Confronto di metodi bioinformatici per l'inferenza della comunicazione cellulare da dati di trascrittomica a singola cellula

Cell communication plays a key role in the functioning of the organism and it is therefore of fundamental importance to be able to understand the mechanisms behind it; one of the main forms of communication is chemical communication, which exploits the interaction between two particular types of molecules, the ligand and the receptor. Modern bioinformatic methods are able, by exploiting single-cell RNA sequencing techniques, to provide, through the use of intercellular scores, an evaluation of the evidence of ongoing intercellular communication between two cells, based mainly on the expression levels of the genes corresponding to their ligands and receptors. As there are different types of intercellular scores, which consider different biological aspects of cell communication, there is no single score that can perfectly analyse each of these aspects; it is therefore useful to have a set of scores that can be compared and chosen from in each specific situation. For this reason, five scores were selected from three different articles in order to integrate them into an existing tool, scSeqComm; these scores were implemented in R and then tested and compared using the Tirosh dataset available online.

La comunicazione cellulare ha un ruolo chiave nel funzionamento dell’organismo ed è quindi di fondamentale importanza riuscire a comprendere i meccanismi che ne stanno alla base; uno dei principali tipi di comunicazione è quello di tipo chimico, la quale sfrutta l’interazione tra due particolari tipologie di molecole, il ligando e il recettore. I moderni metodi bioinformatici sono in grado, sfruttando le tecniche di sequenziamento dell’RNA a singola cellula, di fornire, attraverso l’utilizzo di score (o punteggi) intercellulari, una stima dell’evidenza della comunicazione intercellulare in corso tra due cellule, basandosi principalmente sui livelli di espressione dei geni corrispondenti ai relativi ligandi e recettori. Dato che sono presenti diverse tipologie di score intercellulari, le quali prendono in considerazione differenti aspetti biologici della comunicazione cellulare, non esiste uno score unico che sia in grado di analizzare perfettamente ciascuno di questi aspetti; è utile, pertanto, avere a disposizione un set di punteggi da poter porre a confronto e tra cui scegliere in ogni situazione specifica. Per questo motivo sono stati selezionati cinque score da tre diversi articoli con lo scopo di integrarli all’interno di un tool già esistente, ovvero scSeqComm; tali score sono stati implementati in R e sono poi stati testati e posti a confronto sfruttando il set di dati Tirosh disponibile online.