单细胞组学技术研究

21/26单细胞组学技术研究第一部分单细胞组学技术概述 2第二部分单细胞分离与制备技术 6第三部分单细胞基因组测序技术 9第四部分单细胞转录组测序技术 11第五部分单细胞表观组测序技术 14第六部分单细胞空间组学技术 17第七部分单细胞组学数据分析方法 19第八部分单细胞组学技术在生物医学领域的应用 21

第一部分单细胞组学技术概述关键词关键要点单细胞组学技术概述

1.单细胞组学技术是一种用于分析单个细胞基因表达、蛋白质组学或表观基因组学特性的技术。

2.单细胞组学技术使研究人员能够深入了解细胞异质性、发育轨迹和疾病机制。

3.单细胞组学技术包括单细胞RNA测序(scRNA-seq)、单细胞测序(scATAC-seq)和单细胞质谱分析(scMS)。

cRNA-seq技术

1.scRNA-seq是一种单细胞组学技术，用于分析基因转录物的表达。

2.scRNA-seq允许研究人员评估基因表达异质性，并识别新的细胞类型和亚群。

3.scRNA-seq已成功应用于发育生物学、免疫学和癌症研究。

scATAC-seq技术

1.scATAC-seq是一种单细胞组学技术，用于分析染色质可及性。

2.scATAC-seq可用于识别调控基因表达的调控元件。

3.scATAC-seq已应用于研究细胞分化、胚胎发育和疾病表型。

scMS技术

1.scMS是一种单细胞组学技术，用于分析蛋白质组。

2.scMS可以提供蛋白质表达水平和翻译后修饰的多维信息。

3.scMS已应用于研究信号传导途径、细胞器功能和蛋白质-蛋白质相互作用。单细胞组学概述

引言

单细胞组学是一门新兴且迅速发展的研究领域，其旨在研究单个细胞的全面转录组、表观组和蛋白质组信息。通过对单个细胞进行分析，单细胞组学可以揭示细胞异质性、发育轨迹、细胞-细胞相互作用等重要信息，为理解发育、疾病和疾病的诊断和靶向疗法的发展提供新的见解。

