在高度内卷的科研生态中，如何增加研究的广度和深度？单细胞测序技术凭借其单细胞分辨率优势，已在肿瘤、免疫、神经和代谢等领域催生突破性成果，成为高水平研究的核心技术支撑。截止目前 10x Genomics 的单细胞技术在高影响力期刊上发表 8,800+ 文献：
1、大肠癌癌前病变中的多克隆向单克隆转变
文献简析：2024 年 10 月 30 日，中国科学院等团队在Nature发表研究，该研究利用高分辨率细胞谱系追踪和单细胞测序技术对 260,922 个单细胞进行系统分析。首次发现早期多克隆病变中存在广泛的细胞间相互作用，但在向单克隆过渡过程中相互作用丧失。研究揭示了多克隆至单克隆的早期肿瘤起源和克隆演化新模式，为大肠癌的早期干预提供依据[1]。
2、纵向多组学免疫分析揭示健康人中与年龄相关的免疫细胞动态变化
文献简析：2024 年 9 月，美国艾伦免疫学研究所在预印本 bioRxiv 在线发表重磅成果，研究者利用单细胞测序技术分析了 300 多名健康个体的 1,600 多万个外周血单核细胞，绘制出涵盖两个健康人群队列（横向和纵向）的免疫细胞图谱。综合分析 71 个免疫细胞亚群，揭示了免疫细胞的动态变化以及衰老过程中免疫失调的可能机制，为衰老相关疾病干预提供新的理论依据[3]。
3、解码发育中人类感觉神经元的转录特征和类器官模型
文献简析：2024 年 11 月 12 日，中国科学院等团队联合在Cell发表研究成果，研究者成功构建了人类背根神经节类器官（hDRGOs）模型，模拟神经元发育过程。利用单细胞测序技术，深入解析了人类感觉神经元发育过程中的谱系分化和转录调控机制，涉及多级信号通路和转录因子调控。该研究首次构建了人类胚胎 DRG 单细胞时空转录组图谱，为理解人类感知系统和相关疾病治疗提供新的思路[2]。
综上，单细胞测序技术不仅能够表征组织异质性，鉴定稀有细胞类型和细胞标志物，还能进行细胞谱系追踪，发现细胞发育轨迹。那作为 0 基础小白，如何上手或准备单细胞测序样品？依据不同的研究对象和实验目的，如何选择合适的测序方案？如何深入挖掘单细胞测序数据，找到研究的突破口？
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1．为什么要开展单细胞测序？
单细胞测序可以实现在单个细胞水平进行基因组和转录组测序分析，具有高灵敏性、高分辨率和高通量的优势，有效解决因样本量少而无法进行常规测序、细胞间异质性、PCR 扩增偏好性等问题。使得研究人员有能力更全面地表征组织异质性、发现稀有细胞类型 / 细胞状态 / 细胞标志物、探究细胞发育路径等，并逐个细胞解析分子机制。
图 1. 从批量细胞到单细胞基因表达，分辨率在不断提高。左图显示了某个样本的转录景观整体视图，包含 6 个基因的平均表达水平。右图代表单细胞基因表达数据，揭示了样本真正的细胞异质性，以及从平均视图中观察到的表达模式的细胞来源。
2、如何顺利开展单细胞测序？
在开展单细胞测序实验前首先要明确实验目的（实验组和对照组的设置）、样本类型（选择测序的样本形式）、测序方案选择。
经典单细胞测序实验流程包括：样本制备（获得单细胞悬液）、文库构建、上机测序和数据分析。
样本制备注意事项：
1
单细胞悬液上机要求一般为：细胞活性 80% 以上，确保细胞完整性，细胞活性越高越好；细胞总数不少于 1,000 个，降低双细胞率；去除单细胞悬液中的碎片，减少结团，细胞浓度适当。
2
全血样本：采集的全血样本置于含有 EDTA 紫色抗凝管中保存；分离单核细胞过程中，需要裂红，去除其中的红细胞。
3
组织样本：组织样本中含有大量的蛋白质，可以根据实际情况，选择采用机械法或者酶解法得到单细胞悬浮液。酶解法处理组织时注意选择合适的消化时间和酶的浓度，避免对细胞活性的损伤。
3、如何进行数据挖掘？
单细胞数据分析流程：数据预处理与定量、质控与过滤、数据整合、聚类与可视化、差异基因分析、细胞类型注释。
数据分析常用工具包括 Seurat 和 Scanpy 等，进行信号通路分析和细胞轨迹追踪。（此课程将介绍最新升级的数据分析工具 LoupeR，极大提高数据分析效率）
常规数据分析方案：细胞聚类与组织细胞图谱绘制、单细胞差异分析、拟时序分析、基因与表型相关性分析等。
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内容策划：沈佳钰
内容审核：朱卿
题图来源：图虫创意
海报来源：10x Genomics
参考资料
[1]. Lu Z, Mo S, Xie D, et al. Polyclonal-to-monoclonal transition in colorectal precancerous evolution. Nature. 2024 Dec;636(8041):233-240. doi: 10.1038/s41586-024-08133-1.
[2]. Lu T, Wang M, Zhou W, et al. Decoding transcriptional identity in developing human sensory neurons and organoid modeling. Cell. 2024 Dec 26;187(26):7374-7393.e28. doi: 10.1016/j.cell.2024.10.023.
[3]. Gong Q, Sharma M, Kuan EL, et al. Longitudinal Multi-omic Immune Profiling Reveals Age-Related Immune Cell Dynamics in Healthy Adults. bioRxiv [Preprint]. 2024 Sep 14:2024.09.10.612119. doi: 10.1101/2024.09.10.612119.
