产品简介

单细胞转录组学（Single-cell RNA Sequencing, scRNA-seq）是一种在单细胞水平解析基因表达谱的高通量测序技术。它通过分离单个细胞、捕获RNA、构建文库并进行高通量测序，揭示细胞群体中的异质性、功能差异及动态变化。相比传统转录组学，单细胞测序能够捕捉被均质化掩盖的稀有细胞亚群、发育轨迹和调控网络，为生命科学和医学研究提供前所未有的分辨率。

技术优势

（1）高分辨率与高灵敏度

单细胞级分辨率：解析每个细胞的基因表达特征，发现稀有细胞亚群（如肿瘤干细胞、特定免疫细胞）。

长读长测序：结合PacBio/Nanopore技术，捕获全长转录本，精准识别可变剪切、基因融合、RNA编辑等复杂事件。

高通量平台：兼容Illumina、10x Genomics、BD Rhapsody等主流技术，单次实验可分析数千至百万细胞。

（2）全流程标准化服务

实验流程：单细胞分离：微流控（如10x Genomics）、微孔板（BD Rhapsody）或流式分选。

RNA提取与扩增：UMI标签技术减少技术噪音，保留原始表达信息。

测序与质控：严格的数据质量评估（reads数、比对率、测序深度）。

数据分析：细胞分群与注释：基于UMAP/TSNE可视化，结合差异基因筛选细胞类型。

发育轨迹推断：Monocle、PAGA等工具解析细胞分化路径。

细胞通讯分析：推断配体-受体互作网络（如CellPhoneDB）。

多组学整合：与空间转录组、表观组、蛋白质组联合分析。

（3）深度学习赋能

数据预处理：scVI、scANVI等自编码器去噪、批次校正。

细胞类型识别：ScGNN、scBERT等图神经网络自动建模细胞间关系。

轨迹推断：Cellformer（Transformer架构）提升轨迹预测精度。

基因调控网络：SCENIC+、GRN-GAN解析转录因子调控机制。

技术路线

应用领域

（1）肿瘤研究

肿瘤异质性：解析肿瘤细胞亚群、微环境组成（免疫细胞、成纤维细胞）及交互网络。案例：卵巢癌研究中，长读长测序鉴定30%新转录本亚型，揭示IGF2BP2::TESPA1融合基因驱动转移（PMID: 38128537）。

耐药性机制：识别耐药性细胞亚群及关键驱动基因（如TP53突变）。

靶向治疗：通过肿瘤微环境分析筛选免疫检查点抑制剂靶点（如PD-L1高表达TAMs）。

（2）发育生物学

细胞分化轨迹：构建胚胎发育过程中细胞命运决定的动态图谱。案例：小鼠胚胎发育研究中，通过拟时分析揭示hair细胞与non-hair细胞分化路径（Nature 2025）。

器官形成：解析心脏、肝脏等器官发育中的基因调控网络。案例：人类下丘脑snRNA-seq构建HYPOMAP图谱，揭示BMI相关基因富集的神经元亚型（Nature 2025）。

（3）神经科学

神经元亚型分类：区分兴奋性/抑制性神经元、胶质细胞等，并解析其功能差异。案例：阿尔茨海默病研究中，发现淀粉样蛋白代谢相关基因在特定神经元中的异常表达（STTT 2024）。

疾病机制：解析神经退行性疾病（如帕金森病）中的lncRNA调控网络。案例：Nanopore测序揭示自闭症患者神经元中可变剪切事件的异常（Nature 2024）。

（4）免疫学

免疫细胞图谱：绘制T细胞、B细胞、巨噬细胞等亚型及其功能状态。案例：骨髓纤维化研究中，鉴定S100A8/S100A9驱动的促纤维化间充质干细胞亚群（Cell Stem Cell 2020）。

免疫治疗：分析肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）与免疫检查点表达，指导CAR-T疗法优化。案例：嗅觉神经母细胞瘤研究中，发现S100A8+髓系细胞通过IL-1β/NF-κB信号加剧免疫抑制（Nature Cancer 2024）。

（5）疾病分型与精准医疗

疾病亚型划分：基于单细胞表达谱定义疾病分子亚型（如糖尿病、心血管疾病）。

个体化用药：识别药物敏感/耐药细胞亚群，指导靶向治疗策略。案例：骨髓纤维化患者中，Tasquinimod靶向S100A8/S100A9显著改善MPN表型（Cell Stem Cell 2020）。

（6）植物与农业研究

抗逆机制：解析植物在干旱、盐碱胁迫下的代谢重编程及基因表达变化。

作物育种：鉴定关键发育基因，优化作物品质（如提高抗氧化成分含量）。案例：拟南芥根部snRNA-seq揭示表皮细胞分化轨迹（Plant Cell 2025）。