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    子问题《自然》:新工具可以通过监测细胞间的“低语”来检测致病分子因素

    发布日期:2021-02-20 02:45 生物论文

    为了使用CellChat来翻译细胞之间的分子信息,研究人员输入单细胞基因表达,并获得关于给定组织或器官的信号通信特征的详细信息

    在开发CellChat的过程中,研究者借用了大量的机器学习工具和社会网络理论,使得平台能够预测细胞语言的更高级含义,识别原本不明显的上下文相似性,从而打破了细胞通讯模式的巨大复杂性。

    CellChat通过考虑所有明显的修饰分子,自动标定细胞间信号传递的强度。因此,它的翻译变得更加细致入微,有助于最大限度地减少困扰其他类似但不太复杂的计算工具的错误。

    研究人员表示,除了纯粹的基础研究来解释这些生物信息之外,CellChat还可以用来比较不同器官(如疾病和健康)中的通信网络,其最重要的功能之一是找到包括癌症和自身免疫性疾病在内的一系列疾病的分子驱动因素。


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