摘要：人体是一个高度有序的系统，由大约37万亿个细胞组成，涵盖数百种细胞类型。尽管起源于一个单合子，细胞在分裂和生长过程中会不断累积遗传和表观遗传突变。事实上，同一组织、器官或细胞类型内的细胞可能对生理或病理过程有不同的贡献。在单细胞水平上理解这种异质性对于揭示发育
人体是一个高度有序的系统，由大约37万亿个细胞组成，涵盖数百种细胞类型。尽管起源于一个单合子，细胞在分裂和生长过程中会不断累积遗传和表观遗传突变。事实上，同一组织、器官或细胞类型内的细胞可能对生理或病理过程有不同的贡献。在单细胞水平上理解这种异质性对于揭示发育生物学、疾病机制和治疗策略方面的见解至关重要。在单个细胞水平上分析人体可以促进跨不同组织的数据整合与建模，从而推进对人类系统的理解。
2024年12月20日，由北京大学张泽民院士等多个单位的18位科研人员联合撰写的单细胞及空间组学前沿应用综述发表于SCIENCE CHINA Life Sciences。该综述全面讨论了单细胞和空间组学领域的历史发展和最新进展，回顾了单细胞多组学技术、空间组学方法以及用于单细胞图谱数据分析的计算策略方面的突破，强调了特别是在疾病背景下构建细胞图谱及其临床应用方面取得的进展，讨论了这一快速发展的领域中的新兴趋势、挑战和机遇。
1. 单细胞和空间组学概述
本章节对单细胞测序开发的必要性进行简述，进一步对单细胞技术开发面临的两个主要问题单细胞分离、微量遗传物质扩增进行介绍。
单细胞分离目前实验室使用较多的主要是四种方法：显微操作、激光捕获显微切割（LCM）、流式细胞分选（FACS）和微流控辅助的液滴封装。在这些方法中，微流控辅助的液滴封装显示出更好的通量性能和自动化。
微量的遗传物质扩增在多种基于杂交或等温扩增方法中不断优化，如连接-适配子PCR、引物延伸预扩增PCR和简并寡核苷酸引物PCR。以及为了克服杂交方法的局限性（例如，覆盖率低、等位基因丢失和扩增偏差），随后开发了等温方法和体外转录（IVT）。
与单细胞组学技术同步发展的是空间组学方法，该方法保留了位置信息，并在组织内映射基因表达和其他分子特征的空间组织。空间转录组学（STs）取得了令人兴奋的进展，它将空间信息与转录组学相结合，从而在保留组织结构的同时进行基因表达分析。此外，多重原位杂交在单个组织切片中检测多个RNA或DNA靶标，并提供基因表达的高分辨率空间图谱。
2. 单细胞测序技术
本章节详细的介绍了各种单细胞测序技术，包括单细胞转录组、单细胞微生物转录组、单细胞基因组、单细胞表观组、其他单细胞组学。其中针对单细胞转录组学技术从单细胞分离、单细胞标记、文库构建等各个方面进行了详细介绍。
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图1.不同单细胞组学技术概览
3. 单细胞多组学技术
本章节作者首先讨论了已知的各种模式分离策略，这是多组学和单组学方法之间的一个关键区别特征。然后强调了一些代表性方法，以展示多组学的发展进程和最新进展。在讨论中呈现了过去十年中开发的模式联合检测和分离的综合技术时间线。
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图2.单细胞多组学工作流
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图3.不同类型的模式分离策略
4. 空间组学技术
本章节首先介绍空间组学技术发展的历史，后详细介绍了现在主流使用的4种空间转录组技术方法。基于空间转录组进一步介绍了空间基因组、空间表观组学、空间蛋白组，以及不同空间组学技术对比。
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图4.4种主流空间转录组方法
5. 数据分析挑战
本章节从不同层次：组织水平到单细胞水平、单个细胞到百万个细胞、单一组学到多组学到空间组学、单一物种到跨物种对单细胞组学分析的主要思路及面临的挑战进行介绍，同时也讨论到AI算法在单细胞组学数据分析中的应用大有可为。
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图5.单细胞组学分析的主要挑战
6. 单细胞图谱绘制进展
本章节主要介绍了小鼠和人类单细胞图谱绘制的进展以及果蝇、斑马鱼等物种的单细胞图谱绘制进展。
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图6.人和小鼠单细胞图谱绘制的重要进展
7. 单细胞在转化医学中的应用
在本章节中，作者强调了单细胞组学如何转化为临床应用，并讨论了其对疾病理解和治疗策略的变革性影响。
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图7.单细胞组学在癌症治疗（A）、非癌症疾病治疗（B）以及药物发现和精准医疗（C）中的临床应用
8. 单细胞组学挑战与机遇
本章节详细阐述了单细胞组学在未来应用中的挑战和机遇，例如如何解决覆盖有限、空间组学技术通量低和灵敏度低、单细胞空间组学成本太高、如何进行不同组学数据的整合、临床应用中的数据隐私和伦理问题等。
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图8.未来单细胞时空组学的发展方向
本篇综述全文近3万字，详细的介绍了单细胞时空组学的历史发展以及未来发展方向，对于想要快速建立单细胞时空多组学认知的人群非常友好，建议反复精读~
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来源：科学银河系