单细胞组学

单细胞组学绘制每一个细胞的基因组、转录组或蛋白质组，而非组织的批量平均，把混合细胞的“思慕雪”变成不同细胞类型的目录。它主要以委托服务形式交付：生物技术或临床研究团队将新鲜组织活检送至平台或 CRO，后者运行基于液滴的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq），返回按细胞的基因表达矩阵，并用机器学习流程分析。行业标准的捕获采用 10x Genomics Chromium 平台的微流控凝胶珠-乳液（GEM）：每个细胞在液滴内裂解，并被 16 核苷酸细胞条码与 12 核苷酸唯一分子标识符（UMI）标记；CITE-seq 通过 DNA 条码抗体扩展至表面蛋白，scATAC-seq 按细胞读取染色质可及性。其产出支撑肿瘤学（稀有耐药肿瘤亚克隆）、免疫学（T 细胞耗竭与检查点抑制剂应答）以及国际人类细胞图谱。深度测序需每细胞至少 5 万条 reads，因此该服务将微流控、Illumina 级测序与 AI 分析整合为一个由生物制药按项目采购的 CRO 流程。

单细胞组学的主要方向：

1. scRNA-seq 捕获平台： 微流控液滴条码化（10x Chromium、BD Rhapsody、Singleron），每次运行分离并为数万细胞加条码，覆盖全转录组表达。
2. 按细胞多组学（CITE-seq、scATAC-seq）： 与 RNA 同时读出表面蛋白（CITE-seq）或染色质可及性（scATAC-seq），给出完整表型分辨率。
3. 空间与轨迹方法： 空间转录组保留组织位置，拟时序算法（Monocle、scVelo）将静态细胞沿发育轨迹排序。
4. AI 分析服务： 流程（Cell Ranger、Seurat、Scanpy）对 reads 去多路复用、按类型在 UMAP 图上聚类细胞，并为客户呈现独特肿瘤标志物。

行业价值链#

[活细胞分离] ──> [微流控 GEM 条码化] ──> [NGS 文库组装]
                          │
               (深度测序)
                          │
                          ▼
[治疗靶点发现] <─── [AI 聚类 / Seurat] <─── [Cell Ranger 流程]

价值链层级#

行业横切技术：

• 微流控 GEM 条码化： 精确生成“水-油”液滴，每个液滴含一个细胞与一颗覆盖数百万引物的凝胶珠，引物携带共享细胞条码与唯一分子标识符。
• 唯一分子标识符（UMI）： 每条 mRNA 上的短随机标签，让流程绝对计数原始 RNA 分子，消除 PCR 扩增偏倚。
• 拟时序轨迹推断： 由表达谱的平滑变化将静态单细胞沿虚拟发育或激活轨迹计算排序（Monocle、scVelo）。

单细胞组学服务技术栈将微流控捕获引擎、多组学化学与 AI 分析层整合为一个 CRO 流程。

1. 微流控 GEM 捕获与 UMI 条码化：
   • 液滴平台（10x Chromium、BD Rhapsody、Singleron）将一个细胞与一颗带条码的凝胶珠共包入液滴；珠上每条引物携带 16-nt 细胞条码与 12-nt UMI。
   • UMI 让流程绝对计数原始 RNA 分子，消除 PCR 扩增偏倚，使各细胞表达值定量可比。
2. 按细胞多组学（CITE-seq、scATAC-seq）：
   • CITE-seq 用 DNA 条码抗体标记表面蛋白，与 mRNA 一同读取，在同一细胞内给出完整表型；scATAC-seq 则绘制开放染色质区域。
   • Mission Bio 的 Tapestri 将按细胞读出扩展至体细胞 DNA 突变加蛋白，用于白血病微小残留病监测。
3. AI 分析与轨迹推断：
   • Cell Ranger 流程对 FASTQ reads 去多路复用、比对到基因组，构建供下游工具使用的“基因×细胞”矩阵。
   • Seurat 与 Scanpy 降维（UMAP）、按类型聚类细胞并推断拟时序轨迹（Monocle、scVelo），向客户交付聚类图与独特肿瘤标志物清单。