“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 4%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
+
<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.7; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">
  
−
<p style="margin-top: 10px; margin-bottom: 20px;">
+
<div style="margin-bottom: 25px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
−
     <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，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”。
+
     <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
−
</p>
+
        <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。它利用高通量分析手段，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。该技术彻底打破了传统组学“平均化”的局限，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。
 +
    </p>
 +
</div>
  
−
<div class="medical-infobox" style="width: 100%; max-width: 300px; margin: 0 auto 25px auto; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05); overflow: hidden;">
+
<div class="medical-infobox" style="width: 100%; max-width: 340px; 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;">
−
     <div style="padding: 15px 10px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;">
+
     <div style="padding: 18px 10px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center;">
−
         <div style="font-size: 1.15em; font-weight: bold; line-height: 1.2;">单细胞组学</div>
+
         <div style="font-size: 1.3em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学</div>
−
         <div style="font-size: 0.75em; font-weight: normal; color: #64748b; margin-top: 6px; white-space: nowrap;">Single-cell Omics</div>
+
         <div style="font-size: 0.8em; font-weight: normal; opacity: 0.9; margin-top: 5px; white-space: nowrap;">Single-cell Omics</div>
 
     </div>
 
     </div>
 
      
 
      
−
     <div style="padding: 25px 15px; text-align: center; background-color: #ffffff;">
+
     <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
−
         <div style="margin: 0 auto; background: #f8fafc; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; display: inline-block; padding: 12px; box-shadow: inset 0 1px 4px rgba(0,0,0,0.02);">
+
         <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 10px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
−
             [[文件:Single_Cell_Precision.png|150px|Isotype]]
+
             [[文件:Single_Cell_Main_Visual.png|220px|内容示意]]
 
         </div>
 
         </div>
−
         <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 15px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎示意图</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>
 
     </div>
  
−
     <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.88em;">
+
     <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
 
         <tr>
 
         <tr>
−
             <th style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%;">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 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">高通量测序</td>
+
             <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">高通量单细胞测序</td>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
         <tr>
 
         <tr>
−
             <th style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">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;">空间维度</th>
−
             <td style="padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞</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 15px; color: #64748b; font-weight: 600;">临床应用</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 15px; color: #1e293b;">动态耐药监测</td>
+
             <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">个体化精准诊疗</td>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
     </table>
 
     </table>
第36行： 第38行：
  
  
−
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 12px; color: #1e3a8a; font-size: 1.15em; 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 style="font-size: 0.95em;">
+
<p style="margin: 15px 0;">
−
     单细胞组学利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一身份标识，核心维度包括：
+
     单细胞组学通过物理或化学解离技术，结合分子条形码（Barcode）对单细胞进行身份编码，其核心技术路径包括：
 
</p>
 
</p>
−
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em; color: #475569;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 揭示细胞实时功能状态与异质性。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 动态监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性。</li>
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>表观组 (scATAC-seq)：</strong> 揭示染色质开放性及基因表达调控机制。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>表观组 (scATAC-seq)：</strong> 探查染色质开放性，锁定上游调控开关。</li>
−
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>空间转录组：</strong> 在原位解析组织微环境中的细胞间通讯。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>空间组学：</strong> 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作网络。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 12px; color: #1e3a8a; font-size: 1.15em; 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>
  
−
<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>
−
<p style="font-size: 0.95em;">
+
<p style="margin: 10px 0;">
−
     针对肿瘤驱动基因的<strong>靶向药物</strong>是单细胞技术应用最为成熟的方向：
+
     在各类生物治疗中，针对特定分子靶点的<strong>靶向药物</strong>是单细胞技术转化最快的方向：
 
</p>
 
</p>
−
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em; color: #475569;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li><strong>识别耐药克隆：</strong> 在治疗前识别携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的持久性克隆（DTPs）。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>攻克耐药克隆：</strong> 在治疗初期精准锁定携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的稀有持久性细胞群。</li>
−
     <li><strong>方案优化：</strong> 分析亚群共有靶点，设计克服异质性的联合用药方案。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>联合用药策略：</strong> 根据单细胞图谱揭示的旁路激活路径，制定协同增效方案。</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>
−
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em; color: #475569;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li><strong>免疫治疗：</strong> 描绘肿瘤微环境中的 $T$ 细胞耗竭图谱，预测免疫检查点抑制剂疗效。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>免疫检查点：</strong> 深度分析肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的衰竭亚群，提升免疫治疗响应率。</li>
−
     <li><strong>细胞治疗：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 制备中优化成分，确保产品在体内的长效扩增。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>细胞产品优化：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 制备中实时监控细胞质量，确保回输产品的长效杀伤力。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<table style="width: 85%; margin: 25px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.85em; text-align: left; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.02);">
+
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
−
    <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;">
+
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;">
−
        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; width: 35%;">应用场景</th>
+
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
−
        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞贡献</th>
+
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">临床领域</th>
−
    </tr>
+
            <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: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: 500;">靶向药物研发</td>
+
        <tr>
−
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">精准定位驱动突变，缩短转化周期。</td>
+
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">靶向药物研发</td>
−
    </tr>
+
            <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>
−
    <tr>
+
        </tr>
−
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: 500;">个体化诊疗</td>
+
        <tr>
−
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于图谱特征评估患者临床获益。</td>
+
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">个体化医学</td>
−
    </tr>
+
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于患者全息图谱定制“孤儿药”或多肽疫苗。</td>
−
</table>
+
        </tr>
 +
    </table>
 +
</div>
  
