CellPhoneDB的配体-受体数据库集成于UniProt、Ensembl、PDB、IUPHAR等，共存储978种蛋白质：其中501种是分泌蛋白，而585种是膜蛋白，这些蛋白质参与1,396种相互作用。CellPhoneDB数据库还考虑了配体和受体的亚基结构，准确地表示了异聚体复合物，有466个是异聚体，对于准确研究多亚基复合物介导的细胞通讯很关键。CellPhoneDB有474种相互作用涉及分泌蛋白，而490种相互作用涉及膜蛋白，总共有250个涉及整合素的相互作用。相比于早期的方法，改方法的优点就是考虑到多聚体受体的情况，而非简单地把受体限定为单个分子。
依据构建的配体-受体库，对于用户输入的单细胞数据，基于一种细胞类型的受体和另一种细胞类型的配体的表达，得出两种细胞群之间丰富的受体-配体相互作用。对于细胞群所表达的基因，计算表达该基因的细胞百分比和基因表达平均值。若该基因只在该群中10%及以下的细胞中表达（默认值为0.1），则被移除。
将所有细胞的簇标签随机排列1000次（默认值），并确定簇中受体平均表达水平和相互作用簇中配体平均表达水平的平均值。对于两种细胞类型之间每对比较中的每一个受体-配体对，这产生了一个零分布（null distribution，亦称伯努利分布、两点分布，指的是对于随机变量X有, 参数为p(0<p<1)，如果它分别以概率p和1-p取1和0为值。EX= p,DX=p(1-p)。伯努利试验成功的次数服从伯努利分布,参数p是试验成功的概率）。
通过计算等于或高于实际平均值的平均值的比例，可以得到了一个P值，表示给定受体-配体复合物细胞类型特异性的可能性。换句话说，如果观察到的平均值在前5%，则相互作用的P值为0.05。
根据两种细胞类型中富集到的显著的受体-配体对的数量，对细胞类型之间高度特异性的相互作用进行排序，以便手动筛选出生物学相关的相互作用关系。
