PlantCellChat : 単一細胞および空間トランスクリプトミクスから植物の細胞間コミュニケーションを予測するためのRベースのツールキット

要約：細胞間コミュニケーション（CCC）は、植物の発達、環境応答、及び防御メカニズムを調整する上で根本的な役割を果たします。しかし、動物系と比較すると、植物のCCCの研究は包括的なデータベースと分析ツールの欠如により限られています。本研究では、単一細胞解像度での植物のCCCの研究を促進するために設計されたソフトウェアパッケージであるPlantCellChatを紹介します。PlantCellChatは、5つのモデル植物種（Arabidopsis thaliana、Oryza sativa、Solanum lycopersicum、Zea mays、Glycine max）からのリガンド–受容体相互作用データを統合し、単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）および空間トランスクリプトームデータを使用してCCCネットワークを予測するための計算ツール一式を提供します。さらに、GCNを用いて植物タンパク質を特定のホルモン受容体カテゴリに分類する深層学習モデル、PlantCellChatホルモングラフ畳み込みネットワーク（PCC-GCN）を導入します。塩ストレスおよび病原体感染下の米およびArabidopsisからのscRNA-seqおよび空間トランスクリプトームデータセットへの適用を通じてPlantCellChatの有用性を示します。我々の結果は、細胞間コミュニケーションパターンのストレス関連の変化を予測し、ストレス応答に関与する可能性のあるリガンド–受容体ペアの候補を強調します。PlantCellChatはRパッケージとして無料で入手可能で（https://github.com/mrliuw/PlantCellChat で入手可能）、植物研究コミュニティにとって強力な資源を提供します。