单细胞多组学

单细胞多组学（Single-cell Multi-omics）是指在单个细胞水平上，同步获取基因组、转录组、表观组、蛋白质组或空间信息的技术集合。其核心优势在于能够跨越“平均值”迷雾，揭示不同分子层面间的调控耦合关系。在免疫决策框架下，该技术是构建单细胞全息图谱、预判肿瘤异质性演化及筛选精准生物标志物的底层驱动力。

单细胞多组学 · 维度集成

Single-cell Multi-omics (点击展开详细数据)

               单细胞多模态整合架构

从单一模态向全息维度的跨越

核心技术	scRNA-seq / scATAC-seq
关键优势	跨模态关联 / 异质性解析
AI 赋能	智慧医生决策模型

技术路线与临床转化

单细胞多组学通过对同一细胞的多种分子特征进行并行测量，实现了对生命现象的数字化还原：

• 转录组与蛋白联合（CITE-seq）： 解决了mRNA水平与蛋白水平表达不一致的瓶颈，精准定义T细胞亚群功能。
• 转录组与表观联合（scNMT-seq）： 揭示了肿瘤细胞在靶向药物诱导下的表观遗传重塑机制，为逆转耐药性提供位点。
• 空间多组学： 在保留组织空间位置的前提下，解析免疫突触的相互作用及其对临床预后的影响。

辅助决策系统的深度集成

在智慧医生决策逻辑中，单细胞多组学数据是提升预测精度的关键：

• 新抗原评估： 结合基因突变（如 KRAS G12D）与表观开放性，筛选最具免疫原性的新抗原序列。
• 治疗窗口预测： 通过RNA速率分析细胞动态倾向，智能匹配免疫检查点抑制剂的最优干预时机。

多组学模式	临床核心价值
RNA + ATAC	解码细胞命运决定的上游开关。
RNA + Protein	修正表达量偏差，提高免疫治疗预测准确率。

经典参考文献与学术点评

[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.

点评：该研究是单细胞领域的“创世纪”之作，首次实现了单个卵裂球的转录组扩增与测序，打破了传统组学必须依赖细胞群体的限制，开启了单细胞组学时代。

[2] Buenrostro JD, et al. "Single-cell chromatin accessibility reveals principles of regulatory variation." Nature. 2015.

点评：scATAC-seq技术的里程碑。该文揭示了单细胞水平染色质开放性的异质性，为理解细胞身份（Cell Identity）的表观遗传逻辑提供了重要手段，也是目前多组学联用的核心技术。

[3] Stoeckius M, et al. "Simultaneous epitope and transcriptome measurement in single cells." Nature Methods. 2017.

点评：CITE-seq技术的开山之作。通过抗体偶联寡核苷酸标签，实现了转录组与蛋白质表达的同时检测，极大提升了临床样本（如PBMC）中免疫细胞亚群分类的颗粒度。

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