单细胞测序技术
单细胞测序技术
单细胞测序技术单细胞测序技术是一项用于研究和识别单个细胞基因表达特征的先进技术。
通过单细胞测序，我们可以深入了解细胞之间的异质性，揭示细胞发育、功能和疾病发生等重要过程中的细胞类型和状态的差异。
本文将对单细胞测序技术的原理、应用和未来发展进行简要介绍。
单细胞测序技术的原理是将每个单个细胞分离并进行单独处理。
首先，使用一种特殊的方法将细胞分离成单个个体。
然后，通过开发出不同种类的单细胞测序技术，我们可以对每个细胞的基因表达进行测定。
这些测定包括了细胞DNA或RNA的测序，可以帮助我们研究细胞之间的基因调控变化。
单细胞测序技术的一个重要应用是在细胞组学研究中。
通过对各种类型的细胞进行全面的基因表达测定，我们可以更好地了解细胞类型的多样性和功能特性。
通过这种方法，研究人员可以更深入地研究发育过程中不同细胞类型的转录调控网络，揭示细胞发育和分化的分子机制。
此外，单细胞测序技术也有助于我们深入了解疾病的发生和发展机制。
通过对单个细胞的基因表达进行测定，我们可以发现疾病中细胞类型和状态的改变，揭示疾病发生的潜在机制和标志物。
这对于研究疾病的发展途径、发现新的治疗靶点以及开发个性化医学有重要意义。
随着单细胞测序技术的不断发展，越来越多的应用领域将受益于这项技术。
例如，单细胞测序技术在神经科学研究中的应用，可以帮助我们了解大脑中不同神经元亚型的功能和相互作用。
同时，在肿瘤学中，单细胞测序技术可以帮助我们研究肿瘤细胞异质性和治疗抵抗性，为开发个性化肿瘤治疗方案提供新的思路。
尽管单细胞测序技术具有很多潜力和应用前景，但是它也存在着一些挑战。
首先，单细胞的处理和测序过程相对复杂，需要使用高度敏感的技术和设备。
此外，由于细胞的数量和数据量的增加，数据分析的复杂性也大大增加。
因此，我们需要发展更高效和准确的数据处理和分析方法，以便从大量的细胞数据中提取有用的信息。
在未来，单细胞测序技术将继续发展和创新。
我们可以预见，随着技术的不断进步，单细胞测序的分辨率将进一步提高，从而能够更好地解析细胞内基因调控的变化。
单细胞测序方法
单细胞测序方法近年来，单细胞测序（single-cell sequencing）技术受到全球科学研究者的广泛关注，成为生命科学领域十分重要的研究工具。
单细胞测序技术与传统宏基因组测序技术相比，能够更精细地解析每一个细胞状态，揭示细胞基因组、转录组和表观遗传学等信息状态。
为了让大家更加全面地理解单细胞测序技术，本文将重点介绍其原理、优势及发展趋势。
一、单细胞测序技术的原理单细胞测序的实质就是通过分析每个单个细胞的基因组、转录组和表观遗传学等信息，了解其内在细胞状态和变化，以及细胞与细胞间的关系。
以单细胞基因组为例，它首先通过一系列技术，将细胞内的基因组信息从单个细胞的状态解码，如利用光学显微镜将细胞的DNA分解为更小的分子，再通过高通量测序技术检测每个分子，最终获得细胞基因组的细节结构信息。
二、单细胞测序技术的优势单细胞测序技术的出现，大大增强了细胞基因组研究的可能性，与传统宏基因组测序技术相比，单细胞测序技术具有更高的精细度和灵敏度。
首先，单细胞测序技术能够精确揭示细胞基因组、转录组和表观遗传学等的信息，可以根据单个细胞的基因组信息，更清楚地看到细胞的功能及表现。
此外，单细胞测序技术还能够有效地分析细胞群体中发生的变化，及时发现细胞中发生异常的状况，有效提高科学研究的精确度。
三、单细胞测序技术的发展趋势随着计算机技术和生物技术的发展，单细胞测序技术也逐渐成熟，并且在生命科学及其他领域中得到更多的应用。
例如，单细胞测序技术可以应用于遗传学的研究，揭示基因之间的关联；也可以应用于癌症等疾病的个体化治疗，根据每个患者的基因组信息，更精准地诊断和治疗；在发育生物学中，可以对诸如胚胎发育等过程进行深入的研究。
