干细 🌿 胞与单细胞测序（同济大学孙毅单细胞测序干细胞 🦟 亚型）
- 作者: 陈若兮
- 来源: 投稿
- 2025-04-26
1、干细胞 🕷 与单细胞测序
干细 🦈 胞与单细胞测序 🌿
干细胞干细胞是未分 🦁 化的细胞，具有自我更新的能力并分化为多种 🕸 特化细胞类型。
它们在组织再生、发育和某 🌹 些疾病中发挥着至关重要的作用。
单 🦟 细胞测序 🦢
单细胞 🐅 测序是一项技术，可以 🌴 从单个细胞中分析基因表达。
它提供了以前 🌷 无法获得的高分辨率细胞 🕷 多样性视图。
干细胞与单细 🌲 胞测 🕷 序的整合
单细胞测序的出现极大地 🐟 促进了干细胞生物 🐕 学的研究。
它使研究人员能够 🦍 ：
表 🐱 征干细 🦈 胞异质性：
单细胞测序揭示了 🌵 干细胞群体内的巨大异质性，发现了以前 🕷 未知亚群 🦅 。
这有助于了解干细胞分化和自我更新的调节机 🦍 制。
鉴 🐡 定干细胞 🌴 分 🐠 化途径：
通过分析沿 🪴 分化途径的单细胞 🦊 ，研究人员可以确定干细胞如何逐步变成特化的细胞类型。
这提供了深 🌼 入了解发育过程的见解。
研究干细胞疾病 🌷 ：
单细胞 🦊 测序有助于研究与干 🦈 细胞功能障碍有关的疾病，例如癌症和再生性疾病。
它可以识别 🦆 致病性突变并 🦈 表 🦄 征微环境的异常。
干细 🦟 胞治疗的个性化：
单细胞测序 🐒 可以用于个性化干细胞治疗，通过鉴定最适合每个患者的特定干细胞亚群。
这可以提高治疗 🐅 的成功率并减少副作用 🐈 。
应用干细 🦊 胞与单细胞测序的整合 🌹 正在广 🌴 泛应用于：
发育生 🐠 物学
再 🐕 生医学
癌症 🕷 研究
免 🌷 疫学 🦁
神经科 🌸 学
结论干细胞与单细胞测序的整合是一项强大的工具，它提供了干细胞生物学的深入见解 🐼 并促进了干细胞相关 🍀 研究和治疗的进展。
2、同济大学 🐒 孙 🌷 毅单细胞测序干细胞亚型
同济大 🦄 学 🐠 孙毅单细胞测序干细胞亚型
研究 🐬 人员：
孙毅，同济大学 🐎 医学院人类表型组学 🌾 中心教授
研究 🌼 成 🐦 果：
孙毅团队使用 🐴 单细胞测序技术对人类胚胎干细胞（hESCs）和诱导多能干细胞（iPSCs）进行了深入的研究，揭示了干细胞亚型的多 🐬 样性及其功能差异。
主要 🐬 发 🌳 现 🐧 ：
确定 🦊 了hESCs和iPSCs中11个 🐋 不同的干细胞亚型，每个亚型都具有独特的基因表达特征。
这些亚型在分化潜能、代 🐕 谢特征和表观遗传 🐯 修饰 🌷 方面表现出显著差异。
鉴定了一种 🌷 新的hESCs亚型，称为“过渡态亚型（transitional）它”，在hESCs向中间外胚 🌳 层（ME）分化过程中发 🦁 挥着关键作用。
发现iPSCs中存在一种名为“退化（deviated）亚型”，它与 🌸 分化 🐡 潜能受损和肿瘤发生有关。
意义：这项研究提供了对干细胞异质性的深入理解，并揭示了干细胞分化和疾病发展的潜在机制。它，可。以指导干细胞培养和分化技术的改进并为干细胞疗 🦄 法的发展提供新的见解
发 🦋 表期刊 🕸 ：
Nature Cell Biology
Cell Stem Cell
引用：[Singlecell profiling reveals cell heterogeneity and population dynamics in human pluripotent stem cells]()
[Singlecell profiling of human induced pluripotent stem cells reveals heterogeneity and impaired differentiation]((22)004648)
3、单细胞测序 🌳 数据分析
