R toolkit https://github.com/jinworks/CellChat **CellChat**은 `jinworks`(Suoqin Jin)가 개발한 R 패키지로, 단일 세포(single-cell) 및 공간 전사체(spatially resolved transcriptomics) 데이터로부터 세포 간의 상호작용(cell-cell communication)을 추론, 분석, 시각화하는 도구입니다. **주요 기능 및 특징:** 1. **CellChat v2:** - 공간 전사체 데이터에서 **공간적으로 인접한 세포 그룹 간의 상호작용**을 추론할 수 있습니다. - 1000개 이상의 단백질 및 비단백질 상호작용(예: 대사, 시냅스 신호)을 포함하도록 확장된 데이터베이스 **CellChatDB v2**를 제공하며, `updateCellChatDB` 함수로 쉽게 업데이트 가능합니다. - Seurat, Scanpy 등 다른 단일 세포 분석 도구와의 **손쉬운 연동**을 지원합니다. - 공간적 상호작용 결과를 탐색할 수 있는 **대화형 웹 브라우저 기능**(`runCellChatApp`)을 제공합니다. - 기존 CellChat 객체는 `updateCellChat` 함수를 통해 업데이트해야 최신 기능을 사용할 수 있습니다 (특히 공간 데이터 분석 시). 2. **일반 기능:** - 네트워크 분석, 패턴 인식, 매니폴드 학습 등을 결합한 통합 접근 방식을 사용하여 추론된 세포 간 상호작용 네트워크를 **정량적으로 특성화하고 비교**합니다. - 모든 세포 집단의 주요 신호 입력/출력 및 이들 간의 기능적 조정을 예측하고 **고차원 정보를 시각화**합니다. - 다양한 조건 간의 세포 상호작용을 **비교 분석**하고 변화된 신호 전달 및 세포 집단을 식별합니다. - 직관적인 데이터 해석을 돕는 **다양한 시각화 결과**를 제공합니다. **설치:** - `devtools`를 사용하여 GitHub에서 직접 설치할 수 있습니다. - NMF (>= 0.23.0), circlize (>= 0.4.12), ComplexHeatmap 등의 의존성 패키지 설치가 필요할 수 있으며, 운영체제(macOS, Windows, Linux)에 따라 추가 설정이 필요할 수 있습니다. **튜토리얼 및 문서:** - 저장소 내 `tutorial` 디렉토리에서 단일 세포, 공간 데이터 분석, 다중 데이터셋 비교 등에 대한 상세한 튜토리얼을 제공합니다. - 웹 기반 "CellChat Explorer"를 통해 Ligand-Receptor 데이터베이스 및 분석 결과를 탐색할 수 있습니다. - 자세한 사용 프로토콜은 **Jin et al., Nature Protocols 2024** 논문에 설명되어 있습니다. **지원 및 기여:** - 질문, 제안, 버그 리포트는 GitHub 이슈 트래커를 통해 가능합니다. - 코드 기여는 GitHub Pull Request를 통해 환영합니다. **라이선스:** GPL-3.0 **인용:** 연구에 CellChat 사용 시, 버전 1.5 이상은 **Nature Protocols 2024** 논문을, 이전 버전(v1)은 **Nature Communications 2021** 논문을 인용하는 것이 권장됩니다. --- ## Code Snippet (설치) CellChat R 패키지를 설치하는 가장 기본적인 방법은 `devtools`를 사용하는 것입니다. Code snippet ``` # devtools 패키지가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치합니다. # install.packages("devtools") # devtools를 사용하여 GitHub에서 CellChat을 설치합니다. devtools::install_github("jinworks/CellChat") ``` **참고:** 설치 중 의존성 패키지(NMF, circlize 등) 관련 오류가 발생하면, 각 패키지를 개별적으로 먼저 설치하거나 업데이트해야 할 수 있습니다 (README의 'Installation of other dependencies' 섹션 참조).