另外，单细胞测序技术也可以应用于药物研发，结合单细胞测序技术和数据分析技术，可以从大量细胞数据中，更全面地解剖细胞的激活及变化，有效指导药物研发方向。
总之，单细胞测序技术是一种先进的技术，为生命科学等领域的研究提供了新的思路和技术支持，有望在未来持续发挥重要作用。
单细胞测序 方法学
单细胞测序方法学
单细胞测序（Single-cell sequencing）是一种高通量的技术，可以对单个细胞进行基因组、转录组和表观组测序，以揭示单个细胞的基因结构和基因表达状态，反映细胞间的异质性。
单细胞测序技术可以分为以下步骤：
1. 细胞捕获：使用显微操作技术或微流控技术将单个细胞分离并捕获。
2. 核酸提取：从单个细胞中提取核酸。
3. 文库构建：将核酸进行建库，包括文库的扩增和测序。
4. 测序：使用高通量测序技术对文库进行测序。
5. 数据分析：对测序得到的原始数据进行质量控制、数据清洗、标准化处理和统计分析等步骤，以获取每个单细胞的基因组学或转录组学信息。
单细胞测序技术的优势包括：
1. 高通量：可以对大量单个细胞进行同时测序，提高实验效率。
2. 灵敏度高：可以检测到单个细胞的基因表达和表观遗传信息。
3. 分辨率高：可以检测到基因表达和表观遗传信息在不同细胞间的差异。
4. 适用于各种类型细胞：可以用于各种类型的细胞，包括难以分离的稀有细胞类型。
单细胞测序技术的应用范围广泛，包括基础研究、临床诊断和药物研发等领域。
例如，在基础研究方面，可以用于研究发育生物学、肿瘤发生和免疫学等领域；在临床诊断方面，可以用于检测罕见细胞类型、早期疾病诊断和个性化治疗等领域；在药物研发方面，可以用于药物筛选、毒性和疗效评估等领域。
单细胞测序技术
单细胞测序技术单细胞测序技术是一种高分辨率的基因组学方法，能够对单个细胞的基因表达进行全面的分析，揭示细胞间的差异和多样性。
这一技术的提出和应用，为我们深入了解生物体内多细胞的组织和器官背后的细胞组成和调控机制提供了强有力的工具。
本文将从单细胞测序技术的原理、应用、挑战和未来发展等方面进行论述。
一、单细胞测序技术原理单细胞测序技术的基本原理包括细胞采集、单细胞分离、RNA提取和测序。
首先，需要从组织样本中采集到目标细胞，并对细胞进行分离，以保证每个细胞的测序结果来自于单个细胞而不受其他细胞的影响。
接下来，通过RNA提取，获得每个单细胞的mRNA，并使用RNA 测序技术将其转录为cDNA。
然后，对cDNA进行测序，获得每个单细胞的转录组信息。
二、单细胞测序技术的应用单细胞测序技术在许多领域都有广泛的应用，可以帮助研究者深入了解复杂组织和器官的构建和功能。
首先，在发育生物学方面，单细胞测序技术可以帮助我们了解细胞从受精卵到成熟细胞的发育过程中的基因表达变化。
其次，在肿瘤研究中，单细胞测序技术可以揭示肿瘤组织中不同细胞亚群之间的差异，帮助我们更好地理解肿瘤发生和发展的机制。
此外，单细胞测序技术还在免疫学、神经科学等领域有重要的应用价值。
三、单细胞测序技术面临的挑战与传统的均质细胞群体测序相比，单细胞测序技术还面临一些挑战。
首先，单细胞测序的成本较高，需要较大的投入。
其次，由于单细胞中RNA的含量很低，提取RNA时存在较大的损失，影响了测序的准确性。
此外，由于单细胞中RNA的完整性差异较大，批量效应和测序深度不足也会影响到测序结果的准确性和可靠性。
四、单细胞测序技术的未来发展尽管单细胞测序技术面临一些挑战，但其在生物医学领域的前景依然广阔。
随着技术的不断进步，单细胞测序技术将更加成熟和普及，使得更多的研究者和临床医生能够应用该技术来探索和诊治疾病。
此外，单细胞测序技术的进一步发展还可以与其他技术相结合，如单细胞DNA测序、蛋白质组学和代谢组学等，以获得更全面的细胞信息。
生物学中的单细胞测序技术
