“单细胞全息图谱”的版本间的差异

来自医学百科
（建立内容为“<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff…”的新页面）
 
 
第1行： 第1行：
 
<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">
 
<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">
  
−
<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>单细胞图谱库</strong>（Single-cell Atlas Database）是基于[[单细胞组学]]技术构建的、涵盖多组织与多物种的标准化分子参考数据库。它通过整合数以亿计的[[单个细胞]]在[[转录组]]、[[表观组]]及[[蛋白质组]]水平上的表达特征，为全球科研人员提供了精准定义[[细胞异质性]]的“数字北斗”。作为[[精准医学]]的核心底层设施，单细胞图谱库不仅能够辅助发现稀有[[干细胞]]亚群，更是追踪肿瘤[[驱动基因]]演化、优化[[生物治疗]]方案的关键决策基准。 </p> </div>
+
<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>单细胞全息图谱</strong>（Single-cell Holographic Atlas）是指利用[[单细胞多组学]]技术，在单细胞分辨率下集成[[转录组]]、[[表观遗传组]]、[[蛋白质组]]及[[空间转录组]]等多维度信息，构建出的细胞全生命周期数字化模型。它是[[精准医学]]时代的“细胞导航系统”，通过对[[肿瘤微环境]]的深度建模，为[[免疫决策]]与个体化治疗方案的制定提供底层数据支撑。
 +
    </p>
 +
</div>
  
 
<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;">
 
<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;">
 +
   
 +
    <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;">单细胞全息图谱 · 智慧全景</div>
 +
        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Single-cell Holographic Atlas (点击展开详细数据)</div>
 +
    </div>
 +
   
 +
    <div class="mw-collapsible-content">
 +
        <div style="padding: 25px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
 +
            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; padding: 20px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
 +
                [[文件:Single_Cell_Holographic_Atlas_Visual.png|180px|全息图谱多维集成示意]]
 +
            </div>
 +
            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">多模态数据驱动的细胞数字化底座</div>
 +
        </div>
  
−
<div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
+
        <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
−
    <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞图谱库 · 数字基准</div>
+
            <tr>
−
    <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Single-cell Atlas (点击展开详细参数)</div>
+
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">核心维度</th>
 +
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[多组学]] / 空间位点</td>
 +
            </tr>
 +
            <tr>
 +
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">分析粒度</th>
 +
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞]] / 亚细胞</td>
 +
            </tr>
 +
            <tr>
 +
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床关联</th>
 +
                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[智慧医生]]决策库</td>
 +
            </tr>
 +
        </table>
 +
    </div>
 
</div>
 
</div>
  
−
<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_Atlas_Visual.png|220px|人体全息细胞图谱示意图]]
 
−
        </div>
 
−
        <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">多维度细胞聚类与器官映射模型</div>
 
−
    </div>
 
  
−
    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
+
 
−
        <tr>
+
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">全息图谱的多维构成</h2>
−
            <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">资源规模</th>
+
<p style="margin: 15px 0;">
−
             <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">亿级细胞 / 全组织覆盖</td>
+
    单细胞全息图谱通过捕捉细胞在时空维度上的动态特征，克服了传统大宗组学（Bulk Omics）的平均化缺失：
 +
</p>
 +
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>分子全息：</strong> 整合 [[scRNA-seq]] 表达谱与 [[scATAC-seq]] 染色质开放性，描绘从基因开关到产出的全路径。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>空间全息：</strong> 利用[[空间转录组]]技术将细胞置于原始组织结构中，解构[[肿瘤实质]]与[[间质]]的相互作用。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>演化全息：</strong> 通过[[RNA速率]]（RNA Velocity）分析，预测细胞在药物压力（如[[靶向治疗]]）下的分化轨迹与[[耐药克隆]]演化。</li>
 +
</ul>
 +
 
 +
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">临床决策应用转化</h2>
 +
 
 +
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 肿瘤免疫微环境（TIME）重塑</h3>
 +
<p style="margin: 10px 0;">
 +
    全息图谱是[[智慧医生]]评估[[免疫检查点抑制剂]]疗效的关键参考：
 +
</p>
 +
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>衰竭亚群鉴定：</strong> 识别 [[T细胞]] 库中的前驱衰竭与终末衰竭状态，判断病灶是否具备“免疫转暖”潜力。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>三级淋巴结构（TLS）：</strong> 定位空间图谱中的 TLS 丰度，作为预测[[长期临床获益]]的生物标志物。</li>
 +
</ul>
 +
 
