LIANA+：细胞通讯推断一体化框架

细胞-细胞通讯(Cell–cell communication，CCC)推断最近成为单细胞和空间转录组学数据分析的主要组成部分，有超过100种工具贡献了有价值的发展。所有的单细胞方法都基于多种假设，包括在分离细胞或细胞群之间的基因共表达，反映了组织内的CCC。类似地，使用空间信息的CCC方法在不同尺度上量化共定位，一些方法总结了全局相互作用，另一些方法总结了单个细胞或位置的局部相互作用。

大多数方法都集中在蛋白质介导的相互作用上，主要是从转录组学数据中推断出来的，只有少数是从多组学数据中推断出来的。因此，除了转录组学数据中有限的代谢物介导的CCC预测外，其他细胞间信号传导模式通常被忽略。新兴的多组学技术有望为分子介质提供更广阔的图景，从而促进新的CCC工具的发展。

虽然早期的方法是从单条件数据集分析CCC，但样本数的增加和实验设计的复杂性促使人们采用各种策略来提取不同的CCC见解。这些策略包括(1)独立考虑每个相互作用，(2)利用降维来执行条件之间的两两比较或(3)同时对所有变量，样本和细胞类型建模的方法。方法（2）和（3）可以被认为是模拟精心策划的CCC事件，这里称为“细胞间程序”。

CCC方法通常依赖于已有的知识，并致力于整理和扩展蛋白质介导的知识，以及较小程度上代谢物介导的知识。在一些资源中，这些相互作用与通路或转录调控因子相关，导致多个异构数据库和仅由资源选择引起的潜在不一致。

最后，所有这些开发都使用不同的基础设施，每个CCC工具通常是为特定的任务或数据类型设计的。在这里，Dimitrov等人介绍了LIANA框架的升级版LIANA+（图1，https://github.com/saezlab/liana-py），这是一个一体化框架，它使CCC推理超越单一任务或数据类型。为了说明LIANA+的显著特征，作者们将其应用于最近的小鼠帕金森病模型的空间代谢组和转录组数据集。在这个案例研究中，确定了多巴胺介导的CCC事件和它们发生的大脑亚区。此外，通过复杂的交叉条件实验设计联合分析了单核和空间分辨的人类心脏数据。在这项分析中，假设了在缺血心脏区域驱动纤维化的细胞间和细胞内信号机制。

图1 LIANA+框架概述。a, LIANA+重新实现并适应了八种配体-受体方法，从单细胞数据中推断相互作用，以及可以整合这些方法的任何组合的灵活共识。 b, LIANA+实现了多视图学习以及八个局部指标，分别从空间组学数据中捕获全局和局部交互。c, LIANA+包括多种策略来识别不同条件下失调的CCC事件:(1)使用PyDESeq2进行差异CCC分析。(2)无监督(无假设)方法，包括标准NMF或通过Tensorcell2cell和多视图因子分析进行的高阶分解。d, LIANA+通过信号相干网络优化将细胞间相互作用与细胞内信号通路连接起来。e, LIANA+建立在丰富的知识库OmniPath和BioCypher上，其中包括配体-受体相互作用和注释，包括代谢物介导的相互作用和注释，以及细胞内知识，如信号通路和TF。最后，LIANA+的所有组件(a-e)都适用于分离的单细胞和空间分辨的多组学数据。 对于空间加权的Spearman相关，以及标准度量，从scHOT实现了其掩码版本。对于Moran's R，采用了SpatialDM的全局和局部版本。对于空间加权产品，还包含了一个最大标准化版本

LIANA+中的协同组件可以以各种方式组合，并且可以定制其配置以解决各种新出现的问题和数据集。由于其模块化，新方法可以集成到框架中，并从已建立的方法和资源生态系统中受益。LIANA+将成为一个多功能工具，用于研究由多种介质驱动的CCC，超越蛋白质介导和代谢物介导的相互作用，扩大可研究的CCC事件范围，如宿主-微生物组相互作用。因此，LIANA+不仅是研究传播事件的全面和可扩展的工具，而且是该领域未来发展的催化剂。

参考文献

[1] Dimitrov D, Schäfer PSL, Farr E, Rodriguez-Mier P, Lobentanzer S, Badia-I-Mompel P, Dugourd A, Tanevski J, Ramirez Flores RO, Saez-Rodriguez J. LIANA+ provides an all-in-one framework for cell-cell communication inference. Nat Cell Biol. 2024 Sep;26(9):1613-1622. doi: 10.1038/s41556-024-01469-w.

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