生物学中的单细胞测序技术单细胞测序技术是生物学中现代分子生物学、基因、遗传变异和疾病研究的重要手段和技术。
单细胞测序技术是一种高分辨率的测序技术，可以在单个细胞水平上进行基因组、转录组、表观遗传学等等研究，广泛应用于人类医学、生命科学和农业科学领域。
一、单细胞测序技术的发展历程单细胞测序技术发展的历程可以追溯到20世纪70年代，当时的它只是DNA序列测定和分析的基本手段，随着各种高通量测序技术的不断发展，单细胞测序技术也在不断地演变。
2005年，洛杉矶加州大学研究团队首次将单细胞测序技术应用于肿瘤研究。
2011年，芝加哥大学的研究人员利用单细胞测序技术分析了小鼠的胚胎发育时的转录组。
2016年，生物技术公司Genentech对单细胞测序技术进行了大规模应用，并成功地使用这种技术进行了一些基础研究工作，并开发出了一些新药。
随着人们对单细胞测序技术的深入了解，这项技术的应用范围也在不断地扩大。
目前单细胞测序技术已被广泛应用于人类医学、生命科学和农业科学领域，成为研究、开发和应用新型诊断和治疗方法的重要手段。
二、单细胞测序技术的原理和方法单细胞测序技术的核心是基因组或表观遗传改变分析，也就是将单细胞制备出来的DNA分子片段获得无偏序列。
测序技术分为转录组测序和基因组测序两种。
转录组测序强调的是探索每一种细胞处于生理状态下的基因调控过程，包括mRNA水平的转录水平，表观遗传水平的DNA的甲基化等。
而基因组测序则是需要对某些微生物的基因组组成进行分析，从而对它们的生理特性进行确定。
单细胞测序技术的工作流程一般包括以下几个步骤：1. 单细胞的预处理：从组织样品中提取单个细胞，并将其分解为单个细胞的转录产物和DNA。
2. 序列分析：对DNA和RNA进行扩增，并利用高通量测序仪进行测序分析。
3. 数据分析：与参考数据比较进行分析，确定单细胞分析结果。
在单细胞测序技术中，需要注意一些关键技术问题，如单细胞筛选、处理、扩增、数据分析等方面的技术细节。
单细胞测序的技术方法
单细胞测序的技术方法单细胞测序是一种用于研究单个细胞基因表达的技术方法。
它可以揭示细胞群体中的细胞异质性，并帮助科学家理解细胞发育、组织功能和疾病发生的机制。
本文将介绍单细胞测序的原理、应用和未来发展方向。
一、单细胞测序的原理单细胞测序的原理基于高通量测序技术，通过将单个细胞的RNA 提取、逆转录为cDNA，并进行扩增、测序和分析，可以获取每个细胞的基因表达谱。
这些数据可以用来研究细胞的特性、功能和相互关系。
二、单细胞测序的方法常用的单细胞测序方法主要包括以下几种：1. Drop-seq：这种方法通过将单个细胞和独立的DNA条形码分子包裹在水滴中，实现高通量的单细胞测序。
它的优点是成本低、适用于大规模测序，但是需要高精度的液滴制备和操控。
2. 10x Genomics：这种方法通过将单个细胞的RNA和DNA分子分别与独特的条形码链接，然后将其测序，实现单细胞转录组和基因组的测序。
它的优点是简单易行、适用于不同细胞类型，但是对细胞数目和细胞状态有一定的限制。
3. Smart-seq2：这种方法通过将单个细胞的RNA逆转录为全长cDNA，并进行扩增和测序，可以获取更全面的基因表达信息。
它的优点是高灵敏度和高分辨率，但是成本较高，适用于小规模的单细胞测序。
三、单细胞测序的应用单细胞测序已经在许多研究领域得到广泛应用，包括：1. 发育生物学：单细胞测序可以揭示胚胎发育过程中不同细胞类型的形成和分化机制，帮助科学家理解发育的分子基础。
2. 免疫学：单细胞测序可以研究免疫细胞的功能和亚群分布，揭示免疫应答的分子机制，并帮助开发新的免疫治疗策略。
3. 肿瘤学：单细胞测序可以揭示肿瘤细胞的异质性和进化过程，帮助科学家理解肿瘤发生和进展的机制，并指导个体化治疗。
