“单细胞组学”的版本间的差异

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<div style="padding: 0 4%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
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<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
  
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<p style="font-size: 1.05em; margin-bottom: 20px;">
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<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
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    <strong>单细胞组学</strong>（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术。它通过在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等信息进行高通量分析，彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式。该技术能够精准解构组织内部的细胞异质性，被誉为发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
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    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
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        <strong>单细胞组学</strong>（Single-cell Omics）是21世纪[[生命科学]]领域的核心支柱技术。该技术利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对[[基因组]]、[[转录组]]、[[表观组]]及[[蛋白质组]]等多维信息进行深度解构。它打破了传统组学“平均化”的局限，是解构[[细胞异质性]]、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。
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<div class="medical-infobox" style="width: 100%; max-width: 320px; margin: 0 auto 260px auto; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05); overflow: hidden;">
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<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;">
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     <div style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 12px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;">
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        单细胞组学
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     <div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
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         <div style="font-size: 0.7em; font-weight: normal; color: #64748b; margin-top: 4px;">Single-cell Omics</div>
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         <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学 · 核心全息图</div>
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        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Single-cell Omics (点击展开详细数据)</div>
 
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     <div style="padding: 30px; text-align: center; background-color: #ffffff;">
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     <div class="mw-collapsible-content">
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        <div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 50%; display: flex; align-items: center; justify-content: center;">
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        <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
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            <img src="https://api.iconify.design/lucide:microscope.svg?color=%233b82f6" style="width: 28px; height: 28px;" alt="icon" />
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            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 12px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
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                [[文件:Single_Cell_Visual_Large.png|220px|内容示意]]
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            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">精准医学多维研究底层引擎</div>
 
         </div>
 
         </div>
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         <div style="font-size: 0.75em; color: #94a3b8; margin-top: 12px; font-weight: 500;">精准医学核心底层技术</div>
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         <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
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            <tr>
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">技术核心</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞测序]]</td>
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">分辨率</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/[[亚细胞]]级</td>
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            <tr>
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床转化</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td>
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            </tr>
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        </table>
 
     </div>
 
     </div>
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    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.85em;">
 
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        <tr>
 
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%;">技术核心</th>
 
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            <td style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞测序</td>
 
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        </tr>
 
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        <tr>
 
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">分辨率</th>
 
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            <td style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞级</td>
 
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        </tr>
 
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        <tr>
 
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #64748b; font-weight: 600;">临床应用</th>
 
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            <td style="padding: 10px 15px; color: #1e293b;">耐药监测/个体化诊疗</td>
 
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        </tr>
 
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    </table>
 
 
</div>
 
</div>
  
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<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">技术框架与核心维度</h2>
+
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">技术框架与核心维度</h2>
−
<p>
+
<p style="margin: 15px 0;">
−
     单细胞组学通过物理或化学方法解离组织，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识：
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     单细胞组学通过物理或化学解离技术，利用[[分子条形码]]（Barcode）对单细胞进行身份编码：
 
</p>
 
</p>
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<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 捕捉细胞实时基因表达，定义细胞亚群。</li>
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     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[scRNA-seq]]：</strong> 监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性状态。</li>
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>表观组 (scATAC-seq)：</strong> 揭示染色质开放区域，解析基因表达调控背景。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[scATAC-seq]]：</strong> 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。</li>
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>空间转录组：</strong> 在保留空间位置信息的前提下，揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[空间转录组]]：</strong> 融合空间位置信息，解码[[肿瘤微环境]]内的细胞通讯。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">生物治疗领域的应用进展</h2>
+
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗领域的应用进展</h2>
  
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<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.05em; margin-top: 15px;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
+
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
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<p>
+
<p style="margin: 10px 0;">
−
     在生物治疗手段中，针对肿瘤驱动基因的<strong>靶向药物</strong>开发受单细胞技术推动最为显著：
+
     在各类[[生物治疗]]手段中，针对[[驱动基因]]的<strong>[[靶向药物]]</strong>是转化最快的方向：
 
