亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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
Shule完成签到,获得积分10
刚刚
烟花应助杨雨露采纳,获得10
7秒前
50秒前
54秒前
drtianyunhong完成签到,获得积分10
1分钟前
inRe完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Wei发布了新的文献求助50
3分钟前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Z1X2J3Y4完成签到,获得积分10
3分钟前
Suyi完成签到,获得积分10
4分钟前
冷静新烟发布了新的文献求助10
4分钟前
科研通AI2S应助舒服的幼荷采纳,获得10
4分钟前
简宁完成签到,获得积分10
5分钟前
杨雨露关注了科研通微信公众号
6分钟前
冷静新烟发布了新的文献求助10
6分钟前
7分钟前
杨雨露发布了新的文献求助10
7分钟前
8分钟前
8分钟前
gy发布了新的文献求助10
8分钟前
8分钟前
yoona发布了新的文献求助10
8分钟前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
9分钟前
kuoping完成签到,获得积分10
10分钟前
10分钟前
XYZ完成签到,获得积分10
10分钟前
10分钟前
XYZ发布了新的文献求助10
10分钟前
10分钟前
wanci应助XYZ采纳,获得10
10分钟前
11分钟前
奋斗的宛白完成签到 ,获得积分10
11分钟前
11分钟前
甜蜜发带完成签到 ,获得积分10
11分钟前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
Write Like a Chemist: A Guide and Resource (第二版) 600
Mixed-anion Compounds 600
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
Earth System Geophysics 500
Aspects of Babylonian celestial divination: the lunar eclipse tablets of Enūma Anu Enlil 500
Geochemistry, 2nd Edition 地球化学经典教科书第二版 401
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 3200767
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2850511
关于积分的说明 8072219
捐赠科研通 2514255
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1346981
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 640305
邀请新用户注册赠送积分活动 610475