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CCCdb：人类和小鼠细胞通讯人工整理数据库

已有 219 次阅读 2026-5-16 21:35 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

CCCdb：人类和小鼠细胞通讯人工整理数据库

细胞间通讯（Cell–cell communication，CCC）通过直接接触、自分泌、旁分泌和内分泌机制实现生物协调。它对于维持多细胞生物的生理稳态至关重要。在复杂的多细胞系统中，CCC 在时空尺度上协调着包括组织稳态、发育和免疫在内的重要生理过程。据估计，人类约有 37 万亿个细胞，小鼠约有 10 万亿个细胞依赖 CCC 来维持生理平衡并对环境刺激做出反应。CCC 功能障碍，包括癌细胞与异常基质/免疫细胞之间的异常相互作用，是多种疾病表型的基础。单细胞多组学技术（scRNA 测序、scATAC 测序、空间转录组学和单细胞蛋白质组学）的最新进展使研究人员能够以极高的分辨率解析细胞图谱并深入剖析 CCC。为了系统地推断细胞间相互作用（CCC），人们开发了多种计算框架，但大多数预测的相互作用仍然缺乏系统的生物学验证。利用低通量技术（例如酵母双杂交、共免疫沉淀（coIP）、BioID/APEX 邻近标记、FRET 成像和表面等离子共振（SPR））进行实验验证，对于建立高置信度的 CCC 仍然至关重要。我们需要一个经过人工整理和实验验证的、涵盖多种组织、细胞类型和信号通路模式的 CCC 参考数据库，以支持机制研究和计算推断工具。

现有的资源，例如 CITEdb、CCIDB、TICCom、CellTalkDB、MACC和 OcmniPath 等，通过系统地整理实验报道的相互作用，极大地推动了细胞间相互作用 (CCC) 的研究。然而，实验生物学的快速发展，包括技术创新和生物学发现，为推进 CCC 数据库的设计提供了前所未有的机遇。迫切需要一个涵盖人类和小鼠的、经过实验验证的、全面的 CCC 事件参考数据库，以支持对细胞间相互作用的系统分析。这样的资源能够对不同表型状态下的相互作用细胞类型、信号分子、组织和实验证据进行高置信度的注释。为了确保语义一致性并促进计算重用，应使用标准化本体对相互作用的细胞类型、组织以及生理或病理状态进行注释。此外，精心整理的细胞间通讯（CCC）应包含更丰富的分子背景信息，不仅涵盖经典的配体-受体对，还包括关键通路组分、调节因子和细胞类型特异性标记基因。收集经实验验证的 CCC 为解读各种高通量技术和推进算法开发奠定了关键基础，而将其系统地整合到 CCC 资源中对于构建全面、高分辨率的细胞间通讯模型至关重要。最后，为了提高易用性，现代 CCC 资源应支持高级语义搜索和人工智能辅助查询系统，从而实现高效的生物学解读。

最近，Xu等人介绍 CCCdb（图1，http://www.licpathway.net/cccdb/index.php），这是一个综合性的、人工整理的数据库，收录了经实验验证的人类和小鼠 CCC 病例。CCCdb 由领域专家精心整理，系统地收集了高置信度的 CCC 事件。阐明功能关联（例如标记基因、配体-受体对、信号通路），并记录支持性的低通量实验验证。该数据库基于对 1973 年至 2025 年间发表文献的精心人工整理。当前版本包含 8467 条整理好的条目，每条条目均标注了 25 个属性，例如细胞类型、组织、表型和实验方法。在整合冗余注释后，这对应于 98 种组织、1132 种细胞类型和 548 种表型状态下的 3000 个独特的 CCC 相互作用。这些通讯通过四种主要的细胞间信号传导模式进行（直接接、自分泌、旁分泌和内分泌）。为了标准化实体表示并促进互操作性，CCCdb 使用了参考本体：每种细胞类型都被分配了一个细胞本体 (CL) 标识符（例如，巨噬细胞的 CL_0000235），每种组织都使用 Uberon 本体进行注释（例如，动脉的 UBERON_0001637），每种疾病关联都映射到疾病本体（例如，神经母细胞瘤的 DOID:769）。CCCdb 还配备了一个基于 ReAct 的 AI 查询引擎，允许用户用自然语言提出生物学问题，这些问题会被自动转换为 SQL 以执行结构化查询。CCCdb 将成为基础资源，推动多组学算法的开发，并有助于更深入地了解健康和疾病状态下 CCC 的机制。

图1 CCCdb 的总体设计。(I-II) 数据库的数据源和工作流程，显示有关数据的基本统计信息。(III) CCCdb 的主要页面，包括“首页”、“搜索”、“浏览”、“分析”、“统计”、“提交”和“下载”

参考文献

[1] Mingcong Xu, Guorui Zhang, Xuan Wang, Yiqing Chen, Chenchen Feng, Jincheng Guo, Xuan Fan, Liyuan Liu, Yuezhu Wang, Ting Cui, Jiaqi Liu, Libo Luo, Qing Xun, Yiguang Fan, Xiaoyu Ma, Huifang Tang, Chunquan Li, Desi Shang, CCCdb: a comprehensive manually curated database for cell–cell communication in human and mouse, Nucleic Acids Research, Volume 54, Issue D1, 6 January 2026, Pages D535–D545, https://doi.org/10.1093/nar/gkaf1105

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC