查看“单细胞组学”的源代码

<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.8; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">'''单细胞组学'''（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心支柱技术，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等信息进行高通量分析。该技术彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式，能够精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 280px; margin: 0 0 20px 20px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 10px; background-color: #ffffff; overflow: hidden; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.03);">{| class="wikitable" style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse;"|+ style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 15px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;" | 单细胞组学 <span style="font-size: 0.75em; font-weight: normal; color: #64748b;">Single-cell Omics</span>|-| colspan="2" style="padding: 30px; text-align: center; background-color: #ffffff;" |<div style="width: 60px; height: 60px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 16px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; padding: 8px;">[[文件:Single_Cell_Precision.png|50px|缩略图]]</div><div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 12px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%; font-size: 0.9em;" | 技术核心| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | 高通量单细胞测序|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 分辨率| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | 单细胞/亚细胞|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 临床转化| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | 动态耐药监测|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 关联库| style="padding: 10px 15px; color: #3b82f6; font-weight: bold; font-size: 0.95em;" | yixue.com 全息库|}</div>== 技术框架与核心维度 ==单细胞组学通过物理或化学方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识。转录组 (scRNA-seq)：反映细胞实时功能状态。染色质可及性 (scATAC-seq)：揭示调控基因表达的表观遗传景观。空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：在保留空间位置信息的前提下揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。== 生物治疗中的进展与应用 ==单细胞组学已成为**[[生物治疗]]**领域不可或缺的评估工具，能够从根源上优化治疗路径。=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===在所有生物治疗手段中，**[[靶向药物]]**的开发与临床应用受单细胞技术影响最深：耐药克隆识别：通过单细胞测序，研究者可以在治疗前识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 等特定突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判耐药发生的风险。多靶点联合设计：单细胞数据有助于确定不同癌细胞亚群的共有靶点，从而设计更具杀伤力的联合用药方案。=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===免疫治疗 (Immunotherapy)：单细胞技术能够描绘肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。细胞治疗 (Cell Therapy)：在 [[CAR-T]] 制备中，通过单细胞分析优化细胞成分，确保产品在体内的长效扩增。<table style="width: 85%; margin: 25px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;"><tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"><th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;">应用领域</th><th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">靶向药物研发</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。</td></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">免疫微环境图谱</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。</td></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">个性化诊疗</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于患者单细胞图谱定制“孤儿药”或特异性疫苗。</td></tr></table>== 智慧医生视角下的数据闭环 ==单细胞数据的高维度特性需要更高效的处理引擎，[[智慧医生]]（Smart Doctor）系统在其中发挥了关键作用：自动病理溯源：[[智慧医生]] 通过集成 [[yixue.com全息库]] 的数亿个细胞特征，可实现对未知样本的秒级细胞注释。决策优化：系统能够基于单细胞多组学数据，自动生成针对特定患者的精准生物治疗建议书，规避无效治疗。== 参考文献 ==<div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 15px;">[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025.[3] NCCN Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.</div><div style="clear: both; margin-top: 35px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;"><div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 10px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"|-! style="width: 25%; padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff; border-right: 1px solid #fff;" | 测序技术| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]|-! style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff; border-right: 1px solid #fff;" | 治疗关联| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[靶向治疗方案]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T细胞制备]]|-! style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #fff;" | 系统工具| style="padding: 10px;" | [[智慧医生系统]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗专家共识]]|}</div></div>