单细胞转录组分析

单细胞转录组分析是对单个细胞进行RNA测序，以研究其转录本分布。常用的技术包括：

*Smart-seq2：利用逆转录酶和末端核苷酸转移酶将RNA转录成cDNA，然后进行测序。

*Drop-seq：将单个细胞包裹在含微滴剂的液滴中，进行反转录和测序。

*10XGenomics平台：利用微流控芯片将单个细胞包裹在微隔室中，进行反转录和测序。

单细胞转录组分析可以鉴定细胞类型、揭示细胞异质性，以及研究发育轨迹和细胞-细胞相互作用。

单细胞表观组分析

单细胞表观组分析是对单个细胞进行表观遗传学分析，以研究其DNA甲基化、组蛋白修饰和核小体定位等表观遗传信息。常用的技术包括：

*scATAC-seq：测序转座酶可及性染色质，以研究细胞的开放调控区域。

*scCUT&Tag(scCUT&Tag)：利用串级倒联酶和裂解试剂，对靶向的表观遗传修饰进行测序。

*scNuc-seq：对单个细胞核的RNA进行测序，以研究细胞的转录因子结合情况。

单细胞表观组分析可以鉴定表观遗传调控机制、研究细胞发育和分化，以及揭示疾病中的表观遗传异常。

单细胞蛋白质组分析

单细胞蛋白质组分析是对单个细胞进行蛋白质分析，以研究其蛋白质表达谱。常用的技术包括：

*CITE-seq：将抗体抗原结合反应与转录组测序相结合，以识别细胞表面的蛋白质。

*REAP-seq：利用抗体对多肽进行亲和富集，然后进行测序，以鉴定细胞内的蛋白质。

*CyTOF(细胞重金属同位素质谱)：利用抗体与重金属同位素偶联，对细胞进行多重蛋白质分析。

单细胞蛋白质组分析可以鉴定细胞表型、研究信号通路和蛋白质-蛋白质相互作用，以及揭示疾病中的蛋白质表达异常。

单细胞空间组学

单细胞空间组学将单细胞组学方法与空间信息相结合，以研究细胞在不同位置的分布和相互作用。常用的技术包括：

*MERFISH(多重错误相关识别成像)：利用寡核苷酸探针对固定细胞中的RNA进行成像，以研究转录因子和空间表达模式。

*VISUM(可视化空间转录组)：利用微流控芯片将单个细胞捕获到微珠上，进行转录组测序和空间定位。

*STORM(随机光活化超分辨显微镜)：利用光活化显微镜技术，对细胞中的蛋白质进行超高分辨率成像，以研究细胞器和亚细胞定位。

单细胞空间组学可以研究细胞在器官和转录过程中的位置关系，揭示细胞相互作用和发育过程中的空间动态。

应用

单细胞组学在发育、疾病、疾病诊断和靶向疗法等领域有着广阔的应用前景。

*发育：研究胚胎发育、干细胞分化和器官发生中的细胞异质性和相互作用。

*疾病：鉴定疾病相关的细胞类型、研究疾病的发病机制和进展，以及寻找新的疾病标志物。

*疾病诊断：通过单细胞分析，对癌症、传染病和其他疾病进行精准诊断和预后预测。

*靶向疗法：识别疾病特异性细胞类型，并设计针对特定细胞亚群的靶向疗法。

挑战和展望

单细胞组学技术仍在发展，面临着以下挑战：

*数据分析：单细胞数据量大，复杂，需要先进的分析方法和算法。

*技术改进：继续发展新的技术，以进一步降低成本、减少技术偏差和增加数据分辨率。

*跨组学研究：将单细胞转录组、表观组和蛋白质组信息相结合，以获得更全面的细胞信息。

尽管面临挑战，单细胞组学的前景仍然光明。通过持续的技术进步和创新性研究，单细胞组学有望在理解发育、疾病和疾病的诊断和靶向疗法的发展中发挥越来越重要的作用。第二部分单细胞分离与制备技术关键词关键要点单细胞分离与制备技术

