# cellchat算法

## 用途

使用cellchat进行细胞通讯分析

## 运行方式

```bash
SDAS CCI cellchat -i st.h5ad --label_key anno_spotlight -o outdir \
--add_spatial \
--bin_size 100 \
--species human \
--type truncatedMean
```

## 输入参数说明

| 参数                       | 是否必须  | 默认值              | 描述                                                                                                                           |
| ------------------------ | ----- | ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **-i / --input**         | **是** |                  | h5ad文件，要求有原始表达矩阵                                                                                                             |
| **-o / --output**        | **是** |                  | 输出文件夹                                                                                                                        |
| **--label\_key**         | **是** |                  | 细胞类群的列名                                                                                                                      |
| --layer                  | 否     |                  | h5ad存有原始表达矩阵的layer名称                                                                                                         |
| --gene\_symbol\_key      | 否     | real\_gene\_name | Stereo-seq h5ad.var中表示基因名(symbol)的列的名称 (\_index 表示使用h5ad.var.index)                                                          |
| --add\_spatial           | 否     |                  | 如果分析时需考虑空间信息，则使用”--add\_spatial”                                                                                             |
| --bin\_size              | 否     |                  | 如果使用“--add\_spatial”，则需要提供bin\_size, 如cellbin,10, 20, 50,100等                                                                |
| --species                | 否     | human            | cellchat内置的数据库，支持human、mouse、zebrafish，默认‘human’；当指定--cellchat\_database时，该参数不起作用                                            |
| --cellchat\_database     | 否     |                  | 自定义的cellchat数据库文件路径                                                                                                          |
| --type                   | 否     | triMean          | 计算每个细胞类型的基因表达平均值的方法，triMean或truncatedMean                                                                                    |
| --trim                   | 否     | 0.1              | type为truncatedMean时，可调整trim，trim越小找到的交互越多，trim为0.1时表示去掉两端各10%的极端值后再计算均值                                                      |
| --spatial\_coords\_scale | 否     | 0.5              | 应用于空间坐标的全局缩放因子。例如，对于stereo-seq，该值设为0.5，将坐标转为微米，方便结果解读                                                                        |
| --scale\_distance        | 否     | 2                | 空间距离的归一化因子，比较不同 CellChat 对象之间的通信时，应使用相同的缩放因子。对于单个样本分析，不同的归一化因子不会影响配受体信号的排序                                                   |
| --pathway.file           | 否     |                  | 自定义通路文件，用于生成\_pathway\_communication\_network.png/pdf，png为每个pathway一张png，pdf是所有pathway绘制在一个pdf文件,使用“--add\_spatial”时，输出空间网络图 |
| --seed                   | 否     | 42               | 随机种子                                                                                                                         |

**自定义构建数据库可参考cellchat官网tutorial：**

<https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/jinworks/CellChat/blob/master/tutorial/Update-CellChatDB.html>

## 输出结果展示

| 结果文件                                                                                                                                                   | 描述                                                                     |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------- |
| `<input_name>_cellchat_LR.csv`                                                                                                                         | 互作的配受体结果(没有找到显著配受体时不输出)                                                |
| `<input_name>_cellchat_LR_pathway.csv`                                                                                                                 | 配受体富集的通路结果(没有找到显著配受体时不输出)                                              |
| <p><code>\<input\_name>\_interaction\_strength\_circle.png/pdf</code><br><code>\<input\_name>\_interaction\_strength\_heatmap.png/pdf</code></p>       | 展示各细胞类群间配受体互作强度的circle图和heatmap图，同时输出pdf和png                           |
| <p><code>\<input\_name>\_number\_of\_interactions\_circle.png/pdf</code><br><code>\<input\_name>\_number\_of\_interactions\_heatmap.png/pdf</code></p> | 展示各细胞类群间配受体互作数量的circle图和heatmap图，同时输出pdf和png                           |
| `<input_name>_signalingRole_scatter.png/pdf`                                                                                                           | 展示各细胞类群在信号网络中的角色分布，同时输出pdf和png                                         |
| `<input_name>_pathway_communication_network.png/pdf`                                                                                                   | 指定通路的细胞间网络图，使用“--add\_spatial”时，则输出空间网络图，同时输出pdf和png（如果指定通路没有显著富集则不输出） |
| `<input_name>_cellchat.rds`                                                                                                                            | 包含细胞通讯结果的rds文件                                                         |

