“单细胞组学”的版本间的差异

来自医学百科
第1行： 第1行：
−
<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.8; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
+
<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
  
−
<p>
+
<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;">
−
    <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，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，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
+
{| class="wikitable" style="width: 100%; border: none; margin: 0; border-collapse: collapse; background-color: #ffffff;"
−
</p>
+
|+ 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>
 +
|-
 +
| colspan="2" style="padding: 25px; text-align: center; border: none;" |
 +
<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;">
 +
[[文件:Single_Cell_Icon.png|40px]]
 +
</div>
 +
<div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
 +
|-
 +
! 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
 +
| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 高通量单细胞测序
 +
|-
 +
! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em;" | 分辨率
 +
| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 单细胞/亚细胞级
 +
|-
 +
! 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
 +
| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 动态耐药监测
 +
|-
 +
! style="text-align: left; padding: 8px 12px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em; border: none;" | 关联库
 +
| style="padding: 8px 12px; color: #3b82f6; font-weight: bold; font-size: 0.85em; border: none;" | yixue.com 全息库
 +
|}
 +
</div>
  
−
<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 260px; margin: 10px 0 20px 20px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; overflow: hidden; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05);">
+
'''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”。
−
    <div style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 15px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;">
 
−
        单细胞组学
 
−
        <div style="font-size: 0.75em; font-weight: normal; color: #64748b; margin-top: 4px;">Single-cell Omics</div>
 
−
    </div>
 
−
   
 
−
    <div style="padding: 25px; text-align: center; background-color: #ffffff;">
 
−
        <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; padding: 10px;">
 
−
            <img src="https://api.iconify.design/material-symbols:biotech-rounded.svg?color=%233b82f6" style="width: 32px; height: 32px;" alt="icon" />
 
−
        </div>
 
−
        <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
 
−
    </div>
 
  
−
    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.85em;">
+
== 技术框架与核心维度 ==
−
        <tr>
+
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。
−
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%;">技术核心</th>
+
* '''转录组 (scRNA-seq)：''' 反映细胞实时功能状态及亚型分布。
−
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">高通量单细胞测序</td>
+
* '''染色质可及性 (scATAC-seq)：''' 揭示调控基因表达的表观遗传景观。
−
        </tr>
+
* '''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）。
−
        <tr>
 
−
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">分辨率</th>
 
−
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞级</td>
 
−
        </tr>
 
−
        <tr>
 
−
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">临床转化</th>
 
−
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">动态耐药监测</td>
 
−
        </tr>
 
−
        <tr>
 
−
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; color: #64748b; font-weight: 600;">关联库</th>
 
−
            <td style="padding: 8px 15px; color: #3b82f6; font-weight: bold;">yixue.com 全息库</td>
 
−
        </tr>
 
−
    </table>
 
−
</div>
 
  
−
<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">技术框架与核心维度</h2>
+
== 生物治疗中的进展与应用 ==
−
<p>
+
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。
−
    单细胞组学通过流式分选、微流控或液滴包裹等方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一身份标识。其核心维度包括：
 
−
</p>
 
−
<ul style="padding-left: 20px;">
 
−
    <li><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 捕捉细胞在特定时间点的基因表达状态，反映细胞的功能亚型。</li>
 
−
    <li><strong>染色质可及性 (scATAC-seq)：</strong> 揭示基因组开放区域，从表观遗传层面解析细胞分化潜能。</li>
 
−
    <li><strong>空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：</strong> 在保留组织原位空间信息的前提下进行测序，解析“细胞邻里”间的相互作用（Crosstalk）。</li>
 
−
</ul>
 
  
−
<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">生物治疗中的进展与应用</h2>
+
=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
−
<p>
+
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：
−
    单细胞组学已成为<strong>生物治疗</strong>（Biotherapy）研究的“金标准”，能够从分子根源上优化个体化治疗路径。
+
* '''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。
−
</p>
+
* '''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。
  
−
<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.1em;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
+
=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
−
<p>
+
* '''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。
−
    在所有生物治疗手段中，<strong>靶向药物</strong>（Targeted Therapy）受单细胞技术推动最为显著：
+
* '''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。
−
</p>
 
−
<ul style="padding-left: 20px;">
 
−
    <li><strong>耐药克隆识别：</strong> 即使肿瘤在临床上表现为“缓解”，单细胞分析仍能识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判复发风险。</li>
 
−
    <li><strong>联合用药优化：</strong> 通过绘制信号通路的热图，单细胞技术可指导针对不同亚群的“鸡尾酒式”联合用药，避免单药产生的选择性压力诱导耐药。</li>
 
