SEnSCA: Identifying possible ligand‐receptor interactions and its application in cell–cell communication inference

计算机科学 推论 卷积神经网络 聚类分析 人工智能 可视化 计算生物学 模式识别(心理学) 数据挖掘 机器学习 生物
作者
Liqian Zhou,Xiwen Wang,Lihong Peng,Min Chen,Hong Wen
出处
期刊:Journal of Cellular and Molecular Medicine [Wiley]
卷期号:28 (9) 被引量:2
标识
DOI:10.1111/jcmm.18372
摘要

Abstract Multicellular organisms have dense affinity with the coordination of cellular activities, which severely depend on communication across diverse cell types. Cell–cell communication (CCC) is often mediated via ligand‐receptor interactions (LRIs). Existing CCC inference methods are limited to known LRIs. To address this problem, we developed a comprehensive CCC analysis tool SEnSCA by integrating single cell RNA sequencing and proteome data. SEnSCA mainly contains potential LRI acquisition and CCC strength evaluation. For acquiring potential LRIs, it first extracts LRI features and reduces the feature dimension, subsequently constructs negative LRI samples through K‐means clustering, finally acquires potential LRIs based on Stacking ensemble comprising support vector machine, 1D‐convolutional neural networks and multi‐head attention mechanism. During CCC strength evaluation, SEnSCA conducts LRI filtering and then infers CCC by combining the three‐point estimation approach and single cell RNA sequencing data. SEnSCA computed better precision, recall, accuracy, F1 score, AUC and AUPR under most of conditions when predicting possible LRIs. To better illustrate the inferred CCC network, SEnSCA provided three visualization options: heatmap, bubble diagram and network diagram. Its application on human melanoma tissue demonstrated its reliability in CCC detection. In summary, SEnSCA offers a useful CCC inference tool and is freely available at https://github.com/plhhnu/SEnSCA .
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杳鸢应助皮老师采纳,获得50
刚刚
1秒前
英俊的铭应助文章多多采纳,获得10
1秒前
vivian发布了新的文献求助10
1秒前
良辰应助hong采纳,获得10
2秒前
3秒前
homo发布了新的文献求助10
4秒前
CipherSage应助啧啧啧啧采纳,获得10
4秒前
Yolo发布了新的文献求助10
4秒前
李健的粉丝团团长应助gs采纳,获得10
4秒前
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
8秒前
桐桐应助北斗采纳,获得10
9秒前
JamesPei应助小胖纸儿采纳,获得10
10秒前
10秒前
韩豆豆完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
12秒前
hong完成签到,获得积分20
12秒前
13秒前
13秒前
唐鬼神发布了新的文献求助10
13秒前
gs发布了新的文献求助10
15秒前
红箭烟雨发布了新的文献求助10
15秒前
Yolo完成签到,获得积分10
16秒前
R喻andom发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
琉琉硫发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
啧啧啧啧完成签到,获得积分20
17秒前
韩豆豆发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
sugr发布了新的文献求助10
18秒前
晓涵发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
Evolution 3rd edition 1500
保险藏宝图 1000
Lire en communiste 1000
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 700
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 700
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3183169
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2833346
关于积分的说明 7993499
捐赠科研通 2495493
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331524
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636332
邀请新用户注册赠送积分活动 603490