偷偷问一下，关注了吗？
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#参考文章：https://www.nature.com/articles/s41467-022-31797-0#代码：https://github.com/OSU-BMBL/Spinal-cord-scRNAseq
之前在发布的时候，其实也考虑到有小伙伴是cellphonedb结果展示的需求。但是我觉得只需要整理数据形式就可以了，没有单独修改函数。这不近期有小伙伴有这样的需求，那么本着我们“以人为本”的原则，这个麻烦就不让群里的小伙伴受了。我们在原来cellchat结果展示的基础上，连夜做了数据格式整理修改，让其也适用于cellphonedb结果的展示，同样能满足之前所有效果。本函数已上传微信VIP群！
接下来测试一下，细胞是随机选的，调整阈值，阈值不一样，展示的结果多少也是有变化的！请注意，这里pval、mean的阈值是我作图演示自行设定，自己的数据按照实际情况设定！
#cpdb受配体弦图#===========================================================================library(tidyr)setwd('D:\\KS项目\\公众号文章\\GO_cpdb')GO_pvals <- read.delim("./statistical_analysis_pvalues_08_15_2024_132104.txt", check.names = FALSE)GO_means <- read.delim("./statistical_analysis_means_08_15_2024_132104.txt", check.names = FALSE)cpdb_anno <- read.csv('cpdb_interLR.csv', header = T, row.names = 1)plot_ccpdb_LR(pval_file = GO_pvals,mean_file = GO_means,celltype_inter = c('Endothelial',"Tenocytes","SMC"),celltype_color = c('#FFE060'='Endothelial','#FA8E24'="Tenocytes", '#DA2828'="SMC"),pval = 0.01,mean = 1.2,cpdb_anno = cpdb_anno,text_size=0.8,Group="GO",legend_in_plot=T)
这样就完成了，很省事了！
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