−
</ul>
 
  
−
<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.1em;">2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升</h3>
+
{| style="width: 75%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;"
−
<ul style="padding-left: 20px;">
+
|- style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"
−
    <li><strong>免疫治疗 (Immunotherapy)：</strong> 单细胞图谱可精细刻画肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭状态。研究发现，表达特定耗竭标志物的 CD8+ $T$ 细胞比例与 PD-1 抑制剂的响应率高度相关。</li>
+
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;" | 应用领域
−
    <li><strong>细胞治疗 (Cell Therapy)：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 的研发与质控中，单细胞多组学用于筛选具有高扩增能力和长效记忆功能的细胞亚群，从而显著提升细胞产品的体内持久性。</li>
+
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;" | 单细胞层面的核心贡献
−
</ul>
+
|-
 +
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 靶向药物研发
 +
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
 +
|-
 +
| 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。
 +
|-
 +
| 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。
 +
|}
  
−
<table style="width: 75%; margin: 25px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.88em; text-align: left; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.02);">
+
== 智慧医生视角下的数据闭环 ==
−
    <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;">
+
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：
−
        <th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
+
* '''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。
−
        <th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th>
+
* '''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。
−
    </tr>
 
−
    <tr>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">靶向药物研发</td>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别异质性驱动基因，定位隐藏的耐药靶标。</td>
 
−
    </tr>
 
−
    <tr>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">免疫微环境图谱</td>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">动态观测免疫浸润及其配受体互作网络。</td>
 
−
    </tr>
 
−
    <tr>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">个性化诊疗</td>
 
−
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于单细胞全息图谱定制抗体或新抗原疫苗。</td>
 
−
    </tr>
 
−
</table>
 
  
−
<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">智慧医生视角下的数据闭环</h2>
+
== 参考文献 ==
−
<p>
+
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 10px; color: #64748b;">
−
    单细胞数据具有极高的维度和噪声，<strong>智慧医生</strong>（Smart Doctor）系统依托强大的深度学习算法，实现了数据的临床转化：
+
[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
−
</p>
+
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
−
<ul style="padding-left: 20px;">
+
[3] NCCN Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
−
    <li><strong>自动化注释：</strong> 通过集成 <strong>yixue.com 全息库</strong> 中的数亿个标准细胞参考模型，智慧医生可实现对未知病理样本的秒级精准注释。</li>
 
−
    <li><strong>决策辅助：</strong> 系统能够解析单细胞多组学数据，自动评估特定治疗方案（如靶向+免疫联合）的获益概率，并生成结构化的临床专家建议。</li>
 
−
</ul>
 
−
 
 
−
<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">参考文献</h2>
 
−
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #64748b; padding-top: 10px;">
 
−
    [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: 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="clear: both; margin-top: 40px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
+
<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: 10px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
+
<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>
−
    <table style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;">
+
{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
−
        <tr>
+
|-
−
            <th style="width: 20%; padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">测序技术</th>
+
! 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
−
            <td style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0;">[[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]</td>
+
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]
−
        </tr>
+
|-
−
        <tr>
+
! 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
−
            <th style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">治疗关联</th>
+
| 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]]
−
            <td style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0;">[[靶向药物库]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T制备标准]]</td>
+
|-
−
        </tr>
+
! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 系统工具
−
        <tr>
+
| style="padding: 8px;" | [[智慧医生]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗专家共识]]
−
            <th style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">支持系统</th>
+
|}
−
            <td style="padding: 10px;">[[智慧医生]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗共识]]</td>
 
−
        </tr>
 
−
    </table>
 
 
</div>
 
</div>
−
 
 
</div>
 
</div>

2025年12月28日 (日) 00:33的版本

单细胞组学
Single-cell Omics
精准医学底层引擎
技术核心 高通量单细胞测序
分辨率 单细胞/亚细胞级
临床转化 动态耐药监测
关联库 yixue.com 全息库

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”。

技术框架与核心维度

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。
  • 染色质可及性 (scATAC-seq)： 揭示调控基因表达的表观遗传景观。
  • 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

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。

1. 靶向治疗的精准赋能

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：

  • 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。
  • 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。

2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升

  • 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。
  • 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。
应用领域 单细胞层面的核心贡献
靶向药物研发 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
免疫微环境图谱 动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。
个性化诊疗 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

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：

  • 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。
  • 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。

参考文献

[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025.
[3] NCCN Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.

单细胞组学全息导航
测序技术 scRNA-seq • scATAC-seq • CITE-seq • 空间转录组
治疗关联 靶向治疗方案 • 免疫检查点抑制剂 • CAR-T细胞制备
系统工具 智慧医生 • yixue.com全息库 • 生物治疗专家共识
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=单细胞组学&oldid=311091”