复现一幅图，是关于细胞通讯的展示，看起来还挺好，我们一直没有复现，一方面的原因是等着将Cellchat V2（单细胞通讯CellChat V2详细版（视频教程））和cellphonedb V5（单细胞通讯分析之Cellphonedbv5完整内容（视频教程））更新后再进行，另一方面是我们想着如果仅仅复现一张图，我们认为没有多大的意义，所以就将这个内容进行升华，分别针对cellchat和cellphonedb V5（V4）写了一个可视化函数，可以方便大家使用！
reference：Spatiotemporal Immune Landscape of Colorectal Cancer Liver Metastasis at Single-Cell Level
首先我们看一下函数参数：两个函数的参数基本一致，为啥没有整合为一个，那是因为cellphonedb它的输入结果并不像cellchat那么完善，只有文件，所以需要一番功夫进程数据整理，当然了，这里我们大量参考了ktplots包：
接下来我们就具体演示一下它的使用，首先是Cellchat：加载cellchat分析结果，我们展示ECs细胞与其他细胞的互作，节点用celltype数量表示：
MDA.cellchat <- readRDS("D:/KS项目/公众号文章/cellchat V2更新教程/MDA.cellchat.rds")
ks_cellchatV2_sig_interCount(cellchat = MDA.cellchat,
source_celltype = "ECs",
count = T,
celltype.size=T,
showInter=F,
flipped=F)
我们假设不想用celltype数量表示节点大小，用interaction数量也可以，showInter设置为T，celltype.size设置为F：这个图就和文献中是一样的了！
ks_cellchatV2_sig_interCount(cellchat = MDA.cellchat,
source_celltype = "ECs",
count = T,
celltype.size=F,
showInter=T,
flipped=F)
同样的，cellphonedb也是能够实现的，只不过需要注意，这个函数并不适用于cellphonedb V3。与前面cellchat的函数相比，cellphonedb输入的文件是pval，同时如果需要展示celltype数量，那么还需要seurat对象。
ks_cpdb_sig_interCount(pval_data = sig_p,
significant=0.05,
source_celltype = "IN_ID",
showInter=F,
celltype.size=T,
scRNA = scRNA_Y16,
cellanno = 'celltype',
group.size = T)
cellphonedb展示互作数目：
ks_cpdb_sig_interCount(pval_data = sig_p,
significant=0.05,
source_celltype = "IN_ID",
showInter=T,
celltype.size=F,
group.size = F)
或者我们节点大小用celltype数量表示，颜色用互作数表示：
ks_cpdb_sig_interCount(pval_data = sig_p,
significant=0.05,
source_celltype = "IN_ID",
showInter=T,
celltype.size=T,
scRNA = scRNA_Y16,
cellanno = 'celltype',
group.size = T)
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