“单细胞组学”的版本间的差异
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| − | <div style="padding: 0 | + | <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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| + | <div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;"> | ||
| + | <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;"> | ||
| + | <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 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="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;"> | ||
| + | <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学 · 核心全息图</div> | ||
| + | <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> | ||
| + | </div> | ||
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| + | <div class="mw-collapsible-content"> | ||
| + | <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;"> | ||
| + | <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);"> | ||
| + | [[文件:Single_Cell_Visual_Large.png|220px|内容示意]] | ||
| + | </div> | ||
| + | <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> | ||
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| + | <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;"> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <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> | ||
| + | <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞测序]]</td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <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> | ||
| + | <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/[[亚细胞]]级</td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床转化</th> | ||
| + | <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | </table> | ||
| + | </div> | ||
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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;">技术框架与核心维度</h2> | ||
| + | <p style="margin: 15px 0;"> | ||
| + | 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> | ||
| + | <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> | ||
| + | <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: 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: 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> | ||
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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;">生物治疗领域的应用进展</h2> | ||
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| + | <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> | ||
| + | <p style="margin: 10px 0;"> | ||
| + | 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> | ||
| + | <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> | ||
| + | <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> | ||
| + | <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> | ||
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| + | <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> | ||
| + | <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> | ||
| + | <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 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> | ||
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| + | <div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;"> | ||
| + | <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;"> | ||
| + | <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;"> | ||
| + | <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">应用领域</th> | ||
| + | <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞多组学的核心贡献</th> | ||
| + | </tr> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">药物研发</td> | ||
| + | <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> | ||
| + | </tr> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td> | ||
| + | <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> | ||
| + | </tr> | ||
| + | </table> | ||
| + | </div> | ||
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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> | ||
| + | <p style="margin: 15px 0;"> | ||
| + | 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> | ||
| + | <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> | ||
| + | <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> | ||
| + | <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> | ||
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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;"> | ||
| + | [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq 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. | ||
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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: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学导航</div> | ||
| + | <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;"> | ||
| + | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间组学]] • [[靶向药物库]] • [[辅助决策系统]] | ||
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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”。
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
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.