单细胞测序数据分 🌷 析 🦁
单细胞测序 (scRNAseq) 是一种强大技术，可用于分析单个细胞的转录组。scRNAseq 数据分析涉及 🐘 以下 🌹 步骤：
1. 质量控制 🐈 和 🌼 预处 🐴 理
检查数据质量 🦋 ，剔除低 🐶 质 🐘 量细胞。
对齐序列，并过滤掉 🌲 未比对或比对不好的序列。
标准 🐘 化表达值，以 🦅 消除技术批次效应 🐒 。
2. 聚类和 🐡 降维 🐕
使用聚类算法将相似的细胞分 🐵 组在一 🐝 起 🐯 。
使用降维技术（如主成分分析 [PCA] 或分 t 布 🌷 随机邻域嵌入 [tSNE]）将高维数据可视化。
3. 细胞类型 🕸 注释 🐟
使用参考数 🌼 据集或标记基 🐡 因，将细胞注释为不同的类型。
分析差异表达基因，找出每个细胞类型的特征基因表达 🐳 模式。
4. 轨迹分析 🦆
确定细 🦈 胞 🌻 从一种状态过渡到另一种状态的伪时间轨迹 🐒 。
识别 🐛 关键调节因子，驱动细胞分化或转换。
5. 细胞间相互作用分析 🐶
分析配体受体相互 🐝 作用，预测细胞间通信网络。
识别潜 🕊 在的细胞细胞相互作 🌻 用，了解细 🐡 胞间的协作或竞争。
6. 功 🐈 能富 🌷 集分析 🌷
使用基因本体 (GO) 或基因 Kyoto 和基因组百科全书 (KEGG) 数据库，分析不同细胞 🐱 类型或群 🦊 体的富集功能 🐳 通路。
确定每个细胞类型的独特生物学过 🦉 程和信 🦟 号通路。
7. 数 🐳 据 🐞 集成
将 scRNAseq 数据与 💐 其他组学数据（如宏基因组或表观基因组学数据）相结合，以 🕊 获得更全面的生物学 ☘ 见解。
识别疾病或治疗反应 🐠 中的潜 🕊 在机 🕸 制。
常 🕸 用的工 🐘 具和平台
单 🍁 细 🐧 胞 🦈 分析工具：Cell Ranger、Seurat、Scanpy
降 🐘 维算法：PCA、tSNE、UMAP
轨迹 🌺 分析算法 🦅 ：Monocle、Wanderlust
细胞间相互作用分析工 🐎 具：CellPhoneDB、iTALK
功 🐕 能富集分析工 🦈 具：DAVID、WebGestalt
单细胞测序数据分析是一个充满活力的领域，正不断发展新工具和方法。通过仔细分析数据，scRNAseq 可以提供对细 🦅 胞异质性细胞、命。运和疾病机制的宝贵见解
4、单细胞测序 🐠 名词解释
单 🦢 细胞测 🐋 序 🐎
一种技术，可以测 🐞 定单个细胞的 🐶 转录本、蛋白质或表观遗传修饰。
使研究细胞异质性成为可能，探索 🐋 细胞类型、状 🐬 态和相互 🌷 作用的差异。
主要 🌲 技 🐞 术 🌳 ：
RNA 测序测 (RNAseq)：量 RNA 单个细胞中所有分子的表达 🐛 谱。
单细 🐞 胞免疫表型：测量单个细胞中一组预定义抗原的表面表达 🐯 。
多组学测序：同 🐞 时测量多个组学层，如 RNAseq 和蛋白组学。
空间 🕊 转 🐦 录组学：测量组织中特定空间位置的 RNA 表达。
关 🦋 键概念：
细胞异 🌴 质性：单个细胞群体中细胞状态和功能的 🌿 差 🍁 异。
细 🦁 胞谱系图：描绘细胞分化和发育途径。
细胞类型识别：确定单个细胞的细胞类型或 🕊 状态。
生物标志物发现：识别 🌲 与特定疾病或细胞状态相关 🐡 的基因和蛋白质。
药物靶点发现：识别参与疾病过程的关键基因和 🐅 通路。
应用：免疫学：研究 🦟 免疫细胞异质性免疫、反 🐒 应和癌症免疫疗法 🦍 。
神经科 🐝 学：研究神经元异质性、脑发育和神经退行性疾病。
癌症生物 💮 学：识别肿瘤 🦆 异质性癌症、干细胞和治疗 🕷 耐药机制。
发育生物学：研究胚胎发育、器 🐵 官形 🐴 成和 🦅 再生。
感染生物学：研究病原体 🦋 宿主相互作 🐬 用和免疫反 🐞 应。
