近日，比利时弗朗德生物技术研究院Yvan Saeys及其研究团队开发了一个名为NicheNet的算法，其能够通过连接配体和目标基因来对细胞间通讯进行建模。2019年12月9日，《自然—方法学》在线发表了这项成果。

研究人员表示，目前缺乏能够对细胞相互作用如何影响细胞基因表达进行建模的计算方法。

研究人员报道了NicheNet（https://github.com/saeyslab/nichenetr），一种通过将相互作用细胞的表达数据与信号和基因调控网络的先验知识相结合来预测相互作用细胞之间的配体-靶标联系的方法。研究人员将NicheNet应用于肿瘤和免疫细胞微环境数据，并证明NicheNet可以推断出活性配体及其对相互作用细胞的基因调控作用。

附：英文原文

Title: NicheNet: modeling intercellular communication by linking ligands to target genes

Author: Robin Browaeys, Wouter Saelens, Yvan Saeys

Issue&Volume: 2019-12-09

Abstract: Computational methods that model how gene expression of a cell is influenced by interacting cells are lacking. We present NicheNet (https://github.com/saeyslab/nichenetr), a method that predicts ligand–target links between interacting cells by combining their expression data with prior knowledge on signaling and gene regulatory networks. We applied NicheNet to tumor and immune cell microenvironment data and demonstrate that NicheNet can infer active ligands and their gene regulatory effects on interacting cells.

DOI: 10.1038/s41592-019-0667-5

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0667-5