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· 传统 Bulk 测序:把组织中所有细胞混在一起,只能得到基因表达 “平均值",掩盖细胞差异(如肿瘤中少量耐药细胞、组织中稀有干细胞)。
· 单细胞测序:分离单个细胞,独立标记、建库、测序,精准解析每个细胞的分子特征,揭示细胞亚型、发育轨迹、微环境互作等。
· scRNA-seq(单细胞转录组):测 mRNA,分析基因表达谱,用于细胞分群、差异基因、发育轨迹、细胞通讯。
· snRNA-seq(单细胞核转录组):提细胞核 RNA,适配冻存 / FFPE / 难解离组织(如神经、纤维化组织),避免完整细胞解离损伤。
· scATAC-seq(单细胞染色质可及性):测开放染色质,研究基因表达调控(顺式作用元件、转录因子结合)。
· scWGS/scWES(单细胞全基因组 / 外显子):测 DNA,找单细胞水平突变、CNV,用于肿瘤异质性、胚胎发育、嵌合体研究。
· 多组学联合:如 scRNA+scATAC、scRNA + 蛋白,多维解析细胞状态。
1. 样本制备:组织酶解 / 机械解离→单细胞悬液→质控(活性 > 80%,无团聚)。
2. 细胞捕获与标记:微流控将单个细胞 + 带条形码(Cell Barcode+UMI)的微珠包裹进油包水液滴;每个细胞获wei一 Cell Barcode,每条 RNA 获wei一 UMI(防扩增偏差)。
3. 裂解与逆转录:液滴内裂解细胞→mRNA 释放→逆转录为 cDNA(带 Barcode/UMI)。
4. 文库构建:cDNA 扩增→片段化→加测序接头→建库。
5. 高通量测序:Illumina 平台测序,读长含 Barcode、UMI、基因序列。
6. 数据分析:
o 质控:过滤低质量细胞 / 基因。
o 降维聚类:PCA→t-SNE/UMAP→细胞分群。
o 注释:Marker 基因匹配已知细胞类型。
o 高级分析:差异基因、GO/KEGG 富集、发育轨迹(Monocle)、细胞通讯(CellPhoneDB)。
· 肿瘤研究:解析肿瘤异质性,找耐药 / 转移亚群、肿瘤干细胞;分析免疫微环境(TME),指导免疫zhi疗。
· 发育生物学:绘制胚胎 / 器官发育细胞谱系图谱,追踪分化轨迹,揭示关键调控基因。
· 神经科学:解析神经元亚型、脑区细胞异质性,研究神经退行性疾病(如阿尔茨海默病)机制。
· 免疫学:刻画免疫细胞(T/B/ 巨噬细胞)亚群、活化状态、受体多样性,研究感染 / 自身免疫病。
· 临床应用:循环肿瘤细胞(CTC)检测、罕见病诊断、移植排斥监测。
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