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万辉生物

新虫 (初入文坛)

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专业: 细胞生物学研究中的新方法

[交流] 单细胞转录组测序的那些事儿！已有2人参与

什么是单细胞转录组测序？
在回答这个问题之前，我们先要了解普通转录组测序跟单细胞转录组测序有什么区别。
普通转录组和单细胞转录组分析到的数据精度是不一样的。举个例子，分析一杯混合果汁，普通转录组的精度相当于分析到这杯果汁糖分，维生素，纤维素等的含量各是多少，即BULK，而单细胞转录组测序的精度则能达到这杯果汁来自橙子，草莓，猕猴桃等的对应营养元素的含量分别是多少。
普通转录组测序获得的是一个大的细胞群体中单个基因的平均表达水平，可以用来比较不同组织间的表达差异。但对于异质性较强的系统（复杂的组织如肿瘤）还是不够，很多低丰度的信息会在整体表征中丢失。
单细胞测序技术则解决了这一问题，在单个细胞水平上构建每个细胞的表达谱。它能够揭示单个细胞的基因表达状态，反映细胞间的异质性，发现新的稀有细胞类型，并深入了解细胞生长过程中的表达调控机制。

单细胞测序技术荣登顶尖杂志封面
自2011年，《Nature Methods》将单细胞测序列为当年度值得期待的技术之一；2013年1月，《Science》又将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首；2014年1月，《Nature Methods》将单细胞测序列为 2013 年度最重要的方法学进展；2018年，《Science》将单细胞测序评为年度突破技术之首；2019年，《Nature Cell Biology》单细胞多组学技术解析人类胚胎着床过程；2020年，单细胞测序技术助力新冠病毒的研究。由此可见单细胞测序技术的显著优势！

单个细胞转录组测序应用
将单细胞挨个分离出来再分别建库测序，通量非常低、工作量繁琐，并且随着待测单细胞的个数的增长，测序的成本也会线性提升，这就体现出了海量单细胞转录组的优势。那么单个细胞的转录组测序就一点优势也没有了吗？
当然不是。举个例子，胚胎发育是从受精卵开始的，从一个细胞分裂分化成2细胞胚、4细胞胚、8细胞胚、桑葚胚等等，如果想要研究这种细胞数量极少的样本，就需要用到单个细胞的转录组测序策略了。就像下面这篇文章：

Single-cell RNA-Seq profiling of human preimplantation embryos andembryonic stem cells
本文通过对处于不同发育阶段的90个早期胚胎的单细胞以及34个人类胚胎干细胞系的单细胞进行了单细胞转录组测序，构建了完整的人类胚胎发育基因表达图谱，检测出了22687个母源表达基因，发现了一批新的细胞分化相关的标记基因。
所以对于细胞数量少的样本（胚胎发育，循环肿瘤细胞）或者只关注少量细胞的研究来说，单个细胞转录组的测序意义非凡，并且获得的转录组信息更全面。目前可以实现单个细胞转录组测序的技术有很多，比如SMART-Seq， TargetAmp等。
对于细胞数量大，异质性强的样本（肿瘤，免疫等）来说，则需要通过海量单细胞转录组测序的策略，一次获得大量细胞的表达信息，节省成本及精力。

海量单细胞转录组测序的应用有哪些？
肿瘤异质性研究
同一种恶性肿瘤在不同患者个体间或者同一患者不同部位肿瘤细胞间从基因型到表型上的差异，即肿瘤异质性。

也就是说，同一肿瘤组织中的肿瘤细胞是由不同细胞类型组成的，海量单细胞转录组测序则可以揭示这种异质性。

An Integrative Model of Cellular States, Plasticity, and Genetics for Glioblastoma
本文采用的就是海量单细胞转录组的技术探究了胶质母细胞瘤异质性，发现每个肿瘤都是由处于多种细胞状态的细胞组成的，这些细胞状态可能会增殖或过渡到其他状态，也正是如此才导致癌细胞难以用药物杀死。这一发现将有助于开发更好的胶质母细胞瘤治疗方法。
所以对于肿瘤异质性的研究有助于我们了解肿瘤的发生发展及对药物的反应等，进而推进肿瘤的治疗。
肿瘤微环境
肿瘤在患者体内并不是独立存在的，不同的肿瘤细胞，还有成纤维细胞、免疫细胞、基质细胞等各种细胞，包括附近区域内的细胞间质、微血管以及浸润在其中的生物分子共同构成了肿瘤微环境（TME）。肿瘤微环境对于认识肿瘤的发生、发展、转移等过程有着重要的意义，而且对于肿瘤的诊断、防治和预后亦有着重要的作用。

Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment
本文探究的就是肺癌的肿瘤微环境，利用海量单细胞转录组技术将19个样本的52698个细胞最终分成了52种不同的基质细胞亚群和12种癌细胞亚群。这些基质细胞亚型作为生物标记物，对患者的治疗与预后评估起着至关重要的作用。
免疫研究
刚刚提到肿瘤细胞在患者体内并不是孤立存在的，会形成一个复杂的肿瘤微环境，而免疫细胞则是其中很重要的组成部分。人体自身的免疫系统会不断杀伤肿瘤细胞，保证人体健康。研究肿瘤免疫的基础机制，尤其是探索作为在杀伤肿瘤细胞中起到关键作用免疫细胞的功能状态，对于开发新型免疫疗法和理解病人响应治疗的原理具有重要的意义。

Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing
本文对肺癌患者的12346个细胞进行单细胞转录组测序，鉴定出7个CD8+和9个CD4+的细胞亚型。其中两个CD8+的T细胞亚群可以预测肺腺癌的预后。CD8+不同状态的T细胞以及活化的肿瘤细胞的特征基因可以作为肺腺癌患者的潜在临床生物标志物，为患者分层及治疗提供了新的策略。
临床用药指导
探索肿瘤异质性、肿瘤微环境等，明确肿瘤发生发育、进展、抑制机制，最终是为了指导临床实际治疗。海量单细胞转录组未来有望进入临床用药指导等领域，依托精确的细胞分型的功能，推动精准治疗的发展。

High-dimensional single-cell analysis predicts response to anti-PD-1 immunotherapy
本文通过对使用PD-1抑制剂药物后患者T细胞亚群的改变来观察哪些免疫细胞在应答者和无应答者有差异。最后发现CD14+CD16-HLA-DRhi单核细胞数量和PD-1治疗效果间有着极大的关系，该类型细胞含量越高，则免疫治疗响应率越高。
目前以PD-1/PD-L1抑制剂为代表的免疫检查点抑制剂被应用于多种肿瘤的临床治疗，但是只有一部分人有效果，并且很大一部分患者的临床效果并不持久。因此，有必要寻找一种能预测免疫检查点抑制剂临床疗效的标志物，进而精准地对有效的患者进行免疫检查点抑制剂治疗，而这正是海量单细胞转录组测序技术所能解决的问题。

单细胞转录组测序技术正处于向临床应用转化的阶段，目前已经表现出了对疾病用药指导等方面的巨大优势。相信未来，单细胞转录组测序技术不仅会在疾病治疗领域焕发光彩，更会发展成疾病的预防的有效手段！

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