上期我们介绍了《空间通讯分析：揭示细胞对互作网络的新视角》，还有前面两期，主要介绍细胞通讯分析软件的原理、应用思路、结果可视化等，本期我们对细胞通讯分析常用软件CellphoneDB、CellChat做一个系统性的比较，让大家对细胞通讯分析内容有更深入的理解，也可以在自己的项目分析中更加使用自如。本期内容：两种软件自带的数据库比较、算法原理比较、应用情景推荐。CellphoneDB和CellChatDB的不同比较
这两种数据库适用的物种有所不同，数据库也各有特色，其中CellphoneDB依靠受体-TF的互作关系，为配受体互作关系的结果准确性提供辅助依据，而CellChatDB依靠KEGG通路的上下游辅助因子，为配受体互作关系的结果准确性提供辅助依据，并且CellChatDB数据库拓展信息更为丰富，具体不同如下表所示：![]()
CellphoneDB和CellChatDB的相同比较
这两种数据库官方提供的共有物种是人类，所以我们提取两种数据库人的配受体对基因比较他们的数据库共有配受体对，结果发现有1/3的共有配受体关系，其他的配受体对关系还存在着很大的差异，所以在做该分析时，两种软件都可以试试，看看哪种软件的结果更符合预期。此外两个数据库都可以自定义添加感兴趣的配受体关系对。两种软件算法过程基本一样，最核心的步骤是衡量互作关系强度的算法有很大差异，详细内容如下表所示：![]()
空间转录组通讯分析与单细胞转录组相似，除了以上步骤，还加入了空间位置和距离的信息进一步分析，确保结果更加精准。两种软件的比较内容如下表所示：![]()
针对细胞通讯分析的两种软件，我们可以从它们各自的数据库特色出发、从它们的算法原理出发、从它们的分析结果出发，给出一些应用情景层面的推荐，如下表所示：![]()
今天的介绍内容先到这里，后面再给大家介绍一些研究领域的领域案例。基迪奥的单细胞测序服务能力行业领先，目前已经积累了丰富的项目经验，产出的农医学单细胞文章案例丰富。如果您有单细胞测序项目咨询，欢迎扫描二维码填写信息，基迪奥为您定制单细胞解决方案。
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