ScRNA-seq

scRNA-seq（Single-cell RNA sequencing）即单细胞转录组测序技术，是在单细胞水平上对全转录组进行高通量测序的分子生物学技术。它通过捕捉单个细胞中的 mRNA 信息，揭示了组织内部的细胞异质性、稀有细胞亚群以及动态的细胞分化轨迹。在精准医学领域，scRNA-seq 是解析肿瘤微环境、制定免疫决策以及辅助智慧医生进行临床分层的核心工具。

scRNA-seq · 表达矩阵

Single-cell RNA-seq (点击展开详细数据)

               scRNA-seq 技术流程示意

从组织离散到数字化矩阵

主流平台	10x Genomics / Drop-seq
关键标记	UMI / Barcode
主要产出	细胞分选图谱

核心技术流程

scRNA-seq 通过物理或化学方法将组织解离为单个细胞悬液，随后经历以下关键步骤：

• 单细胞捕获： 利用微流控（Microfluidics）或液滴法将单个细胞与带有分子条形码（Barcode）的磁珠封装。
• 逆转录与扩增： 在液滴内进行原位逆转录，为每个细胞的 mRNA 加上独特的“身份标签”。
• 文库构建与测序： 汇总所有细胞的 cDNA 进行高通量测序，随后通过生物信息学手段还原基因表达矩阵。

临床决策赋能：智慧医生的应用

1. 肿瘤克隆演化监测

智慧医生利用 scRNA-seq 数据实时分析患者病灶内的克隆异质性：

• 耐药预判： 识别携带 KRAS^G12D 等突变但在转录水平处于“代谢休眠”状态的稀有细胞，预警迟发性耐药。
• 治疗后评估： 通过微小残留病灶（MRD）的单细胞转录指纹，判断手术或化疗是否彻底清除了致瘤克隆。

2. 免疫微环境深度解码

• T细胞状态分层： 精确定义 T细胞耗竭、调节性T细胞（Treg）的浸润比例，辅助免疫治疗联合方案的制定。
• 配体-受体交互： 构建细胞间通讯网络，识别影响 PD-L1 疗效的新型抑制位点。

分析维度	临床决策产出
细胞类型聚类	识别驱动基因突变所在的特定细胞群。
差异表达分析	锁定不同临床分期下的特征生物标志物。

经典参考文献与学术点评

[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.

点评：该研究是全球首个单细胞转录组测序的成功尝试，利用改良的单管扩增法实现了单个细胞的测序，彻底打破了 Bulk-seq 的均值限制。

[2] Macosko EZ, et al. "Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets." Cell. 2015.

点评：Drop-seq 技术的里程碑文献。首次证明了液滴微流控技术可以大规模并行处理成千上万个细胞，极大地降低了单细胞测序的成本并提升了通量。

[3] Zheng GXY, et al. "Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells." Nature Communications. 2017.

点评：10x Genomics 核心技术的系统性论述。该论文确立了目前临床最通用的微流控油包水技术标准，使 scRNA-seq 具备了向临床常规诊断转化的稳定性。

scRNA-seq 导航

       单细胞测序 • 智慧医生 • 全息图谱 • 肿瘤异质性 • 精准决策