 +
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 细胞治疗质量控制</h3>
 +
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 +
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[CAR-T]] 实时图谱：</strong> 在制备与回输阶段监控单细胞层面的[[克隆扩增]]动力学，防范[[细胞因子风暴]]。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>干性维持评估：</strong> 利用全息指标筛选具备更强体内持久性的 [[记忆性T细胞]] 亚群。</li>
 +
</ul>
 +
 
 +
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px auto; max-width: 650px;">
 +
    <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; width: 30%;">图谱维度</th>
 +
             <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">对辅助决策的贡献</th>
 
         </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;">核心功能</th>
+
             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">表观全息</td>
−
             <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">细胞注释 / 靶点发现</td>
+
             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别[[驱动基因]]（如 KRAS G12D）的上游调控风险。</td>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
         <tr>
 
         <tr>
−
             <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">应用高度</th>
+
             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">代谢全息</td>
−
             <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[个体化诊疗]] / 药物筛选</td>
+
             <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">预判肿瘤间质[[酸化]]对免疫细胞功能的抑制作用。</td>
 
         </tr>
 
         </tr>
 
     </table>
 
     </table>
−
</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;">图谱库的构建与解析架构</h2> <p style="margin: 15px 0;"> 单细胞图谱库的建设依赖于海量数据的采集与[[人工智能]]算法的深度整合，其核心框架包括： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>多模态数据集成：</strong> 整合来自 [[scRNA-seq]]、[[scATAC-seq]] 及[[空间转录组]]的异构数据，构建跨越不同个体与实验平台的[[批次校正]]模型。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>细胞谱系标注：</strong> 利用[[深度学习]]算法，基于已知的[[标志基因]]（Markers）对每一类细胞进行全息标注，建立从[[胚胎发育]]到成体健康的演化图谱。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>动态演化模拟：</strong> 捕捉细胞在[[疾病模型]]下的分化轨迹，识别从正常状态向病理状态转变的[[预警信号]]。</li> </ul>
+
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">AI与全息图谱的融合</h2>
 +
<p style="margin: 15px 0;">
 +
    全息图谱的海量数据通过[[智慧医生]]系统的[[私有化大模型]]进行向量化处理，实现了：
 +
</p>
 +
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>相似病例检索：</strong> 在万亿级单细胞数据库中快速锁定与当前患者[[免疫特征]]最相似的既往成功案例。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>虚拟临床试验：</strong> 在数字化图谱上模拟不同联合用药方案的细胞交互反馈，优化[[个性化医疗]]路径。</li>
 +
</ul>
  
−
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗中的图谱导航价值</h2>
+
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
 +
    [1] Regev A, et al. "Science Forum: The Human Cell Atlas." <em>eLife</em>. 2025 Revised.<br>
 +
    [2] Nie L, et al. "Integrating Single-cell Holography into AI-driven Clinical Decisions." 2025.
 +
</div>
  
−
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物的筛选基准</h3> <p style="margin: 10px 0;"> <strong>[[靶向药物]]</strong>的成功研发高度依赖于对靶点细胞特异性的深刻理解。单细胞图谱库提供了“数字化筛选场”： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>精准靶点锁定：</strong> 通过图谱库对比，识别仅在携带 KRAS<sup>G12D</sup> 突变的[[肿瘤亚群]]中表达、而在正常器官中表达缺失的新型靶点，极大降低药物的毒副作用。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>克隆演化监测：</strong> 利用图谱库中的耐药参考模型，智能识别肿瘤内部因[[细胞异质性]]导致的[[耐药性]]持久性细胞（DTPs）。</li> </ul>
+
<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;">单细胞全息生态导航</div>
−
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 免疫治疗与细胞图谱交互</h3> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[免疫微环境]]评估：</strong> 检索[[单细胞免疫图谱]]库，分析 [[T细胞]] 耗竭程度与配体表达，为 [[免疫检查点抑制剂]] 的精准给药提供依据。</li> <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[细胞治疗]]质控：</strong> 在 [[CAR-T]] 产品的制备过程中，利用标准图谱评估回输细胞的异质性分化，预测其在体内的持久杀伤效能。</li> </ul>
+
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
−
 