【机械分离法】

1.机械离心：利用离心力将不同大小、密度或沉降速度不同的细胞分离。

2.流式细胞术：使用荧光标记和激光射线识别并分选特定细胞群。

3.微流体芯片：利用微小通道和精确流体控制对细胞进行物理分离。

【酶解法】

单细胞分离与制备技术

一、机械方法

1.组织离散化

*剪切力：使用剪刀或组织研磨机对组织进行机械剪切，产生单细胞悬液。

*酶消化：使用蛋白酶（如胰蛋白酶）消化组织间质，释放单细胞。

2.细胞分离网

*使用不同孔径的细胞分离网对细胞悬液进行筛选，根据细胞体积分离单细胞。

二、化学方法

1.表面活性剂

*使用去垢剂或吐温等表面活性剂破坏细胞间连接，释放单细胞。

2.螯合剂

*使用EDTA或EGTA等螯合剂螯合钙离子，破坏细胞连接蛋白，释放单细胞。

三、物理方法

1.FACS分选

*使用荧光激活细胞分选（FACS）技术根据细胞表面标记物选择性地分选单细胞。

2.微流体分选

*利用微流体装置的物理力（如流体剪切力）以非接触的方式分离单细胞。

四、酶解方法

1.非特异性酶解

*使用不具有序列特异性的酶（如胰蛋白酶或胶原酶）消化细胞膜和细胞外基质，释放单细胞。

2.特异性酶解

*使用具有特定序列特异性的酶（如CD24剪切酶）切割特定的细胞表面分子，释放单细胞。

五、免疫磁珠法

*使用包被有抗体的免疫磁珠与目标细胞表面标记物结合，通过磁力分离出单细胞。

六、激光捕获显微解剖（LCM）

*在显微镜下激光扫描组织切片，选择特定细胞区域并将其解剖，收集单细胞样本。

七、微型流体分离（μFluidics）

*利用微流体装置的微尺度结构和流体动力学原理分离单细胞。该方法具有高通量和高准确性的特点。

八、微流控芯片

*利用微流控芯片上的微通道和阀门，以精确和可控的方式处理和分离单细胞。该方法自动化程度高，通量大。

九、单细胞打印

*使用微流控技术或激光打印机，将单细胞精确打印到二维或三维基质上，形成具有精确位置和模式的单细胞阵列。

十、液滴式单细胞分选

*将细胞悬液包裹在液滴中，使用微流控技术在液滴内进行反应或筛选，然后通过液滴分选分离出单细胞。该方法具有高通量和自动化特点。

十一、单细胞拉曼分选

*利用拉曼光谱技术识别单细胞的化学成分，根据拉曼光谱峰的差异分离出不同细胞类型。该方法是非标记、无创的技术，可区分活细胞。

优化单细胞分离与制备

*选择合适的技术取决于研究目的、细胞类型和样品条件。

*优化分离和制备参数，如酶浓度、孵育时间和流速。

*使用高灵敏度检测方法验证单细胞分离纯度和存活力。

*考虑后续实验步骤（如单细胞测序或培养）对单细胞质量的要求。第三部分单细胞基因组测序技术关键词关键要点单细胞基因组测序技术

【单细胞全基因组测序（scWGS）】

1.scWGS通过测序单个细胞的全部DNA，可以提供细胞的完整基因组信息。

2.该技术可用于研究细胞异质性、基因表达变异和遗传疾病的遗传基础。

3.scWGS具有较高的成本和计算要求，需要先进的数据分析工具。

【单细胞外显子组测序（scExome-seq）】

单细胞基因组测序技术

单细胞基因组测序技术（scRNA-Seq）是一种强大的技术，能够对单个细胞的基因组进行全面表征。它通过对单个细胞的RNA进行测序，从而揭示其转录谱。与传统测序技术不同，scRNA-Seq允许在细胞水平上研究基因表达，从而深入了解组织的异质性、发育轨迹和表观遗传调控。

