ScRNA-seq
scRNA-seq（Single-cell RNA sequencing）即单细胞转录组测序技术，是一种在单细胞分辨率下对全转录组进行高通量测序的分子生物学方法。该技术通过捕捉单个细胞中的 mRNA 表达信息，克服了传统大宗测序（Bulk RNA-seq）无法区分细胞异质性的局限。它是解构复杂组织架构、识别稀有细胞亚群以及追踪细胞分化与演化轨迹的核心底层技术。
关键技术路径
scRNA-seq 的实验流程主要分为四个关键阶段，旨在将生物样本转化为可分析的数字矩阵：
- 单细胞制备： 通过酶学解离或机械法将组织转化为活性良好的单个细胞悬液。
- 细胞捕获与标记： 采用液滴法（Droplet-based）或板法（Plate-based）隔离单个细胞，并引入分子条形码（Barcode）对细胞身份进行编码。
- 文库构建： 进行反转录（RT）及扩增，并在 3' 或 5' 端添加测序接头。
- 生物信息学分析： 包含去接头、序列比对、聚类分析及细胞类型鉴定。
学术与临床价值
1. 解析肿瘤异质性
scRNA-seq 能够识别肿瘤病灶内不同功能的细胞亚群，如耐药持久性细胞（DTPs）或具有干性的癌细胞亚群，为解析肿瘤进展提供分子依据。
2. 免疫微环境全景描绘
该技术可深度刻画浸润淋巴细胞（TILs）的状态，区分T细胞耗竭、激活及调节等不同功能表型，是免疫治疗疗效评估的重要工具。
| 主要方法 | 技术特点 |
|---|---|
| Drop-seq / 10x | 高通量，适合捕获数万个细胞，主要覆盖 3' 端。 |
| Smart-seq2 | 全长覆盖，灵敏度高，适合精细分析少部分细胞。 |
经典参考文献与学术点评
[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.
点评：单细胞转录组测序的奠基之作，首次证明了从单个哺乳动物细胞中获取完整表达信息的可行性。
[2] Macosko EZ, et al. "Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets." Cell. 2015.
点评：该研究引入了微流控液滴技术，使单细胞测序从低通量转向高通量，是目前商业化主流技术（如10x Genomics）的理论基石。
[3] Zheng GXY, et al. "Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells." Nature Communications. 2017.
点评：该文详细展示了 GemCode 系统的稳定性与大规模应用潜力，确立了其在临床样本解析中的金标准地位。