−
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 12px; color: #1e3a8a; font-size: 1.15em; margin-top: 25px;">智能决策支持</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;">辅助决策系统的临床闭环</h2>
−
<p style="font-size: 0.95em;">
+
<p style="margin: 15px 0;">
−
     依托大规模参考图谱与智能辅助诊断系统，可实现：
+
     海量的单细胞多组学数据需通过高效的智能处理引擎转化为临床策略：
 
</p>
 
</p>
−
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em; color: #475569;">
+
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
−
     <li><strong>自动化注释：</strong> 对样本细胞亚群进行秒级精准标记。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息库检索：</strong> 利用数以亿计的参考图谱，对临床样本进行亚秒级精准注释。</li>
−
     <li><strong>决策辅助：</strong> 自动评估治疗响应概率，生成个体化生物治疗建议。</li>
+
     <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>响应预测：</strong> 智能评估多种治疗手段的获益比，辅助医生制定最优个体化路径。</li>
 
</ul>
 
</ul>
  
−
<div style="font-size: 0.8em; line-height: 1.6; color: #64748b; margin-top: 30px; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 10px;">
+
<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>
+
     [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.
+
     [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." <em>Molecular Cancer</em>. 2025. <br>
 +
    [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Precision Oncology Standards." V1.2025.
 
</div>
 
</div>
  
−
<div style="margin-top: 30px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
+
<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;">单细胞组学导航</div>
+
     <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学全息导航</div>
−
     <div style="padding: 10px; background: #fff; text-align: center;">
+
     <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2;">
−
         [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间转录组]] • [[靶向治疗方案]]
+
         <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">核心技术：</span> [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[Spatial Omics]] • [[单细胞蛋白质组]] <br>
 +
        <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">治疗关联：</span> [[靶向药物研发]] • [[免疫检查点阻断]] • [[CAR-T疗效评估]] <br>
 +
        <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">智能工具：</span> [[临床辅助决策系统]] • [[全球单细胞参考图谱]] • [[专家共识]]
 
     </div>
 
     </div>
 
</div>
 
</div>
  
 
</div>
 
</div>

2025年12月28日 (日) 00:57的版本

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。它利用高通量分析手段，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。该技术彻底打破了传统组学“平均化”的局限，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。

单细胞组学
Single-cell Omics
精准医学多维研究底层引擎
技术核心 高通量单细胞测序
空间维度 单细胞/亚细胞级
临床转化 个体化精准诊疗


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，结合分子条形码（Barcode）对单细胞进行身份编码，其核心技术路径包括：

  • 转录组 (scRNA-seq)： 动态监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性。
  • 表观组 (scATAC-seq)： 探查染色质开放性，锁定上游调控开关。
  • 空间组学： 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作网络。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

在各类生物治疗中，针对特定分子靶点的靶向药物是单细胞技术转化最快的方向：

  • 攻克耐药克隆： 在治疗初期精准锁定携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的稀有持久性细胞群。
  • 联合用药策略： 根据单细胞图谱揭示的旁路激活路径，制定协同增效方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

  • 免疫检查点： 深度分析肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的衰竭亚群，提升免疫治疗响应率。
  • 细胞产品优化： 在 CAR-T 制备中实时监控细胞质量，确保回输产品的长效杀伤力。
临床领域 单细胞多组学的核心贡献
靶向药物研发 识别驱动突变，监测极早期微小残留病灶（MRD）。
个体化医学 基于患者全息图谱定制“孤儿药”或多肽疫苗。

辅助决策系统的临床闭环

海量的单细胞多组学数据需通过高效的智能处理引擎转化为临床策略：

  • 全息库检索： 利用数以亿计的参考图谱，对临床样本进行亚秒级精准注释。
  • 响应预测： 智能评估多种治疗手段的获益比，辅助医生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. 

   [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Precision Oncology Standards." V1.2025.
单细胞组学全息导航
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=单细胞组学&oldid=311101”