+
        [[单细胞组学]] • [[智慧医生]] • [[空间转录组]] • [[免疫微环境]] • [[精准决策系统]]
−
<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;">图谱类型</th> <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">对临床决策的核心贡献</th> </tr> <tr> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">泛癌全息图谱</td> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别不同癌种间的共有通路，支持[[跨适应症]]的靶向药应用。</td> </tr> <tr> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">单细胞耐药图谱</td> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">追踪微小残留病灶（MRD），辅助制定[[序贯联合疗法]]。</td> </tr> </table> </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;">辅助决策系统与图谱库的临床闭环</h2> <p style="margin: 15px 0;"> 单细胞图谱库是智能辅助决策系统的“灵魂”，实现了海量数据到精准方案的快速转化： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>亚秒级精准标记：</strong> 智能决策系统通过调用[[单细胞图谱库]]检索，可对临床样本中的数万个细胞实现秒级全方位注释，锁定致病亚群。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>方案智能评估：</strong> 结合患者个体的[[表观组]]图谱，系统自动模拟各种生物治疗药物组合的清除效率，辅助医生生成最优[[个体化医疗]]建议书。</li> </ul>
 
−
 
 
−
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;"> [1] Regev A, et al. "The Human Cell Atlas." <em>eLife</em>. 2017/2025 Revised Edition.
 
−
 
 
−
 
 
−
[2] Rozenblatt-Rosen O, et al. "The Human Tumor Atlas Network: Charting Tumor Transition Across Space and Time." <em>Cell</em>. 2020. </div>
 
−
 
 
−
<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;">单细胞图谱导航</div> <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;"> [[单细胞组学]] • [[空间组学]] • [[肿瘤全息库]] • [[靶向药物研发]] • [[精准医学系统]] • [[细胞异质性分析]] </div> </div>
 
  
 
</div>
 
</div>

2025年12月28日 (日) 09:46的最新版本

单细胞全息图谱（Single-cell Holographic Atlas）是指利用单细胞多组学技术，在单细胞分辨率下集成转录组、表观遗传组、蛋白质组及空间转录组等多维度信息，构建出的细胞全生命周期数字化模型。它是精准医学时代的“细胞导航系统”，通过对肿瘤微环境的深度建模，为免疫决策与个体化治疗方案的制定提供底层数据支撑。

单细胞全息图谱 · 智慧全景
Single-cell Holographic Atlas (点击展开详细数据)
多模态数据驱动的细胞数字化底座
核心维度 多组学 / 空间位点
分析粒度 单细胞 / 亚细胞
临床关联 智慧医生决策库


全息图谱的多维构成

单细胞全息图谱通过捕捉细胞在时空维度上的动态特征，克服了传统大宗组学（Bulk Omics）的平均化缺失：

临床决策应用转化

1. 肿瘤免疫微环境（TIME）重塑

全息图谱是智慧医生评估免疫检查点抑制剂疗效的关键参考：

  • 衰竭亚群鉴定： 识别 T细胞 库中的前驱衰竭与终末衰竭状态，判断病灶是否具备“免疫转暖”潜力。
  • 三级淋巴结构（TLS）： 定位空间图谱中的 TLS 丰度，作为预测长期临床获益的生物标志物。

2. 细胞治疗质量控制

图谱维度 对辅助决策的贡献
表观全息 识别驱动基因（如 KRAS G12D）的上游调控风险。
代谢全息 预判肿瘤间质酸化对免疫细胞功能的抑制作用。

AI与全息图谱的融合

全息图谱的海量数据通过智慧医生系统的私有化大模型进行向量化处理，实现了：

  • 相似病例检索： 在万亿级单细胞数据库中快速锁定与当前患者免疫特征最相似的既往成功案例。
  • 虚拟临床试验： 在数字化图谱上模拟不同联合用药方案的细胞交互反馈，优化个性化医疗路径。
   [1] Regev A, et al. "Science Forum: The Human Cell Atlas." eLife. 2025 Revised.

   [2] Nie L, et al. "Integrating Single-cell Holography into AI-driven Clinical Decisions." 2025.
单细胞全息生态导航
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=单细胞全息图谱&oldid=311127”