關(guān)于細(xì)胞互作可視化，我們的內(nèi)容已經(jīng)很多了，小伙伴依然有其他中意的內(nèi)容，這里復(fù)現(xiàn)一篇cancer cell圖表，使用Edge bunding plot展示互作結(jié)果，ligand和receptor分別用不同形狀展示，不同細(xì)胞之間用不同顏色展示，看到這個圖，不知道您有沒有很熟悉，我們賣個關(guān)子，你一定見過。這篇cancer cell的作者非常nice，原文提供了詳細(xì)的代碼可以學(xué)習(xí)：https://kkgithub.com/aliceygao/pan-Fibroblast。原文代碼可以運(yùn)行，但是應(yīng)該不是作者最終版本的代碼，所以細(xì)節(jié)上有點問題，此外，我們對代碼也做了一些精簡！
（reference：Cross-tissue human fibroblast atlas reveals myofibroblast subtypes with distinct roles in immune modulation）
雖然提供了代碼，但是流程很繁瑣。所以我們封裝了簡單的函數(shù)。也考慮到常用的工具，cellchat和cpdb都進(jìn)行了分析，其他互作結(jié)果整理成需要的格式參照函數(shù)整理即可。
hanshu:
image.png
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演示cellchat結(jié)果：
library(CellChat)
library(dplyr)
library(ggraph)
library(tidyr)
library(ggplot2)
ks_CC_bdPlot(cellchat_obj = HD.cellchat, source_cells = c("Kers","ECs","Tcell"),
target_cells= c("Kers","ECs","Tcell"),comm_cut=0)
ks_CC_bdPlot(cellchat_obj = MDA.cellchat, source_cells = c("Fibs","ECs","Tcell"),
target_cells= c("Fibs","ECs","Tcell"),comm_cut=0)
cpdb:
setwd('D:\\KS項目\\公眾號文章\\函數(shù)-弦圖展示cellphonedb細(xì)胞互作結(jié)果受配體\\示例數(shù)據(jù)')
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('D:/KS項目/公眾號文章/函數(shù)-弦圖展示cellphonedb細(xì)胞互作結(jié)果受配體/cpdb_anno.csv', header = T, row.names = 1)
ks_cpdb_bdPlot(file_pvals = GO_pvals,
file_means = GO_means,
cpdb_anno = cpdb_anno,
source_cells = c("Adipocytes", "Endothelial"),
target_cells = c("Adipocytes", "Endothelial"),
comm_cut = 1)
image.png
