2025-05-20
在单细胞转录组学分析中，细胞通讯分析以其直观且信息丰富的特点，成为研究人员探索细胞间相互作用的重要工具。为了进一步增强通讯热图的展示效果，我们重新对热图升级为如下图的细胞通讯和弦热图，充分展现了细胞间复杂而精妙的通讯网络。
图1 细胞通讯和弦热图
图中展示了不同细胞类型间的受配体相互作用方向，受配体基因对以及其通讯概率。在绘图时，我们使用cellchat分析流程输出的通讯总表cellchat.Communication.net.xls作为输入文件，核心绘制代码示例如下：
1、最外圈
表示每个相互作用的配体-受体的基因的详细信息，基因通讯概率从 低到高对应的颜色由蓝到红；
circos.trackPlotRegion(ylim = c(0, 1), track.height = 0.15,
bg.border = 'black', bg.col = col_fun(plot_df$prob),
panel.fun = function(x, y) {
sector.index = get.cell.meta.data('sector.index')
xlim = get.cell.meta.data('xlim')
ylim = get.cell.meta.data('ylim')
} )
circos.axis(sector.index= plot_df[i,6], direction = "outside", labels=plot_df$gene[i],
labels.facing = "clockwise",labels.cex=.58, col = 'black',
minor.ticks=0, major.at=seq(1, length(plot_df$gene)))
此时我们会得到一个环形热图，如下。需要提醒一下，这里的通信概率仅代表交互强度，并不是确切的pvalue概率。
图2 最外层环形prob热图
2、第二圈
表示细胞类型，不同的细胞类型用不同的颜色表示；
circos.trackPlotRegion(
ylim = c(0, 1), track.height = 0.15, bg.border = NA,
panel.fun = function(x, y) {
sector.index = get.cell.meta.data('sector.index')
xlim = get.cell.meta.data('xlim')
ylim = get.cell.meta.data('ylim')
} )
for(my_type in sort(unique(plot_df$celltype))){
id_list = plot_df[which(plot_df$celltype == my_type),]$ID
highlight.sector(as.character(id_list), track.index = 2,
text = my_type, niceFacing = F, font = 2, col = color_pal[my_type])}
然后我们就把细胞类型的扇面添加到第二圈中
图3 第二层 细胞类型
3、第三圈
表示该细胞类型配体-受体基因对的类型和占比；
id_listL = plot_df[plot_df$LR == "ligand"),]$ID
id_listR = plot_df plot_df$LR == "receptor"),]$ID
highlight.sector(as.character(id_listL), track.index = 3,text = 'ligand', niceFacing = F,
col = '#FB8072',text.col = 'white')
highlight.sector(as.character(id_listR), track.index = 3,text = 'receptor', niceFacing = F,
col = '#80B1D3',text.col = 'white')
通过以上代码，我们在第三层增加受配体信息
图4 第三层受配体信息
4、中心
线和箭头表示互作方向；
circos.link(sector.index1 = lrid[i,5], point1 = 0, sector.index2 = lrid[i,6],
point2 = 0 ,directional = 1,
lwd=1, col="grey30",lty=1)
lgd <- Legend(at = c(round(prob_pal[1],3),round(prob_pal[3],3)), col_fun = col_fun,
title_position = "topcenter",title = "prob")
draw(lgd, x = unit(0.96, "npc"), y = unit(0.8, "npc"))
最后，在中心添加受配体对的对应关系连线，以及右上角热图图例。
图5 受配体对应关系连线
细胞通讯和弦热图不仅是一张美观的热图，更是揭示细胞间信息交流的有效工具，让我们能够深入探索细胞世界的奥秘，揭示细胞间潜在的通讯途径。
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