4. 精神疾病：单细胞测序可以研究大脑中不同类型的神经元和非神经元细胞，揭示精神疾病的神经机制，并寻找潜在的治疗靶点。
四、单细胞测序的挑战与未来发展尽管单细胞测序在各个领域取得了重要进展，但仍然存在一些挑战：1. 技术的标准化与优化：目前的单细胞测序方法仍然存在一定的偏差和噪音，需要进一步改进和优化。
单细胞测序的技术方法
单细胞测序的技术方法引言单细胞测序是一种能够从单个细胞中获取基因组、转录组或表观组的信息的高通量技术。
它已经成为生物学研究中的重要工具，能够帮助科学家们更好地了解细胞的功能、发育和疾病机制。
本文将介绍几种常用的单细胞测序技术方法，并讨论它们的优缺点及适用范围。
1. 单细胞PCR测序单细胞PCR测序是最早的单细胞测序方法之一。
它利用PCR技术从单个细胞中扩增目标DNA片段，再进行测序分析。
该方法的优点是简单、易于操作，能够从少量的细胞中获取足够的DNA。
然而，由于PCR的引物设计和扩增过程中的偏差，该方法存在扩增偏差和错误扩增的问题，可能导致结果的不准确性。
2. 单细胞全基因组测序单细胞全基因组测序是一种能够从单个细胞中获取整个基因组信息的方法。
它通过将单个细胞的DNA进行扩增、建库和测序，可以获得该细胞的全基因组序列。
这种方法可以帮助科学家们研究细胞的个体差异、突变和基因组重排等问题。
然而，由于单细胞的DNA 量极低，该方法需要先对细胞进行全基因组扩增，可能引入扩增偏差和错误扩增的问题，因此结果的准确性和可靠性有待提高。
3. 单细胞转录组测序单细胞转录组测序是目前最常用的单细胞测序方法之一。
它通过将单个细胞的mRNA反转录为cDNA，然后进行扩增、建库和测序，可以获得该细胞的转录组信息。
这种方法可以帮助科学家们研究细胞的基因表达差异、细胞类型和发育轨迹等问题。
相比于全基因组测序，单细胞转录组测序更加高效和经济，能够从大量细胞中获取大量的转录组信息。
然而，由于转录本的丰度差异和RNA降解等问题，该方法存在着低检出率和高假阳性率的风险。
4. 单细胞表观组测序单细胞表观组测序是一种能够从单个细胞中获取表观遗传信息的方法。
它通过对单个细胞的DNA进行测序，可以获得该细胞的DNA 甲基化和染色质结构等信息。
这种方法可以帮助科学家们研究细胞的表观遗传差异、基因调控和表观遗传变化等问题。
然而，由于单细胞的DNA量极低，该方法需要先对细胞进行表观组扩增，可能引入扩增偏差和错误扩增的问题，因此结果的准确性和可靠性有待提高。
单细胞测序
单细胞测序单细胞测序技术是指对单细胞基因组或转录组进行测序，以获得基因组、转录组或其他多组学信息，从而揭示细胞群体差异和细胞发育谱系关系。
传统的测序方法一般获得的信息来自于混合细胞样品，这样测序的方式往往丢失了细胞的异质性信息。
单细胞测序技术结合优化的NGS测序技术，在检测单个细胞之间的异质性、识别稀有细胞、绘制细胞图谱等方面具有极大优势。
可以帮助研究人员研究细胞功能，更好地理解细胞间分化、细胞谱系关系和疾病进化。
单细胞测序还有助于发现潜在的生物标志物和药物靶标，以及分析罕见的细胞类型。
2013年，“Nature Method”将单细胞测序技术列为年度技术。
早期的单细胞测序由于成本高，限制了它的广泛应用。
随着技术的不断发展，许多新的单细胞测序方法被开发出来，单细胞测序技术在各个领域的应用越来越广泛，推动了科学家在单细胞水平上分子机制的研究。
10x Genomics Chromium是目前单细胞测序技术的最优解决方案。
10x Genomics Chromium提供了一个可以大规模，在单细胞水平上，对细胞特征和基因表达进行表征的解决方案。
10x Genomics Chromium单细胞测序系统可以在短时间内将几万个细胞捕获到独立的，可追踪的单细胞文库中。
每一个文库都包含一个可识别的条形码，用于下游分析。
