加州大学欧文分校 细胞聊天如何将细胞的“分子语言”转化为研究人员可解释的翻译的概述
信用:索琴金、清聂& amp马克西姆·普利库斯/ UCI 加州大学欧文分校的一个由生物学家和数学家组成的跨学科团队开发了一种新工具，帮助破译细胞用来相互交流的语言
在今天发表在《自然通讯》上的一篇论文中，研究人员介绍了CellChat，这是一个计算平台，能够解码信号分子，这些信号分子在聚集在一起形成生物组织甚至整个器官的细胞之间传输信息和命令。
“为了正确理解细胞为什么会做某些事情，并预测它们未来的行为，我们需要能够倾听它们彼此在说什么；数学和机器学习工具能够翻译这样的信息，”合著者、UCI大学校长数学与发育和细胞生物学教授聂青说
“就像在我们的世界里，我们不断地被信息轰炸，所有的细胞都同时感受到大量的分子词汇，”合著者、UCI发展与细胞生物学教授马克西姆·普利库斯补充道，“它们选择做什么取决于这种稳定的分子信息流，取决于什么样的词汇和句子被听到的声音最大
" 为了使用细胞聊天来翻译细胞之间的分子信息，研究人员输入单细胞基因表达，并得出一份关于给定组织或器官信号通信特征的详细报告
“对于每一组不同的细胞，细胞聊天显示了哪些重要的信号被发送给它们的邻居，以及它们有能力接收哪些信号，”普利库斯说
“作为细胞语言的解释者，细胞聊天为科学家提供了对指导整个器官功能的信号模式的宝贵见解
" 在开发细胞聊天时，UCI国家科学基金会-西蒙斯多尺度细胞命运研究中心的研究人员——包括博士后金锁勤
格雷罗-华雷斯、劳尔·拉莫斯和张丽华——大量借鉴了机器学习工具和社会网络理论，这使得该平台能够预测细胞语言的更高层次含义，并识别上下文中不明显的相似之处
它打破了蜂窝通信模式的巨大复杂性
细胞产生修饰分子来强调某个命令，将“做这个”转换成“现在做这个”
“细胞聊天通过考虑所有显著存在的修饰分子，自动校准细胞间信号传递的强度
因此，它的翻译变得更加细致入微，并有助于减少困扰其他类似但不太复杂的计算工具的不准确性
聂说，除了解释这些生物信息的纯基础研究之外，细胞聊天还可以用来比较器官不同状态下的通信网络，如疾病和健康
聂称其为“细胞词汇的谷歌翻译器”，他说，该工具最重要的功能之一是可以用来发现包括癌症和自身免疫性疾病在内的一系列疾病的分子驱动因素
“在我们的论文中，我们展示了CellChat使用特应性皮炎(一种人类皮肤疾病)的能力，但该工具也可以同样成功地用于任何组织，”Plikus补充道
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