对细胞的精确认知是理解细胞在生理和病理过程中功能的先决条件。传统研究手段是针对细胞群体进行分析,获得大量细胞的平均化结果,无法区分不同细胞个体对于样品异质性的精确贡献值,从而忽视或掩盖了单细胞的个体差异。单细胞蛋白质组学不仅可以提供单个细胞的基因表达情况,为细胞亚群分类提供大数据参考,而且可以通过蛋白质层面的检测,避免转录后调控以及翻译后调控带来的表达水平改变,更加接近细胞的调控本质,能够更加深刻和准确理解疾病的根本原因,在肿瘤、免疫以及生殖发育领域都具有极大的研究价值,为揭示生理病理表型、药物靶点的开发、及实现精准医疗都提供了数据参考。
       从技术的角度看,随着单细胞测序技术的发展,其研究范围不再局限于转录组,而是扩展到了基因组、免疫组、表观组、蛋白组等多组学水平,研究对象涉及染色质、DNA、表观、转录因子、组蛋白、细胞表面蛋白等多种分子信息。基于单细胞多组学数据,细胞聚类既可以通过来自相似细胞群的参考数据集中现有的细胞类型注释对细胞进行聚类,也可以执行无监督聚类来识别相似细胞组,并利用其它分子层面数据来进行的更精细的划分。
例如转录组数据可用于鉴定不同细胞类型或状态之间差异表达的基因,基因组数据能够在单细胞水平检测基因拷贝数变化、单碱基突变、插入缺失及等信息,染色质可及性数据可用于鉴定可及区域和富集的 DNA 基序,表观组数据可用于鉴定不同细胞类型或状态之间的差异甲基化区域,蛋白质组数据可用于了解细胞间相互作用等。此外,近年来新出现的空间转录组测序方法及其数据整合算法,提供了细胞的空间信息,为单细胞测序技术进行了补充。
       而从应用角度看,在肿瘤发生等复杂的生物过程中,异质性同时存在于基因组、转录组、表观组、免疫组等多层面,基因相同的肿瘤细胞可能具有不同的 DNA 甲基化、基因表达、克隆扩增模式,因此常常需要多组学技术才能更加准确地将它们分类为不同亚群,揭示更深层的生物学机制。
        随着单细胞测序技术的出现,我们所能探知的微观世界越来越精准,从肉眼可见的组织到不可见的细胞,传统的技术一次性处理一块组织,得到的是这块组织中成千上万个细胞的平均水平,而单细胞测序技术研究的却是单个细胞,能揭示单个细胞被掩盖的特性,甚至细胞内的分子机制,有效避免了传统测序中存在的弊端,揭示了细胞与细胞之间的异质性。随着生物技术的创新,单细胞测序技术从一开始的高成本低通量,到现在的低成本高通量,单次可捕获高达10000个细胞,可用于细胞类型分析聚类,免疫学研究,干细胞研究,细胞间异质性分析,发育生物学研究等,极大的推进了基因组学、蛋白组学、代谢组学等的发展。
单细胞转录组测序(Single cell RNA sequencing,scRNA-seq)是在单细胞水平对转录组进行测序的一项新技术,scRNA-seq提供的单细胞分辨率可以直接测量单细胞水平的转录组信息,克服组织层面的局限,从细胞水平上提供基因差异信息,通过比较各类细胞转录组之间的差异,识别罕见的细胞亚群,如异质肿瘤亚群,揭示炎症反应下免疫细胞之间的差异。这项技术突破了现有研究尺度,因而在生命科学和基础医学研究领域备受瞩目,为癌症治疗的发展提供了前所未有的见解。
【单细胞蛋白质组学服务】
【单细胞转录组服务】