该系统可以同时处理8个样品，一次上机约20分钟，一天可以完成数轮上机测试。
细胞样品捕获不受样品大小影响，新鲜的，冷冻的或甲醇固定的样品均可进行测定。
因为10x Genomics单细胞测序技术能够快速、准确地处理大量的单细胞，为癌症、神经学和免疫学等应用领域提供了解决方案。
10x Genomics Chromium应用广泛：基因表达分析。
免疫分析。
CRISPR筛选。
拷贝数目变异测试。
染色质开放性测序（ATAC-Seq）。
细胞表面蛋白鉴定(CITE-Seq/REAP-Seq)。
百泰派克生物科技使用10x Genomics Chromium系统结合Illumina平台提供单细胞测序一站式解决方案。
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单细胞测序技术：单细胞测序技术自2009年问世，2013年被Nature Methods 评为年度技术以来，越来越多地被应用在科研领域。
2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，彻底降低了单细胞测序的成本门槛。
自此，单细胞测序技术被广泛应用于基础科研和临床研究。
单细胞在许多领域都占有一席之地，对于癌症早期的诊断、追踪以及个体化治疗具有重要意义。
1为什么要做单细胞测序？初次听说单细胞测序技术，单细胞测序又是什么噱头？如果单细胞测序就能测一个细胞或几个细胞的话，这有什么意义？特别是对异质性高的肿瘤组织来讲，测一个细胞能代表什么？无论是蠕虫，蓝鲸，还是人类，自然界所有的多细胞生命都是从单个细胞发育而来开始。
这样一个单细胞，鬼斧神工地构建出有机生命体所需的各种组织、器官、系统。
每个新细胞在正确的时间，在正确的地方分裂、分化，并与相邻细胞协调精准发挥功能。
多细胞生命的发育过程，是自然界中最引人注目的壮举之一。
尽管经过数十年的研究，生物学家仍然无法完全理解这一过程。
2018年4月26日，Science杂志发表三篇超重磅研究，来自哈佛医学院和哈佛大学的研究人员使用多种技术组合，包括对发育中斑马鱼和青蛙胚胎数千个单细胞的基因测序，以精确的方式跟踪和描绘了组织和整个机体从单细胞发育的完整历程。
哈佛大学分子和细胞生物学教授Alexander Schier表示，“这几乎就像通过几颗星星看到了整个宇宙。
”使用单细胞测序技术，研究团队在胚胎发育的最初24小时内追踪单个细胞的命运，揭示出单个细胞基因开启或关闭的综合景观，以及胚胎细胞何时何地转变为新的细胞状态和类型。
这些发现就好比是勾勒出胚胎发育过程中产生不同细胞类型的遗传“配方”目录，为发育生物学的深入研究和疾病的认识，提供了前所未有的资源。
图|斑马鱼受精卵在4、6、8、10......小时（hpf）时的发育过程中不同器官细胞形成，最中心的深蓝色为受精卵，以时间为单位向外辐射。
“通过单细胞测序，我们可以在一天的时间里概括数十年来对细胞在生命早期阶段分化的艰苦研究。
”哈佛医学院系统生物学助理教授Allon Klein表示，“通过我们开发的方法，我们正在绘制我们认为发育生物学的未来，发育生物学将会转变为定量的、大数据驱动的科学。
”Alexander Schier表示，除了对生命早期阶段有所了解之外，这项工作还可以为大量疾病的新认识打开大门。
“我们预见，任何复杂的生物学过程，只要是细胞随时间改变了基因表达，都可以使用这种方法重建，不仅仅是发育中的胚胎，还有癌症发生或大脑退化。
”2基本原理单细胞测序首先不是仅仅对一个细胞进行测序，而是说该项技术能对单一细胞的基因组或转录组进行测序，可以理解为单细胞水平上的测序。
在介绍基本原理之前先让我们尝试着回答一下：为什么要进行单细胞测序？换个姿势来问就是，单细胞测序技术能解决什么传统方法解决不了的问题？世界上没有两片相同的叶子，对于多细胞生物来说细胞与细胞之间是存在差异的，很多时候是基因组、转录组上的失之毫厘，功能上的差之千里。
