“单细胞组学”的版本间的差异

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<div style="padding: 0 3.5%; 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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<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 260px; margin: 0 0 15px 15px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 10px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.03); overflow: hidden;">
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<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
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{| class="wikitable" style="width: 100%; border: none; margin: 0; border-collapse: collapse; background-color: #ffffff;"
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    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
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|+ style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 12px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;" | 单细胞组学 <br><span style="font-size: 0.7em; font-weight: normal; color: #64748b;">Single-cell Omics</span>
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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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| colspan="2" style="padding: 25px; text-align: center; border: none;" |
 
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<div style="width: 55px; height: 55px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 14px; display: flex; align-items: center; justify-content: center;">
 
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[[文件:Single_Cell_Icon.png|40px]]
 
 
</div>
 
</div>
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<div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
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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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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%; font-size: 0.85em;" | 技术核心
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| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 高通量单细胞测序
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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: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学 · 核心全息图</div>
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em;" | 分辨率
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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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| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 单细胞/亚细胞级
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em;" | 临床转化
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    <div class="mw-collapsible-content">
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| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 动态耐药监测
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        <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
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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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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em; border: none;" | 关联库
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                [[文件:Single_Cell_Visual_Large.png|220px|内容示意]]
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| style="padding: 8px 12px; color: #3b82f6; font-weight: bold; font-size: 0.85em; border: none;" | yixue.com 全息库
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            </div>
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|}
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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>
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        </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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            </tr>
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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; 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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            <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>
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    </div>
 
</div>
 
</div>
  
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'''单细胞组学'''（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等信息进行高通量分析。该技术彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式，能够精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
+
<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>
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<p style="margin: 15px 0;">
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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：
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</p>
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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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>
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    <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>
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    <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>
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</ul>
  
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== 技术框架与核心维度 ==
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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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单细胞组学通过物理或化学方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识。
 
−
* '''转录组 (scRNA-seq)：''' 反映细胞实时功能状态及亚型分布。
 
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* '''染色质可及性 (scATAC-seq)：''' 揭示调控基因表达的表观遗传景观。
 
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* '''空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：''' 在保留空间位置信息的前提下揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。
 
  
−
== 生物治疗中的进展与应用 ==
+
<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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单细胞组学已成为'''[[生物治疗]]'''领域不可或缺的评估工具，能够从根源上优化治疗路径。
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<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：
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</p>
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<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>
  
−
=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
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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>
−
在所有生物治疗手段中，'''[[靶向药物]]'''的开发与临床应用受单细胞技术影响最深：
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
* '''耐药克隆识别：''' 通过单细胞测序，研究者可以在治疗前识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 等特定突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判耐药发生的风险。
+
    <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>
−
* '''多靶点联合设计：''' 单细胞数据有助于确定不同癌细胞亚群的共有靶点，从而设计更具杀伤力的联合用药方案。
+
    <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>
  
−
=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
+
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
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* '''免疫治疗 (Immunotherapy)：''' 单细胞技术能够描绘肿瘤微环境（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。
+
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
−
* '''细胞治疗 (Cell Therapy)：''' 在 [[CAR-T]] 制备中，通过单细胞分析优化细胞成分，确保产品在体内的长效扩增。
+
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
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            <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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{| style="width: 75%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;"
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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>
−
|- style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"
+
<p style="margin: 15px 0;">
−
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;" | 应用领域
+
    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：
−
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;" | 单细胞层面的核心贡献
+
</p>
−
|-
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 靶向药物研发
+
    <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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| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
+
    <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>
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 免疫微环境图谱
 
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。
 
−
|-
 
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| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 个性化诊疗
 
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 基于患者单细胞图谱定制特异性疫苗。
 
−
|}
 
  
−
== 智慧医生视角下的数据闭环 ==
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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;">
−
单细胞数据的高维度特性需要更高效的处理引擎，[[智慧医生]]（Smart Doctor）系统在其中发挥了关键作用：
+
    [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009. <br>
−
* '''自动病理溯源：''' [[智慧医生]] 通过集成 [[yixue.com全息库]] 的数亿个细胞特征，可实现对未知样本的秒级细胞注释。
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    [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.
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* '''决策优化：''' 系统能够基于单细胞多组学数据，自动生成针对特定患者的精准生物治疗建议书。
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</div>
  
−
== 参考文献 ==
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<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
−
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 10px; color: #64748b;">
+
    <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学导航</div>
−
[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
+
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
−
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
+
        [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间组学]] • [[靶向药物库]] • [[辅助决策系统]]
−
[3] NCCN Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
+
    </div>
 
</div>
 
</div>
  
−
<div style="clear: both; margin-top: 30px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;">
 
−
<div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
 
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{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
 
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|-
 
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! style="width: 25%; padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 测序技术
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]
 
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|-
 
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! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 治疗关联
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[靶向治疗方案]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T细胞制备]]
 
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|-
 
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! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 系统工具
 
−
| style="padding: 8px;" | [[智慧医生]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗专家共识]]
 
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|}
 
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</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”