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- 2025年12月06日
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单细胞转录组测序（scRNA-seq）是一种在单细胞水平上对转录组进行高通量测序的技术，能够揭示细胞异质性、发现新的细胞亚型、研究细胞发育和分化过程等，广泛应用于生命科学和医学研究。
实验流程
1. 样本准备：根据研究目标选择合适的样本，如组织、血液等，并制备单细胞悬液。单细胞悬液要求无大颗粒沉淀物，细胞直径在5-50μm之间。细胞数不少于1,000个，活细胞率>90%，细胞结团率<5%，有核率>70%。新鲜单细胞悬液应冰上放置，2小时内完成后续实验。
2. 单细胞分离和捕获：利用微流控技术或油包水体系将单细胞分离并捕获，每个细胞被赋予独特的条形码。
3. 文库制备：对捕获的单细胞进行裂解，提取RNA并逆转录为cDNA，构建测序文库。
4. 高通量测序：使用高通量测序平台（如Illumina NovaSeq）进行测序。
5. 数据分析：对测序数据进行质量控制、细胞分群、差异基因分析、功能富集等分析。
分析内容
1. 细胞分群和亚群鉴定：通过降维聚类算法（如t-SNE、UMAP）对细胞进行分群，识别不同细胞类型和亚型。
2. 差异基因分析：筛选不同细胞亚群间的差异表达基因。
3. 功能富集分析：对差异基因进行GO和KEGG富集分析，鉴定亚群的功能特征。
4. 细胞发育轨迹推断：利用RNA速率分析等方法推断细胞分化轨迹。
5. 转录因子活性分析：识别关键转录因子及其调控网络。
6. 细胞间互作分析：研究细胞间的相互作用和信号交流。
应用方向
1. 肿瘤研究：解析肿瘤细胞异质性，探索肿瘤发生、发展机制，寻找潜在治疗靶点。
2. 发育生物学：追踪胚胎发育中的细胞分化轨迹，研究组织和器官的形成机制。
3. 免疫学：分析免疫细胞的亚型和功能，研究免疫反应机制。
4. 神经科学：研究神经系统发育和神经退行性疾病。
5. 疾病分型及用药指导：基于单细胞转录组特征进行疾病分型，指导个性化治疗。
6. 植物研究：研究植物细胞应对环境胁迫的机制，挖掘植物生长发育规律。
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文献和实验[1] Young MD, Mitchell TJ, Custers L, Margaritis T, Morales-Rodriguez F, Kwakwa K, Khabirova E, Kildisiute G, Oliver TRW, de Krijger RR, van den Heuvel-Eibrink MM, Comitani F, Piapi A, Bugallo-Blanco E, Thevanesan C, Burke C, Prigmore E, Ambridge K, Roberts K, Braga FAV, Coorens THH, Del Valle I, Wilbrey-Clark A, Mamanova L, Stewart GD, Gnanapragasam VJ, Rampling D, Sebire N, Coleman N, Hook L, Warren A, Haniffa M, Kool M, Pfister SM, Achermann JC, He X, Barker RA, Shlien A, Bayraktar OA, Teichmann SA, Holstege FC, Meyer KB, Drost J, Straathof K, Behjati S. Single cell derived mRNA signals across human kidney tumors. Nat Commun. 2021 Jun 23;12(1):3896. doi: 10.1038/s41467-021-23949-5. PMID: 34162837; PMCID: PMC8222373.
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