摘要：人体是一个高度复杂的系统，包含约37万亿个细胞，并涵盖数百种细胞类型。虽然这些细胞都源于同一个受精卵，但在再生与分化过程中，它们不断积累遗传和表观遗传变异，这导致同一组织、器官或细胞类型内存在着显著的细胞异质性，不同细胞可能对生理或病理过程产生不同的影响。深入

人体是一个高度复杂的系统，包含约37万亿个细胞，并涵盖数百种细胞类型。虽然这些细胞都源于同一个受精卵，但在再生与分化过程中，它们不断积累遗传和表观遗传变异，这导致同一组织、器官或细胞类型内存在着显著的细胞异质性，不同细胞可能对生理或病理过程产生不同的影响。深入理解这种细胞异质性对基础与临床研究至关重要。单细胞和空间组学技术的发展，让我们能够以前所未有的精度分析生物系统，绘制高精度的多组学的细胞图谱，并建立数字生命模型。

近日，由华大生命科学研究院、浙江大学以及北京大学等单位的18位科研人员联合撰写的单细胞及空间组学前沿应用大综述发表于《中国科学：生命科学》（SCIENCE CHINA Life Sciences）。该综述以超长篇幅（近3万字，700多篇文献）系统性梳理了单细胞和空间组学领域的历史、进展、应用与展望。

SCIENCE CHINA Life Sciences 官网截图

综述指出，单细胞和空间组学技术突破了传统基因组学研究方法的局限，能够深入解析单个细胞的差异和空间位置信息。这些技术推动了细胞图谱的构建，为理解疾病机制和开发新型治疗方法提供了关键信息。

目前，单细胞测序技术已经从最初的转录组测序发展到全基因组、表观基因组和蛋白质组测序，从单一组学测序发展到多组学联合测序，从单个细胞测序发展到亚细胞测序，并且测序规模从几十个细胞扩展到数百万个细胞。

单细胞组学技术在不同组学领域的应用概览示意图

多组学技术源于单组学方法，并在此基础上扩展了技术流程，包括细胞分离和收集（微流控、移液器吸取、流式细胞术等），以及复杂的标记策略。多组学方法的关键原则之一是强调分离不同组学数据以维护数据完整性和分析效率。

文章详细总结了空间转录组和空间多组学技术在过去25年的发展历程，具体描述了四类主要技术，包括空间原位杂交技术（SISH）、空间原位测序技术（SISS）、空间原位显微切割技术（SISM）、空间原位标签技术（SISB），并展示了空间组学方法在发育生物学、神经科学、病理学和植物科学领域的应用历史。

四种主要的空间转录组学技术概述示意图

此外，文章探讨了单细胞组学数据的分析策略，基于深度学习的细胞图谱数据建模，以及跨平台、跨物种大数据分析中面临的计算挑战。

文章系统回顾了自 2016 年人类细胞图谱计划（HCA）发布以来，以小鼠和人类为代表的跨物种、跨组织细胞图谱研究的历史，并总结了单细胞基因组学在癌症治疗、非癌症疾病治疗以及药物靶点发现和精准治疗等方向的临床应用。

未来，随着通量、敏感性和模式的改进，单细胞和空间技术有望推动生物学研究各个方面的范式转变。基于人工智能的数字生命模型，将实现硅基的高效大规模功能实验筛选，从而极大地加速疾病靶点发现和药物研发。这些创新将开启一个新的生物医学时代，促进基础研究的临床转化，攻克疾病并守护人类健康。

单细胞和空间组学的未来方向

目前，在单细胞和空间组学领域， 华大单细胞技术DNBelab C4技术平台基于高通量单细胞建库系统，联合自主研发的DNBSEQ超高通量测序系统，可以实现单次测序数据产出规模达百万级细胞，可用于检测scRNA-seq及scATAC-seq，在大幅降低建库成本的同时实现全局性的组织细胞图谱，是当前可以实现高通量、低成本、一站式单细胞组学研究的全流程技术平台。

而基于自主研发的时空组学技术Stereo-seq，华大时空组学不仅实现了全球领先的“纳米级分辨率”与“厘米级全景视场”双重优势，更持续研发出强大、稳定且用户友好的端到端产品解决方案，包括如时空转录组FF、时空转录组FFPE、时空蛋白转录组Stereo-CITE等。截至目前，Stereo-seq已助力科研团队在Cell、Nature和Science等国际期刊上发表近100篇文章，并屡获技术创新及成果突破等奖项。

华大生命科学研究院徐讯研究员，浙江大学郭国骥教授、郭红山教授、阮一骏教授、王永成教授，以及北京大学张泽民院士、邢栋教授为该论文的通讯作者。华大生命科学研究院姜宇佳博士，良渚实验室王晶晶博士、叶昉博士、冉霞博士，浙江大学柴皓曦博士、徐子叶博士、傅雨婷、张国栋、吴涵语，以及北京大学王腾、夏启旻博士为本文共同第一作者。本研究获得国家自然科学基金、科技部重点研发计划、浙江省尖兵领雁项目的支持。

来源：科学青漾