相关的信号变化；
3. 自分泌信号验证：检验配体与受体在同一细胞中的共表达现象。

4. 主要实验结果

4.1 心脏数据集分析

• 高表达 vs 高特异性信号：
  
  • 高表达配体-受体对（如APP-CD74）分布于广泛的细胞类型间，可能为“管家信号”；
    
  • 高特异性对（如NPPA-NPR3）仅在少数细胞类型（如心肌细胞→心内膜细胞）中活跃，与心脏发育相关。
    
• 成纤维细胞的主导作用：摘要网络显示，成纤维细胞（fibroblast）向10/12种细胞类型发送信号，印证了其营养功能。
  

4.2 Tabula Muris全器官分析

• 自分泌信号普遍性：50%的配体与受体在同一细胞类型中共表达，且54对在单细胞水平共现（中位数），表明自我信号（self-signalling）潜力。
  
• 器官间通讯特征：
  
  • 分泌型配体：肝细胞通过THPO-MPL信号调控骨髓巨核细胞-红系祖细胞；
    
  • 膜结合型配体：皮肤角质形成细胞通过DSG-DSC（桥粒蛋白）和EFN-EPH（Ephrin受体）形成局部通讯群落。
    

4.3 衰老相关通讯变化

在衰老乳腺组织中：
- 基底细胞信号减弱：如JAG1-NOTCH通路下调，与乳腺干细胞活性降低一致；
- 免疫细胞信号增强：B/T细胞的自分泌及互作增加，提示衰老微环境重塑。

5. 研究结论与价值

• 科学价值：
  
  • NATMI为单细胞数据提供了标准化分析流程，解决了现有工具（如CellPhoneDB）在特异性检测与计算效率上的局限；
    
  • 首次系统性揭示了自分泌信号在细胞通讯中的核心地位，并发现数百对配体-受体在单细胞中共表达。
    
• 应用价值：
  
  • 支持癌症、发育等研究中细胞互作的机制解析；
    
  • 开源工具与数据库（GitHub链接）可拓展至其他物种。
    

6. 研究亮点

• 方法创新：NATMI引入局部特异性权重，优先识别细胞类型特异的通讯路径；
  
• 数据库优势：ConnectomeDB2020是目前最大规模经文献验证的配体-受体资源；
  
• 发现突破：单细胞共表达数据揭示了自我信号的全新维度。
  

7. 其他重要内容

• 局限性与展望：
  
  • NATMI未建模异源多聚体（heteromeric complexes）及下游信号效应；
    
  • 未来可结合空间转录组数据提升预测精度。
    

这篇报告系统性地梳理了NATMI的开发背景、方法学创新与生物学发现，为单细胞通讯网络研究提供了重要工具和理论框架。