单细胞测序

单细胞测序 (sc-Sequencing)

单细胞捕获与测序文库构建流程示意图
全称	Single-cell Sequencing
核心分辨率	单细胞水平 (Single-cell level)
主要类型	scRNA-seq, scDNA-seq, scATAC-seq
核心价值	揭示细胞异质性、识别罕见细胞

单细胞测序（Single-cell Sequencing）是指在单个细胞水平上利用二代测序（NGS）或三代测序（TGS）技术，对基因组、转录组、表观组等进行高通量测序分析的技术。与传统的“大体测序”（Bulk Sequencing）获取细胞群体平均值不同，单细胞测序能够精确识别组织内部各细胞间的分子差异。

[Image comparing Bulk RNA-seq (average) and Single-cell RNA-seq (individual resolution)]

单细胞测序技术的核心在于单细胞的物理隔离（如液滴捕获、微孔板或流式细胞术）以及微量的核酸扩增。该技术在肿瘤异质性解析、肿瘤微环境（TME）免疫图谱绘制、发育生物学以及神经科学研究中展现出极高的学术价值，是实现精准分型和个体化免疫治疗策略的重要工具。

技术路径与核心逻辑

单细胞测序将组织样本转化为高维度的单细胞数字化信息：

   组织解离 (单细胞悬液)
   →
   单细胞捕获与条形码标识 (Barcoding)
   →
   高通量测序与细胞聚类分析

临床科研应用特征客观评估

基于目前单细胞多组学的发展现状，其主要应用维度的技术特征如下。

单细胞测序临床科研应用特征分析

评估维度	临床客观表现与技术特征
肿瘤异质性研究	精确勾勒肿瘤内部的克隆演化路径。通过识别极少数的治疗耐药克隆（Rare Clones），为临床耐药机制的研究提供高分辨率证据。
免疫微环境解析	对浸润 T 细胞、髓系细胞进行精细亚群分类（如耗竭 T 细胞、调节性 T 细胞）。该特征对评价免疫检查点抑制剂的响应及优化细胞治疗方案具有决定性作用。
发育与细胞分化	通过“拟时间分析（Pseudotime Analysis）”重建细胞分化的连续轨迹。这在干细胞研究及器官发育图谱绘制（如人类细胞图谱 HCA）中是核心技术。
伴随诊断价值	虽然成本较高，但其在识别特定肿瘤相关成纤维细胞（CAF）或血管内皮细胞亚群方面的优势，使其在精准药物靶点开发中具备不可替代的伴随诊断潜力。

核心技术分支

• **scRNA-seq (单细胞转录组)**：应用最广，用于分析细胞状态、亚群分类及差异表达分析。
• **scATAC-seq (单细胞染色质可及性)**：评估表观遗传调控网络，揭示细胞命运决定的底层逻辑。
• **Single-cell BCR/TCR-seq (单细胞免疫库)**：精确分析 T/B 细胞的受体克隆型，是开发个性化 TCR-T 治疗及新抗原疫苗的关键。
• **CITE-seq (单细胞蛋白质+转录组)**：利用抗体偶联寡核苷酸实现细胞表面蛋白与转录组的联合检测。

参考文献

• [1] Tang F, et al. mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell. Nature Methods, 2009. (单细胞测序开创性文献).
• [2] Macosko EZ, et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell, 2015. (Drop-seq 核心研究).
• [3] Jaitin DA, et al. Massively Parallel Single-Cell RNA-Seq for Marker-Free Haplotype and Cell Population Analysis. Science, 2014.
• [4] 2025 单细胞多组学临床转化应用指南：样本质控、算法标准化及数据共享专家共识。
• [5] Human Cell Atlas (HCA) Project: Global standards for single-cell data processing and interpretation.

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