1、是什么&为什么

　　顾名思义，单细胞测序就是针对单个细胞内的遗传物质进行测序。单细胞测序的主要动力来源于对组织内部异质性的探求。单细胞测序告诉我们，即便是看似均一的组织内部，仍然存在着大量不同的细胞亚型。可以说，单细胞测序的发展，使得各类研究都开始关注内部的异质性，开始在更为精细的层面进行研究。单细胞测序也因此广泛应用于癌症、干细胞、发育生物学、免疫学、神经生物学、药物发现、植物学等研究领域，并取得了诸多成果。

　　2、单细胞测序目前有哪些应用

　　2.1 大规模细胞图谱的构建

　　特定组织裂解后通过单细胞测序获得单细胞转录组图谱，并基于每个细胞基因表达谱数据进行细胞类型聚类，分析研究复杂器官中不同细胞亚型的功能，了解细胞间的差异以及各种细胞群体间的协作关系。浙江大学医学院干细胞与再生医学中心郭国骥团队致力于单细胞测序领域的相关研究，自主研发了Microwell-seq高通量单细胞分析平台，并于2018年在Cell发表了首个小鼠细胞图谱。

　　在此基础之上，2020年3月25日，郭国骥团队与浙江大学附属医院张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等紧密合作在Nature杂志上发表文章Construction of a Human Cell Landscape at Single-cell Level报道首个人类细胞图谱。研究对60种人体组织样品和7种细胞培养样品进行了Microwell-seq高通量单细胞测序分析，系统性地绘制了跨越胚胎和成年两个时期，涵盖八大系统的人类细胞图谱。

　　2.2 稀有细胞类型鉴定

　　在单细胞类型聚类基础上，依照已知细胞类型标志基因表达情况和新基因表达情况，进一步细分细胞类型并发现新的细胞亚群，分析各个小亚群细胞差异，小亚群细胞和稀有细胞类型在生物学过程参与的功能。

　　2.3 癌症研究

　　癌症的研究目前已经跨过了单纯研究肿瘤细胞异质性的阶段，越来越多的研究着眼于肿瘤微环境、耐药性和肿瘤干细胞分化。Chung等使用HiSeq 2500对515个乳腺癌肿瘤进行了scRNA-Seq。研究数据表明，各个乳腺癌肿瘤微环境中包含的细胞都具有独特的基因表达模式，肿瘤亚型由肿瘤微环境内的肿瘤细胞和与免疫细胞共同决定。2019年，10x Genomics公司推出了空间组学技术，也正在成为癌症领域有力的研究工具

　　2.4 神经系统研究

　　单细胞研究使得神经科学家能够更好的了解正常功能和疾病状态背后的细胞和分子机制。真实分辨率下，全面揭示神经系统的复杂性、揭示神经细胞功能和疾病状态的分子见解、加深对神经细胞识别的理解、探索神经基因组的多样性。中科院王晓群团队首次针对人类前额叶皮层(PFC)发育过程中前额叶形成中的细胞与分子机制进行了系统研究。研究团队借助RNA测序分析了超过2300个单细胞，这些单细胞来源于8-26孕周、尚处于发育阶段的人类前额皮质。确认了在动态发育的人类胚胎前额叶皮层中，主要由神经干细胞、兴奋性神经元、抑制性神经元、星型胶质细胞、少突胶质细胞、小胶质细胞等六大类细胞组成，并进一步把这六大类细胞精确地划分为35个独立的细胞亚型。

　　2.5 免疫学研究

　　免疫学的应用热点是免疫图谱和免疫细胞分化。免疫系统由大量在宿主免疫系统发挥独特作用的特定细胞类型组成。单细胞测序超越了FACS的方法，不受特定分子标记的限制，并且可识别T细胞和B细胞中特定基因表达模式和剪接变异。

　　2018年的一项研究中，作者研究了乳腺癌微环境中大部分免疫细胞类型，包括单核细胞、巨噬细胞、肥大细胞、T细胞、B细胞、树突状细胞和嗜中性粒细胞。获得了一份乳腺癌微环境中多种免疫表型的单细胞图谱，发现免疫细胞组成个体差异性大，反映了适应性和先天免疫系统在免疫细胞上的多样性，以及与周围组织相关的巨大变化。

　　结语：

　　相信大家看了这几个案例，应该对单细胞领域有了初步的了解，在后续的文章中，我们会为大家持续分享一些具体的案例应用，让大家对单细胞测序有更深一步的认识，也欢迎大家在底部留言和讨论