“单细胞组学”的版本间的差异

来自医学百科
 
第3行： 第3行：
 
<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
 
<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
 
     <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
 
     <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。该技术利用高通量手段，在单个细胞水平上对基因组、转录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，是解构组织异质性、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。
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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 style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
 
     <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: 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 (点击展开详细参数)</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>
 
     </div>
 
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第17行： 第17行：
 
         <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
 
         <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);">
 
             <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|示意图]]
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                 [[文件:Single_Cell_Visual_Large.png|220px|内容示意]]
 
             </div>
 
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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示意</div>
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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>
  
第25行： 第25行：
 
             <tr>
 
             <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>
 
                 <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;">高通量单细胞测序</td>
+
                 <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞测序]]</td>
 
             </tr>
 
             </tr>
 
             <tr>
 
             <tr>
−
                 <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">空间分辨率</th>
+
                 <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>
+
                 <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/[[亚细胞]]级</td>
 
             </tr>
 
             </tr>
 
             <tr>
 
             <tr>
 
                 <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床转化</th>
 
                 <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;">个体化精准诊疗</td>
+
                 <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td>
 
             </tr>
 
             </tr>
 
         </table>
 
         </table>
 
     </div>
 
     </div>
 
</div>
 
</div>
−
 
−
 
  
 
<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>
 
<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;">
 
<p style="margin: 15px 0;">
−
     单细胞组学利用条形码（Barcode）技术对单细胞进行身份编码，其核心维度涵盖：
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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>
 
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>转录组 (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>[[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>表观组 (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>[[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>空间组学 (Spatial Omics)：</strong> 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作。</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>
  
第55行： 第53行：
 
<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>
 
<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;">
 
<p style="margin: 10px 0;">
−
     在各类生物治疗中，针对驱动基因的<strong>靶向药物</strong>是单细胞技术转化最快的方向：
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     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; color: #475569;">
 
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>耐药克隆识别：</strong> 在治疗初期精准识别携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的稀有持久性细胞群。</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>
−
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>联合用药方案：</strong> 揭示旁路激活路径，制定多靶点协同增效的给药策略。</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: #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>
 
<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;">
 
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>免疫检查点：</strong> 分析肿瘤微环境中 T 细胞衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。</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 style="margin-bottom: 8px;"><strong>细胞产品质控：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 制备中监控细胞组分，确保产品的体内持久性。</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>
  
 
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
 
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
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     <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;">
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     <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;">
 
         <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;">应用领域</th>
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         </tr>
 
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             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">靶向药物研发</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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             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别驱动突变，监测极早期微小残留病灶（MRD）。</td>
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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>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
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             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">个体化医学</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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             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于全息图谱定制抗体或新抗原疫苗。</td>
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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>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
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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;">智能决策系统的临床转化</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>
 
<p style="margin: 15px 0;">
 
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     海量数据需通过高效引擎转化为临床策略：
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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：
 
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息库注释：</strong> 利用大规模参考图谱，对临床样本进行亚秒级精准标记。</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>
−
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>响应预测：</strong> 智能评估生物治疗获益概率，辅助医生制定个体化方案。</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>
 
</ul>
  
第101行： 第99行：
 
<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
 
<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="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学导航</div>
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     <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2;">
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     <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
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         [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[Spatial Omics]] • [[靶向药物库]] • [[辅助决策系统]]
+
         [[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”。

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”