</p>
 
</p>
−
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li><strong>识别耐药克隆：</strong> 在治疗前识别携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的持久性克隆（DTPs），预判耐药风险。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>耐药克隆识别：</strong> 在治疗初期精准锁定携带 KRAS<sup>G12D</sup> 或 EGFR<sup>T790M</sup> 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。</li>
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     <li><strong>多靶点设计：</strong> 分析不同癌细胞亚群的共有靶点，优化联合用药方案以克服肿瘤异质性。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>联合用药方案：</strong> 揭示旁路激活路径，制定针对[[耐药性]]的联合给药策略。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.05em; margin-top: 15px;">2. 免疫治疗与细胞治疗</h3>
+
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 免疫治疗与细胞治疗</h3>
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<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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     <li><strong>免疫治疗：</strong> 刻画肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。</li>
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     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[免疫治疗]]：</strong> 分析微环境中 [[T细胞]] 衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。</li>
−
     <li><strong>细胞治疗：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 制备中筛选具有高效扩增能力和长效记忆的细胞亚群，提升治疗持久性。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[细胞治疗]]：</strong> 在 [[CAR-T]] 制备中监控细胞组分，确保产品的体内持久性。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
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<table style="width: 90%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.85em; text-align: left;">
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<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
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    <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;">
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    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
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        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
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        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
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        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th>
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            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
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    </tr>
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            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞多组学的核心贡献</th>
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    <tr>
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        </tr>
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        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: bold;">靶向药物</td>
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        <tr>
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        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">定位异质性驱动基因，缩短转化周期。</td>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">药物研发</td>
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    </tr>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别[[异质性]]驱动突变，监测极早期微小残留病灶。</td>
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    <tr>
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        </tr>
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        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: bold;">免疫微环境</td>
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        <tr>
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        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">动态观测细胞浸润与配受体互作网络。</td>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td>
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    </tr>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于全息图谱定制多肽疫苗或[[单克隆抗体]]。</td>
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</table>
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        </tr>
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    </table>
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</div>
  
−
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">临床决策支持系统</h2>
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<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">辅助决策系统的临床转化</h2>
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<p>
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<p style="margin: 15px 0;">
−
     单细胞数据的高维度特性需要高效的处理引擎。现代智能辅助决策系统在其中发挥了关键作用：
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     海量数据需通过[[深度学习]]等智能处理引擎转化为临床策略：
 
</p>
 
</p>
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<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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     <li><strong>自动化注释：</strong> 集成大规模参考图谱，实现对未知样本细胞类型的秒级精准标记。</li>
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     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息图谱检索：</strong> 利用[[单细胞图谱库]]对临床样本进行亚秒级精准标记。</li>
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     <li><strong>方案优化：</strong> 基于多组学数据自动计算患者对特定疗法的响应概率，辅助制定个体化诊疗建议。</li>
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     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>方案预测：</strong> 智能评估获益概率，辅助制定最优个体化路径。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<h2 style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; font-size: 1.1em; margin-top: 30px; padding-bottom: 5px;">参考文献</h2>
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<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
−
<div style="font-size: 0.8em; line-height: 1.6; color: #64748b; padding-top: 5px;">
+
     [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009. <br>
−
     [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009.<br/>
+
     [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.
−
     [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.<br/>
 
−
    [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Molecular and Biomarker Profiling in Oncology." V1.2025.
 
 
</div>
 
</div>
  
−
<div style="margin-top: 35px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
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<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
−
     <div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
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     <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学导航</div>
−
     <div style="padding: 10px; background: #fff;">
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     <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
−
         <strong>技术：</strong> [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间转录组]]<br/>
+
         [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间组学]] • [[靶向药物库]] • [[辅助决策系统]]
−
        <strong>治疗：</strong> [[靶向药物库]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T制备]]<br/>
 
−
        <strong>支持：</strong> [[智能决策系统]] • [[单细胞图谱库]] • [[生物治疗共识]]
 
 
     </div>
 
     </div>
 
</div>
 
</div>
  
 
</div>
 
</div>

2025年12月28日 (日) 07:00的最新版本

单细胞组学（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心支柱技术。该技术利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等多维信息进行深度解构。它打破了传统组学“平均化”的局限，是解构细胞异质性、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。

单细胞组学 · 核心全息图
Single-cell Omics (点击展开详细数据)
精准医学多维研究底层引擎
技术核心 单细胞测序
分辨率 单细胞/亚细胞级
临床转化 个性化医疗

技术框架与核心维度

单细胞组学通过物理或化学解离技术，利用分子条形码（Barcode）对单细胞进行身份编码：

  • scRNA-seq： 监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性状态。
  • scATAC-seq： 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。
  • 空间转录组： 融合空间位置信息，解码肿瘤微环境内的细胞通讯。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

在各类生物治疗手段中，针对驱动基因的靶向药物是转化最快的方向：

  • 耐药克隆识别： 在治疗初期精准锁定携带 KRASG12D 或 EGFRT790M 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。
  • 联合用药方案： 揭示旁路激活路径，制定针对耐药性的联合给药策略。

2. 免疫治疗与细胞治疗

  • 免疫治疗： 分析微环境中 T细胞 衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。
  • 细胞治疗： 在 CAR-T 制备中监控细胞组分，确保产品的体内持久性。
应用领域 单细胞多组学的核心贡献
药物研发 识别异质性驱动突变，监测极早期微小残留病灶。
个性化医疗 基于全息图谱定制多肽疫苗或单克隆抗体。

辅助决策系统的临床转化

海量数据需通过深度学习等智能处理引擎转化为临床策略：

  • 全息图谱检索： 利用单细胞图谱库对临床样本进行亚秒级精准标记。
  • 方案预测： 智能评估获益概率，辅助制定最优个体化路径。
   [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. 

   [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." Molecular Cancer. 2025.
单细胞组学导航
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=单细胞组学&oldid=311104”