原理和方法

scRNA-Seq技术涉及以下主要步骤：

1.细胞分离和分离：单个细胞从组织或培养物中分离和分离，通常使用流式细胞术或微流控装置。

2.RNA提取：从单个细胞中提取RNA，通常使用反转录酶逆转录成cDNA。

3.文库制备：对cDNA进行文库制备，添加接头和条形码序列，以便在测序后识别不同的细胞。

4.测序：使用高通量测序平台对文库进行测序，生成大量的序列读取。

5.生物信息学分析：对测序数据进行生物信息学分析，包括质量控制、对齐、聚类和差异表达分析。

应用

scRNA-Seq技术在生物学研究中广泛应用，包括：

*细胞异质性表征：鉴定和表征细胞群体内的异质性，包括亚群、稀有细胞和干细胞。

*发育轨迹追踪：确定细胞的发育轨迹，从干细胞到分化细胞。

*表观遗传调控研究：研究表观遗传修饰如何调节基因表达，包括DNA甲基化和组蛋白修饰。

*疾病机制阐明：揭示疾病机制，例如癌症、免疫疾病和神经退行性疾病。

*个性化医疗：开发个性化治疗和药物干预，基于患者的独特细胞谱。

技术变种

除了标准的scRNA-Seq技术外，还有多种变种可用，包括：

*单细胞多组学：同时测量RNA、蛋白质、代谢物或表观遗传修饰，提供更全面的细胞表征。

*空间转录组学：在组织上下文中对细胞进行基因表达测序，揭示组织结构和功能。

*微流体单细胞测序：使用微流体装置在高通量和低成本的方式下对单个细胞进行测序。

*多重置换扩增（MDA）：对RNA进行增幅，提高低RNA含量细胞的测序灵敏度。

优点和局限性

scRNA-Seq技术提供了许多优点，包括：

*高灵敏度：可检测单个细胞中的基因表达。

*高分辨率：揭示细胞群体间的细微差异。

*全面表征：同时测量所有转录本，包括编码基因和非编码RNA。

然而，scRNA-Seq技术也存在一些局限性，包括：

*成本高昂：测序大量单个细胞的成本可能很高。

*数据分析挑战：分析大量高维数据可能具有挑战性。

*技术偏差：不同的细胞分离和捕获方法可能会引入偏差。

未来前景

scRNA-Seq技术仍在不断发展和改进。未来趋势包括：

*更高通量：开发更高吞吐量的测序平台，以分析更多的细胞。

*单细胞多组学整合：将scRNA-Seq与其他组学技术（如单细胞蛋白质组学）相结合，提供更全面的细胞表征。

*空间分辨率：开发技术在组织上下文中测量单个细胞的基因表达。

*表观遗传分析：深入研究表观遗传修饰在单细胞水平上的作用。

总之，单细胞基因组测序技术为研究细胞异质性、发育轨迹和疾病机制提供了强大的工具。随着技术的不断发展，scRNA-Seq将在生物学和医学研究中发挥越来越重要的作用。第四部分单细胞转录组测序技术关键词关键要点【单细胞转录组测序流程】

1.单细胞分离：通过酶解或机械分离等方法将组织或细胞群体中的单个细胞分离出来。

2.转录组捕获：利用微流控技术或纳米球等方法捕获单细胞中的RNA分子。

3.反转录与扩增：将捕获的RNA反转录成cDNA，并进行扩增。

4.文库构建与测序：利用PCR或其他技术构建文库，并使用高通量测序平台进行测序。

【单细胞转录组数据分析】

单细胞转录组测序技术

单细胞转录组测序技术是一种强大而高通量的分子生物学技术，可对单个细胞的转录组进行分析。它通过对细胞中所有信使RNA分子的测序，提供了细胞特定基因表达谱的全面视图。

