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在单细胞通讯、受配体分析中，我将cellchat、cellphonedb和nichenetr称之为三巨头，主要是它们在文章中的,高分文章中出现的频率很高，而且引用也是最高的。当然还有其他方法层出不群，但是广为使用的目前这三种可以说是“巨头”。今年开始，我们陆续更新了Cellchat V2（单细胞通讯CellChat V2详细版（视频教程）），cellphonedb V5（单细胞通讯分析之Cellphonedbv5完整内容（视频教程））。那么我们建议目前的分析按照最新版分析，主要是数据库更新了。关于nichenetr之前我们也写过一个很乱，而且现在nichenetr也更新到V2了，所以分析使用最新的，我们也出了一个系列完整的教程。包括基础的分析讲解，主要是让整个流程更加清晰，主要是初学者容易接受；也对可视化进行了修饰，当然了，后期有更好的可视化我们还是会继续；演示了配体-靶基因信号途径分析及可视化；拓展了nichenetr基础分析等等。大部分提供了视频演示解说！关于nichenetr完整内容全部已上传微信VIP群，请自行下载！
nichenetr目前是更新到V2了，主要是先验模型数据库进行了更新，此外在分析流程上，相比于V1，也有有些许的变化，所以建议学习V2。nichenetr可以分析小鼠和人的数据，两个物种分别都提供了模型数据库，至于其他物种，可以按照作者提供的方式自己构建，当然是有些复杂的，可以同源转化进行分析。nichenet分析流程还是比较简单的，不同于cellchat和cpdb，nichentr先验数据库提供了受配体、作用信号、蛋白以及靶基因等等信息，可以帮助我们生成细胞通讯调控的整个过程假设，ligands-receptor-target-path等等，可以合理的解释整个调控过程。nichentr的使用是有条件的，简单来说就是，它适用于有处理的实验，起码是两组！不适用于只有稳态情况的单个数据！
nichenetr 官网提供了非常详细的分析教程，对于各种情况都进行讲解，可以自行阅读。nichenetr github：
重新安装一下R包，使用V2版本：
1-安装nichenetr v2# if(!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)) {install.packages("devtools")}devtools::install_github("saeyslab/nichenetr")packageVersion('nichenetr')[1] ‘2.2.0’library(nichenetr)library(Seurat)library(SeuratObject)library(tidyverse)
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