米兰app 【重磅综述】单细胞组学技术: 实验流程、数据分析与应用全景综述

细胞作为生物系统的基本单位，其异质性与分子特征解析是生物医学研究的核心命题。2024 年发表于《SCIENCE CHINA Life Sciences》的 “Single-cell omics: experimental workflow, data analyses and applications” 一文，系统综述了单细胞转录组、基因组、表观组、蛋白质组等八大类技术的最新进展、计算方法及生物医学应用，为科研人员提供了技术选择与数据分析的全面指引。

单细胞转录组测序（scRNA-seq）：涵盖低通量（Tang’s protocol、Smart-seq 系列）与高通量（Drop-seq、10x Chromium）技术，核心聚焦单细胞分离、反转录与 cDNA 扩增优化，配套从数据预处理到细胞互作分析的完整计算流程。

单细胞全基因组测序（scWGS）：以 WGA 技术为核心，包括 PCR 扩增、等温扩增等方法，突破微量 DNA 扩增偏倚难题，高 - throughput 技术实现肿瘤异质性与胚胎遗传学研究的规模化分析。

单细胞表观组测序：覆盖 DNA 甲基化、染色质可及性等多维度，技术包括 scRRBS、scATAC-seq 等，通过针对性计算工具解决数据稀疏性问题，米兰app官方网站助力胚胎发育与肿瘤免疫机制研究（配图 6：单细胞表观组测序技术概览）。

质谱基单细胞蛋白质组 / 代谢组技术：聚焦样品制备微型化、质谱检测灵敏度优化，SCoPE2、nanoPOTS 等技术实现单细胞水平蛋白 / 代谢物精准定量，为生物标志物发现提供新维度（配图 8：主流 SCP 工具 workflow）。

多模态与空间转录组技术：多模态技术实现同一细胞多组学联合分析（如 RNA+ATAC），空间转录组通过微 dissection、条形码标记等策略保留空间信息，解析组织微环境与细胞互作（配图 14：空间转录组技术原理）。

单细胞 CRISPR 筛选技术：整合转录组 / 表观组检测，Perturb-seq、ECCITE-seq 等平台实现基因扰动与表型的高通量关联分析，配套数据降噪与调控网络推断工具。

该综述全面梳理了单细胞组学技术的发展脉络与应用场景，为肿瘤异质性、胚胎发育、免疫调控等领域研究提供了系统方法论。无论是技术选型还是数据分析，都为医学科研工作者提供了极具价值的实践参考，推动单细胞技术在精准医学领域的深度落地。

Sun F, Li H, Sun D, Fu S, Gu L, Shao X, Wang Q, Dong X, Duan B, Xing F, Wu J, Xiao M, Zhao F, Han JJ, Liu Q, Fan X, Li C, Wang C, Shi T. Single-cell omics: experimental workflow, data analyses and applications. Sci China Life Sci. 2025 Jan;68(1):5-102. doi: 10.1007/s11427-023-2561-0. Epub 2024 Jul 23. PMID: 39060615.