原理

单细胞转录组测序遵循以下基本原理：

1.细胞分离：从感兴趣的组织或样品中分离单个细胞。

2.RNA分离和扩增：从每个细胞中提取RNA，并使用外显子捕获或全转录组扩增方法进行扩增。

3.文库制备：将扩增后的RNA片段转化为文库，准备进行测序。

4.测序：使用下一代测序(NGS)平台对文库进行测序。

5.数据分析：将测序数据处理和分析，以确定每个细胞中表达的基因和转录本。

技术平台

有几种单细胞转录组测序平台可用于细胞类型特异性基因表达分析：

*Smart-seq2：一种全长转录组测序平台，可提供高准确性和覆盖率。

*10xGenomicsChromium：一种基于微流体的高通量平台，可同时对大量细胞进行测序。

*Drop-seq：一种基于液滴的平台，可分析数千个细胞。

*CEL-Seq2：一种基于微流控的平台，可提供高分辨率和单分子分辨。

应用

单细胞转录组测序技术在生物医学研究中有着广泛的应用，包括：

*细胞异质性研究：识别和表征异质细胞群中的不同细胞亚群。

*发育生物学：研究细胞分化和发育轨迹。

*癌症研究：了解肿瘤异质性和耐药机制。

*免疫学：表征免疫细胞的多样性和功能。

*神经科学：研究神经元和神经胶质细胞的基因表达谱。

优势

单细胞转录组测序技术具有以下优势：

*高灵敏度：可检测单个细胞中的低丰度转录本。

*高通量：可同时分析大量细胞。

*全面视图：提供细胞特定基因表达的全面概述。

*非靶向：可检测所有表达的转录本，不受先验知识的限制。

限制

单细胞转录组测序技术也存在一些限制：

*RNA降解：细胞分离和RNA提取过程中可能发生RNA降解。

*技术偏差：不同的平台和方法可能会引入技术偏差，影响结果的可靠性。

*数据复杂性：单细胞数据复杂且高维，需要专门的分析工具和算法。

结论

单细胞转录组测序技术是一项革命性的技术，为对单个细胞的基因表达进行全面分析提供了前所未有的见解。它极大地促进了对细胞异质性、发育、疾病和生物学其他方面的理解。随着技术的不断发展和完善，单细胞转录组测序技术有望在未来产生更多令人兴奋的发现。第五部分单细胞表观组测序技术关键词关键要点【单细胞表观组测序技术应用】

1.单细胞表观组测序技术能够揭示细胞中特定DNA区域的甲基化修饰状态，为研究基因调控和细胞发育提供了深入了解。

2.单细胞表观组测序技术通过对单个细胞的DNA甲基化模式进行分析，可以识别不同细胞类型和状态之间的表观组差异，阐明细胞身份和功能。

3.单细胞表观组测序技术为表观遗传学研究开辟了新的途径，可以探索细胞异质性、疾病机制和干细胞分化等领域。

【单细胞染色质可及性测序技术应用】

单细胞表观组测序技术

单细胞表表观组测序是一种强大的技术，可测量单个细胞的表观组学特征，包括DNA甲基化、组蛋白修饰和染色质结构。这些信息对于了解细胞身份、发育和疾病至关重要。

DNA甲基化测序

*原理：DNA甲基化是一种表观遗传修饰，涉及在胞嘧啶核苷酸残基上添加甲基基团。

*技术：有几种单细胞DNA甲基化测序技术，包括：

*全基因组双硫菲基咪唑(WGBS)：高分辨率，但昂贵和耗时。

*还原亚硫酸氢盐测序(RRBS)：覆盖范围较低，但成本较低。

*MethylC-seq：中分辨率，可捕获CpG位点的甲基化。

*应用：识别细胞亚群、表征分化途径和研究表观遗传变化在疾病中的作用。

组蛋白修饰测序

*原理：组蛋白是DNA缠绕的蛋白质，它们的修饰调控基因表达。

*技术：单细胞组蛋白修饰测序技术包括：

*ChIP-seq：免疫沉淀感兴趣的组蛋白修饰，然后进行测序。

*CUT&RUN：一种基于酶的组蛋白修饰富集技术。

*应用：表征表观遗传景观、研究基因调控机制和鉴定表观遗传改变在疾病中的作用。

染色质结构测序

*原理：染色质结构的变化影响基因表达。

*技术：单细胞染色质结构测序技术包括：

*ATAC-seq：测序开放的染色质区域。

*Hi-C：研究染色质相互作用。

*应用：表征细胞类型特异性染色质构象、识别调节基因表达的元件和研究表观遗传异常在疾病中的作用。

数据分析

单细胞表观组测序数据分析是一个复杂的过程，涉及以下步骤：

*数据预处理：质量控制、对齐和过滤。

*降维：使用主成分分析或t分布随机邻域嵌入(t-SNE)识别细胞群。

*聚类：基于表观遗传特征将细胞分组为不同的细胞群。

*差异表达分析：识别不同细胞群之间表观遗传特征的差异。

*功能注释：将表观遗传特征与基因表达模式或通路相关联。

优势

*细胞异质性的表征：识别和表征以前未知的细胞亚群。

*表观遗传调控的机制：研究表观遗传修饰如何影响基因表达和细胞命运。

*疾病机制的见解：将表观遗传异常与疾病发病机制联系起来。

局限性

*抽样偏差：单细胞技术可能会引入抽样偏差，低估细胞群的异质性。

*数据解释：表观遗传数据的解释可能是困难的，因为它受多种因素的影响。

*成本和吞吐量：单细胞表观组测序技术通常昂贵且耗时。

结论

单细胞表观组测序技术是表观遗传学研究的变革性工具，它提供了对单个细胞表观遗传景观的宝贵见解。通过与其他组学数据相结合，它有望推进我们对细胞生物学和疾病机制的理解。随着技术的发展和分析方法的进步，单细胞表观组测序技术将继续在生物医学研究中发挥至关重要的作用。第六部分单细胞空间组学技术关键词关键要点【单细胞空间转录组学技术】