比如在肿瘤组织中，肿块中心的细胞与肿块周围的细胞，原发灶与转移灶的细胞，其基因组与转录组等遗传信息是存在差异的，这也就导致不同肿瘤细胞表现出免疫特性、生长速度、侵袭能力等表型方面的差异，最终导致对不同抗肿瘤药物的敏感性不同或放疗敏感性的差异。
那么我们怎样来研究这种遗传信息的异质性呢？传统的测序方法是在多细胞水平上进行的，这种大家一起“吃大锅饭”的形式，使其丢失了异质性的信息，而单细胞测序可以完美的解决这个问题。
给大家更形象的举个例子：Western blot检测这三种样本虽然存在这么大的差异，但是通过western blot检测的时候我们得出的结论是：该基因在不同组织中的表达基本一致。
上图所展示的异质性信息就被完全的忽略掉了。
和western blot相似的是，传统测序方法所展示的信息也是在多细胞水平上的平均信息，而单细胞水平上的测序则完全可以反应同一个细胞群里不同细胞的基因组和转录组状况。
单细胞测序技术的出现，使得从混杂的样品中筛选出异质性信息的难题得以解决，该技术的成熟使用也必将引领生命科学研究向前迈进一大步。
那么单细胞测序又是如何实现的呢？我们以单细胞RNA-seq作为例子，简单的来介绍一下该技术得以实现的原理：一，将单细胞分离出来，单独构建测序文库，并进行测序。
这种思路通量极低而且成本极高，如前文所说烧掉很多钱就测数十个细胞，而往往这数十个细胞还不足以反应真实的科学问题。
所以我们着重介绍第二种方案。
二，基于标签（barcode）的单细胞识别。
它的核心思想是：在对每个细胞的mRNA测序前做逆转录时，为其加上独一无二的标签序列。
这样即便是混合起来测序，我们也可以把携带相同标签序列（barcode）的RNA片段视为来自同一个细胞。
通过这种策略，我们可以通过一次建库，测得上万个单细胞的信息（如下图所示）。
3单细胞测序带给大家哪些福利？就拿大家比较关注的single cell RNA-seq来说吧：一、在传统的研究方法中，我们往往根据标记基因和细胞形态来区分不同细胞类型，而这种方法无可厚非的存在很多争议。
而单细胞测序技术可以更精准无偏倚的来对细胞进行分群。
尤其是对免疫学，肿瘤学，遗传学的研究将会带来巨大影响。
二、分析稀有的细胞，特别是特定时空环境下的细胞。
比如从环境中取样的微生物等。
三、临床上，对体外受精胚胎进行植入前的筛查。
四、基于循环肿瘤细胞（circulating tumor cells）进行癌症诊断，大力推进新型的循环肿瘤细胞检测技术。
特别是恶性肿瘤患者治疗前后的循环肿瘤细胞类型和数量的变化具有重要的预后提示价值。
五、已经通过传统的测序方法进行大规模测序，希望以此挖掘数据冲击重量级期刊的小伙伴们请注意，单细胞测序在高分期刊的发表已成井喷之势，几年之后技术必将更加成熟。
4单细胞测序技术的应用单细胞测序技术助力肿瘤研究1.Cell：以色列研究团队使用单细胞转录组测序揭示黑色素瘤肿瘤浸润T细胞的转录组异质性和分化途径。
以色列Ido Amit实验室李汉杰博士等发现，癌症中免疫细胞的异质性对免疫治疗的效果有重要影响，功能失调的CD8 T细胞在肿瘤微环境中处于动态分化和高度活跃的状态，而且很可能驱动着肿瘤特异性免疫应答。
该团队通过对25名黑色素瘤患者肿瘤中免疫细胞，进行单细胞转录组测序和单细胞TCR测序分析，绘制黑色素瘤详尽的免疫细胞图谱。
该研究发现尽管不同免疫细胞亚型存在于大多数患者中，但是它们的相对丰度在不同患者中存在很大差异。
此外，尽管丰度不同，所观察到的CD8T细胞的分化途径却是高度保守的。
该研究为癌症中免疫细胞的异质性对免疫治疗的效果进一步提供了理论支撑。
