LIANA（LIgand-receptor AAnalysis frAmework）是一个框架，能够使用不同的资源和方法对来自单细胞转录组学的配体-受体相互作用进行优先排序。 它允许用户系统地生成关于来自给定细胞类型的哪些配体与另一种细胞类型的受体结合的假设。 与 LIANA 相比，NicheNet 旨在深化将配体与一组转录靶标连接起来的细胞内机制，从而广泛使用来自多个来源的先验知识。 LIANA 和 NicheNet 并不相互排斥，但在某些情况下可能相当互补，因为它们旨在探索细胞间和细胞内通信的不同方面 。
By default, LIANA will score the ligand-receptor interactions in all the possible directions within the two cell types of interest. This includes: Autocrine signaling (e.g. CAFs -> CAFs), CAFs -> Tumor cells and Tumor cells -> CAFs. As we are only interested in the CAFs -> Tumor cell direction, we filter the results and visualize the top 50 interactions according to the consensus/aggregate rank across methods. The aggregate rank itself can be interpreted as the significance of preferential enrichment for the interactions.
将 LIANA 与 NicheNet 结合的关键方面是可以使用 LIANA 优先考虑的配体作为 NicheNet 的潜在配体集 。 不会评估受体也在受体细胞类型中表达的所有表达配体，我们将仅探索那些被 LIANA 中包含的方法优先考虑的配体。 因此，选择形成前面所示相互作用的配体。
并使用前面提到的 pEMT 基因集执行 NicheNet 预测配体活动
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