1.允许同时测量单细胞的空间位置和转录谱。

2.提供细胞-细胞相互作用、组织结构和基因表达模式的详细见解。

3.可用于研究组织发育、疾病进展和药物反应。

【单细胞空间蛋白组学技术】

单细胞空间组学技术

定义和原理

单细胞空间组学技术是一类用于同时解析单细胞基因表达和空间定位的技术。它结合了单细胞测序和显微成像技术，能够揭示细胞在组织内的分布、相互作用和功能异质性。

技术平台

单细胞空间组学技术主要包括以下平台：

*空间转录组学（ST）：将组织切片与条形码化探针混合，进行逆转录和测序，根据条形码信息推断细胞的空间位置。

*原位测序（ISS）：直接在组织切片上进行原位测序，保留细胞的空间信息。

*多路原位杂交（mISH）：使用多重荧光探针标记组织切片中的特定基因，进行显微成像。

*体素显微成像（VMI）：通过采集组织的高分辨率3D图像，然后与单细胞转录组数据进行关联。

应用

单细胞空间组学技术已广泛应用于各种生物学研究中，包括：

*组织发育和疾病进展：了解细胞在组织中的动态变化和相互作用。

*肿瘤微环境：解析肿瘤细胞与免疫细胞、血管内皮细胞等其他细胞类型之间的相互作用。

*神经科学：研究神经元和胶质细胞在脑组织中的空间分布和环路连接。

*免疫学：表征免疫细胞在免疫反应中的空间定位和功能分化。

技术优势

单细胞空间组学技术的优势包括：

*同时获取基因表达和空间信息：为研究细胞在特定组织环境中的功能和调控提供了全面的视图。

*揭示细胞异质性：识别细胞群体的空间异质性，包括分布、相互作用和功能差异。

*研究动态过程：通过分析不同时间点的组织切片，追踪细胞在空间和时间上的动态变化。

技术挑战

单细胞空间组学技术也面临一些挑战：

*成本高昂：仪器和耗材的成本相对较高。

*数据复杂：空间信息和基因表达数据整合和分析具有挑战性。

*分辨率限制：当前技术在空间分辨率上仍然有限，难以区分紧密相邻的细胞。

未来展望

随着技术的不断发展，单细胞空间组学技术预计在未来将得到更广泛的应用。研究热点包括：

*提高分辨率：发展新的成像技术，提高细胞定位的准确性和空间分辨率。

*整合多组学数据：将单细胞空间组学数据与其他组学数据相结合，获得更全面的生物学见解。

*单细胞动力学研究：开发技术来研究细胞在组织内的时间动态变化。第七部分单细胞组学数据分析方法单细胞组学数据分析方法

1.质量控制

*去除低质量细胞（低核酸回收率、高线粒体含量的细胞）

*过滤低质量读数（错误率高、低比对率的读数）

*过滤异常细胞（例如：双重体细胞）

2.数据归一化

*细胞系数归一化（将每个细胞的表达值除以该细胞的基因表达总和）

*大小因子归一化（将每个细胞的表达值除以该细胞的转录本大小）

3.降维和可视化

*主成分分析（PCA）：将高维数据投影到低维空间，保留最大程度的方差

*t分布随机邻域嵌入（t-SNE）：将高维数据非线性投影到低维空间，保留局部结构

*自组织映射（SOM）：将高维数据投影到二维网格结构中，保留细胞之间的邻近关系

4.聚类分析

*层次聚类：基于细胞之间的距离或相似性将细胞分组

*K均值聚类：将细胞分配到预定义数量的簇中，每个簇的细胞与簇中心的距离最小

*谱聚类：基于细胞之间的相似性图将细胞分组

