查看“单细胞组学”的源代码

<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">

<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
        <strong>单细胞组学</strong>（Single-cell Omics）是21世纪[[生命科学]]领域的核心支柱技术。该技术利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对[[基因组]]、[[转录组]]、[[表观组]]及[[蛋白质组]]等多维信息进行深度解构。它打破了传统组学“平均化”的局限，是解构[[细胞异质性]]、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。
    </p>
</div>

<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;">
    
    <div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
        <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学 · 核心全息图</div>
        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Single-cell Omics (点击展开详细数据)</div>
    </div>
    
    <div class="mw-collapsible-content">
        <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 12px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
                [[文件:Single_Cell_Visual_Large.png|220px|内容示意]]
            </div>
            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">精准医学多维研究底层引擎</div>
        </div>

        <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">技术核心</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞测序]]</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">分辨率</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/[[亚细胞]]级</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床转化</th>
                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td>
            </tr>
        </table>
    </div>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">技术框架与核心维度</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    单细胞组学通过物理或化学解离技术，利用[[分子条形码]]（Barcode）对单细胞进行身份编码：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[scRNA-seq]]：</strong> 监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性状态。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[scATAC-seq]]：</strong> 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[空间转录组]]：</strong> 融合空间位置信息，解码[[肿瘤微环境]]内的细胞通讯。</li>
</ul>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗领域的应用进展</h2>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
<p style="margin: 10px 0;">
    在各类[[生物治疗]]手段中，针对[[驱动基因]]的<strong>[[靶向药物]]</strong>是转化最快的方向：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>耐药克隆识别：</strong> 在治疗初期精准锁定携带 KRAS<sup>G12D</sup> 或 EGFR<sup>T790M</sup> 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>联合用药方案：</strong> 揭示旁路激活路径，制定针对[[耐药性]]的联合给药策略。</li>
</ul>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 免疫治疗与细胞治疗</h3>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[免疫治疗]]：</strong> 分析微环境中 [[T细胞]] 衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。</li>
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[细胞治疗]]：</strong> 在 [[CAR-T]] 制备中监控细胞组分，确保产品的体内持久性。</li>
</ul>

<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞多组学的核心贡献</th>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">药物研发</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别[[异质性]]驱动突变，监测极早期微小残留病灶。</td>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">[[个性化医疗]]</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于全息图谱定制多肽疫苗或[[单克隆抗体]]。</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">辅助决策系统的临床转化</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    海量数据需通过[[深度学习]]等智能处理引擎转化为临床策略：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息图谱检索：</strong> 利用[[单细胞图谱库]]对临床样本进行亚秒级精准标记。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>方案预测：</strong> 智能评估获益概率，辅助制定最优个体化路径。</li>
</ul>

<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
    [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009. <br>
    [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.
</div>

<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
    <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞组学导航</div>
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
        [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间组学]] • [[靶向药物库]] • [[辅助决策系统]]
    </div>
</div>

</div>