2：Nature，Nature Medicine两连发：北京大学张泽民教授课题组重磅解析结直肠癌和肺癌免疫微环境张泽民教授课题组分别在《Nature Medicine》和《Nature》发布重大研究成果，在单细胞水平绘制肺癌和结直肠癌T细胞免疫图谱，揭示了肺癌和结直肠癌T细胞的亚群分类、组织分布特征、肿瘤内群体异质性及药物靶基因表达情况，鉴定了跨组织分布的T细胞类群及亚群间潜在的状态转换关系，这对于肺癌和结直肠癌的诊断和治疗具有重大意义。
该团队将继续利用单细胞测序技术和生物信息方法结合，来阐明肿瘤微环境特别是肿瘤浸润免疫细胞的精确组成和功能状态，探究肿瘤内部各类细胞的特异属性、相互关系、及动态变化，从而找到新靶点，开拓克服肿瘤的新颖方法。
3：Cell：美国研究团队绘制目前规模最大免疫细胞图谱，探索乳腺癌免疫微环境美国Sloan Kettering癌症中心团队，使用单细胞转录组测序技术，分析了人乳腺肿瘤以及配对的正常乳腺组织，外周血和淋巴结4个组织来源的共47016个免疫细胞的基因表达特征。
揭示肿瘤内淋巴细胞和髓系细胞的异质性，与正常乳腺组织相比显著的表型扩增。
这种异质性通过各种环境刺激反应引起的组合基因的表达，且TCR 的特异性参与了T细胞组合基因表达的形成。
所观察到的T细胞状态的连续性变化颠覆了之前较少分化或激活离散状态形成的肿瘤微环境经典概念。
单细胞转录组分析与心脏病Cell Stem Cell：从单细胞水平描绘了人心肌细胞重编程过程中转录组随着细胞命运转化而发生的改变。
该论文由来自北卡罗来纳大学（UNC）的心肌细胞重编程领域开创者之一钱莉教授带领的研究团队发表。
研究人员首先报道了优化的人心肌细胞重编程的方法，利用最精简的重编程因子达到了高效的重编程效果（～50%的转化细胞表达心肌细胞的标记分子cTnT）。
研究人员利用单细胞测序详细描绘了人心肌细胞重编程过程中转录组的动态变化和细胞命运的二项选择，即在成纤维细胞向心肌转化的早期诱导阶段存在一个“决策点”，决定了细胞的命运能否成功地被转化。
除了描绘整体的重编程图谱外，通过深度挖掘单细胞转录组数据，该研究还为进一步了解人心肌细胞重编程的分子机制提供了大量的线索和研究方向。
基于重编程响应和非响应途径的差异基因比对，研究人员还找到了正向和反向的分子标记物，将来可用于筛选和富集转化的心肌细胞。
单细胞转录组分析阿尔茨海默病Nature：单细胞转录组分析阿尔兹海默病来自美国麻省理工学院的研究人员首次对阿尔茨海默病患者的单个脑细胞中表达的基因进行了综合分析。
所获得的分析结果允许他们鉴定出在神经元和其他类型的脑细胞中受到影响的独特细胞通路。
这一分析可能为阿尔茨海默病提供许多潜在的新型药物靶点。
研究人员分析了24名表现出高水平阿尔茨海默病病理学特征的人和24名具有相似年龄的没有这些疾病迹象的人的尸检大脑样本，对来自这些受试者约8万个细胞进行单细胞RNA测序。
通过该测序技术，研究者不仅能够分析最丰富的细胞类型，包括兴奋性和抑制性神经元，而且还能分析稀有的非神经元脑细胞，如少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞。
研究发现，这些细胞类型中的每一种在阿尔茨海默病患者中都表现出明显的基因表达差异。
在患有阿尔茨海默病的个体中，与髓鞘形成相关的基因在神经元和少突胶质细胞（产生髓鞘的细胞）中都受到影响。
单细胞测序与糖尿病Nature：Chartingcellular identity during human invitroβ-cell differentiation哈佛大学干细胞研究所的Douglas A.Melton团队，使用单细胞测序的方法，详细地分析了诱导方案中细胞组成和基因表达动态变化；并发现CD49a（ITGA1）是β细胞的表面标记物，可用来富集β细胞；同时，也为研究体内胰腺祖细胞分化为胰岛细胞过程提供指导。