5.细胞类型鉴定

*基于已知标记基因：使用已知的细胞类型标记基因，将细胞分配到相应的细胞类型

*差异表达基因分析：通过识别不同细胞类型之间显著差异表达的基因，鉴定细胞类型

*机器学习方法：训练机器学习模型以基于表达模式对细胞类型进行分类

6.细胞轨迹分析

*伪时序分析：对细胞进行排序，以重建细胞分化或迁移的轨迹

*Monocle：使用图论算法对细胞进行排序，并将细胞映射到伪时序空间中

*Wishbone：使用基于概率的推理来识别细胞轨迹中的分支点和关键调控基因

7.配对分析

*配对差异表达基因：在不同条件或细胞类型下，识别成对的差异表达基因

*配对细胞相互作用：识别成对的细胞，它们表现出强的相互作用，例如通过配体-受体对

*配对转录因子调节：识别成对的转录因子，它们共同调节特定基因集

8.功能分析

*基因本体（GO）分析：将基因映射到GO术语，以识别细胞中的显著富集功能

*通路分析：将基因映射到通路数据库，以识别细胞中显著激活或抑制的通路

*基因集富集分析（GSEA）：通过比较基因表达模式与已知基因集，鉴定细胞中的显著富集过程

9.数据集成

*跨数据集集成：将来自不同实验或技术平台的单细胞组学数据集集成在一起

*多组学整合：将单细胞组学数据与其他组学数据类型（例如，蛋白质组学或表观组学）集成在一起

*基于图的集成：使用图论算法将不同类型的数据集成到单个网络中第八部分单细胞组学技术在生物医学领域的应用关键词关键要点主题名称：疾病机制研究

-单细胞组学技术解析疾病细胞异质性，揭示疾病发生发展过程中不同细胞类型的功能和相互作用。

-通过识别关键的疾病相关细胞亚群，为靶向治疗提供新的思路和潜在的治疗靶点。

-探索疾病的细胞起源和演变过程，有助于理解疾病的病程和预后。

主题名称：药物靶点发现

单细胞组学技术在生物医学领域的应用

肿瘤学

*肿瘤异质性研究：单细胞组学可揭示肿瘤内的细胞异质性，识别不同亚群的肿瘤细胞，并探索它们与肿瘤进展和耐药性的关系。

*免疫细胞图谱：研究肿瘤微环境中免疫细胞的组成和功能，包括效应T细胞、调节性T细胞、肿瘤相关巨噬细胞等。

*癌症生物标志物发现：识别新的癌症生物标志物，用于诊断、预后评估和靶向治疗。

神经科学

*神经系统发育：研究中枢神经系统发育过程中不同细胞类型的分化和相互作用。

*神经退行性疾病：探索阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病中的神经元和胶质细胞变化。

*精神疾病：研究精神分裂症、抑郁症等精神疾病的神经回路和细胞病理学变化。

心血管疾病

*心脏发育：阐明心脏发育过程中心脏细胞的谱系和分化。

*心力衰竭：研究心肌细胞的损伤和再生过程，识别潜在的治疗靶点。

*心血管疾病风险评估：利用单细胞组学构建预测心血管疾病风险的生物标志物。

免疫学

*免疫应答动力学：揭示免疫细胞在感染和免疫反应中的动态变化，识别关键的细胞亚群和调节通路。

*免疫缺陷研究：研究原发性免疫缺陷疾病的病理生理学，鉴定致病突变和潜在治疗靶点。

*自身免疫疾病：探索自身免疫疾病中免疫细胞的失调，并开发个性化治疗策略。

再生医学

*组织工程：指导基于单细胞的组织工程，设计具有特