* **各细胞类群间配受体互作数量circle图**：`<input_name>_number_of_interactions_circle.png/pdf` 展示各细胞类群间配受体互作数量，反映互作关系强弱。 圆圈表示细胞类群，连线表示配受体互作，连线粗细代表互作数量，圆圈大小代表该细胞类型参与的总相互作用数量，可直观比较哪些细胞类群之间互作最频繁

<figure><img src="/files/Cw9u3rTyPG7G4FWojUlW" alt="" width="321"><figcaption></figcaption></figure>

* **各细胞类群间配受体互作强度circle图**：`<input_name>_interaction_strength_circle.png/pdf` 展示各细胞类群间配受体互作强度，反映信号传递活跃程度。 圆圈表示细胞类群，连线表示配受体互作，连线粗细代表互作强度，圆圈大小代表该细胞类型参与的总相互作用强度，可直观比较哪些细胞类群之间信号传递最活跃

<figure><img src="/files/Vd6HdqlNQWQC0v3OV0K4" alt="" width="329"><figcaption></figcaption></figure>

* **各细胞类群间配受体互作数量热图**：`<input_name>_number_of_interactions_heatmap.png/pdf` 以热图形式展示互作数量，便于整体比较。 横轴和纵轴均为细胞类群，颜色深浅表示互作数量，颜色越深表示互作越多

<figure><img src="/files/n6sNhIAk4yalVNfy0jBf" alt="" width="311"><figcaption></figcaption></figure>

* **各细胞类群间配受体互作强度热图**：`<input_name>_interaction_strength_heatmap.png/pdf` 以热图形式展示互作强度，便于整体比较。 横轴和纵轴均为细胞类群，颜色深浅表示互作强度，颜色越深表示信号传递越强

<figure><img src="/files/PvnncDiQDDdkC5RQmhJW" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

* **信号网络角色分布散点图**：`<input_name>_signalingRole_scatter.png/pdf` 展示各细胞类群在信号网络中的角色分布。 横轴和纵轴为不同的信号网络特征（如发送者、接收者、调节者等），每个点代表一个细胞类群，点的位置反映其在网络中的功能角色，可识别主要信号发送者和接收者

<figure><img src="/files/txLE1brCIcN1igf3p8ZU" alt="" width="277"><figcaption></figcaption></figure>

* **指定通路的空间网络图**：`<input_name>_pathway_communication_network.png/pdf` 指定通路的细胞间网络结构，如果加空间信息分析（--add\_spatial），则输出指定通路的空间网络图。 横纵坐标为空间坐标，每个点为细胞类群，连线表示通路相关的细胞通讯，连线粗细表示互作强度，节点圆圈大小代表该细胞类型参与的信号相互作用总数，可直观观察特定通路在空间中的分布和作用区域

<figure><img src="/files/KoAlp5X5T3cPrLUFQtyt" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

* **指定通路的细胞间网络结构图**：`<input_name>_pathway_communication_network_nospatial.png/pdf` 指定通路的细胞间网络结构。 节点为细胞类群，连线表示通路相关的细胞通讯，连线粗细表示互作强度，节点圆圈大小代表该细胞类型参与的信号相互作用总数，适合无空间信息时观察通路网络结构

<figure><img src="/files/Of5ojsfE14q7oLKQ86a2" alt="" width="342"><figcaption></figcaption></figure>

## **调参建议**

* `type`参数：推荐使用默认triMean，预测较强互作。如果希望获得更多的交互，可用 truncatedMean 并调整 trim （trim越小交互越多），trim为0.1时表示去掉两端各10%的极端值后再计算均值
* `scale_distance`：空间距离的归一化因子，比较不同 CellChat 对象之间的通信时，应使用相同的缩放因子。对于单个样本分析，不同的归一化因子不会影响配受体信号的排序


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://mysite.gitbook.io/sdas_manual_cn/readme/04_manual/cci/03_cellchat.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.