本周六（11月2号）晚7点直播预告：直播讨论话题“国自然申请中，关于科研代表作、课题方向和新项目的思路、材料写作、代码选择和关键词选择等问题”。 |
上次“细胞-细胞交互”这个主题我们介绍了"外泌体"和"隧道纳米管"介导的"线粒体转移"，本期汇总研究“细胞-细胞交互”的方法，这里我们主要说基于配体-受体结合的细胞间互作研究方法，既然这种互作方法的模式是“细胞1的配体L和细胞2的受体R的结合”，就既包括了细胞1与细胞2的交互，又包括了配体L与受体R的结合。
1. 基于单细胞数据、空间转录组等分析
Ref：The diversification of methods for studying cell-cell interactions and communication.
单细胞的数据大家比较熟悉了，像CellChat、CellPhoneDB等工具都可实现，需要注意的是使用这些数据的时候有很多“坑”（注意事项）：很多人喜欢用“细胞-细胞间交互”报国自然，但是太多坑了……
由于空转分辨率的问题，配体-受体的互作可以大致通过空间分布看到配体与受体分布模式的相似性（与我们之前说的共定位的问题是一样的：分布模式的相似+表达上的相关也不能确定直接的结合，还需要结合其它方法确定），具体的算法像stLearn等工具：
2. 组织层面多色免疫组化
最经典的方法就是在组织层面做免疫荧光或者多色免疫组化的验证，一般验证的指标至少包括细胞1的Marker 基因A、配体L、细胞2的Marker基因B、受体R以及DAPI；其实多数情况下要求都不止4个指标，主要原因在于只是基于1个Marker基因基本没法很好的确定某个细胞亚群，比如M2型TAM细胞群通过配体L结合Treg上的受体R，对M2型巨噬细胞来说至少就要染巨噬细胞Marker和M2的亚型Marker（这样就至少是2个了），而Treg细胞群则至少要CD4和CD25/FOXP3吧，这样大概率要到7、8个指标了，而这么多指标的费用还是蛮贵的（如果算上抗体可能都要几万了）。
3. 细胞实验
End
如果大家有基金申请或者课题思路上的疑问，
