10x Genomics单细胞转录组测序（single cell RNA-seq, scRNA-seq），是使用10X Genomics结合二代测序技术，将形成组织或者器官的大量细胞进行标记和区分，在单个细胞水平对 mRNA 进行高通量测序的一项新技术，能够以高通量的单分子分辨率研究单个细胞基因表达谱，进而揭示复杂细胞群体的异质性，同时避免单个细胞的基因表达信号被群体的平均信号所掩盖。
产品优势
v 真正的单细胞水平测序，而非组织水平  
v 解决细胞异质性问题（分析每个细胞的表达特征）
v 挖掘重要的细胞类型，探索疾病致病机制、相关标志物等
实验原理
 
 
产品应用
器官/组织细胞图谱
发育生物学研究
疾病相关细胞类型发现
肿瘤研究
病毒学研究
 

问题一：单细胞转录组和普通转录组有什么区别？

单细胞转录组（Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）和普通转录组（Bulk RNA sequencing, Bulk RNA-seq）是两种不同的基因表达分析方法，它们在分辨率、应用场景和数据分析等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别：

1. 分辨率

单细胞转录组：提供单个细胞水平的基因表达信息，能够揭示细胞间的异质性。

普通转录组：提供整个组织或细胞群体的平均基因表达信息，无法区分单个细胞的表达差异。

2. 细胞异质性

单细胞转录组：能够识别和表征稀有细胞类型、细胞状态和亚群，揭示细胞间的异质性。

普通转录组：只能反映整个样本的平均表达水平，掩盖了细胞间的异质性。

3. 样本量

单细胞转录组：通常需要分析成千上万个细胞，样本量较大。

普通转录组：通常分析较少的样本量，但每个样本包含更多的细胞。

4. 生物学发现

单细胞转录组：能够发现新的细胞类型、细胞状态和基因调控网络。

普通转录组：能够揭示整体基因表达模式和生物学过程。

问题二：没有明确的marker基因，如何开展单细胞研究？

没有marker基因也可以进行单细胞测序。marker基因目的是为了细胞降维分群后进行细胞注释鉴定细胞类型。实际上细胞注释一方面依赖于数据库进行自动化注释，但是自动化注释存在一定的局限，后期需要进行人工校正。如果没有相应组织类型marker基因可以通过搜集文献整理同源物种marker基因进行手动注释或者直接根据测序数据鉴定的marker基因或者差异基因富集来命名细胞类型，比如，发表在NC上研究鸡心脏发育时空图谱，就是利用测序检测到的细胞特征性表达基因鉴定marker基因结合参考文献的方式对细胞进行注释，所以没有研究过的物种或者没有明确marker基因一样都是有迹可循进行细胞鉴定分析。

案例分析
单细胞转录组测序发现一种诊断和分层早期前列腺癌的新型管腔细胞（Molecular Cancer）
前列腺癌高度的瘤内异质性和复杂的细胞起源极大地限制了传统的RNA测序在疾病诊断和分层中寻找更好的生物标志物方面的效用。本研究采用单细胞RNA测序鉴定3种不同类型的管腔细胞及相应的标记基因，同时发现1类管腔细胞及其标记基因HPN对PCa诊断和分层至关重要。该研究为解释PCa的肿瘤异质性提供了宝贵的资源，并为PCa的治疗提供新的候选标记物。
技术路线:
 
样本选择：2例前列腺癌患者的癌组织
研究结果:
2例患者的癌组织经过解剖，消化为单细胞，使用10× scRNA-seq测序，获得7904个细胞，主要分为15个细胞亚群，其中有3种类型管腔细胞。
CNV分析，推断PCa中1型管腔细胞可能为恶性细胞。拟时间轨迹分析，揭示在前列腺癌发展过程中分化为2种不同类型的恶性管腔细胞。
对1型管腔细胞进行聚类，鉴定到5个子亚群。在子亚群5中，与细胞生长相关的基因高表达。AMACR，GLYAT1和PCA3在子亚群5中特异性表达，表明子亚群5可能是临床上用于PCa诊断和分层的重要细胞群。
子亚群5的标记基因在PCa组织中高度表达。通过ROC分析，鉴定子亚群5中特异性最高的6个标记基因，包括AMACR、GLYATL1、HPN、PCA3、PCAT18和PLA2G7。表明，子亚群5对PCa的诊断和分层至关重要。
免疫染色验证，HPN在癌组织中高表达，且在高病理分级中的表达水平显著高于低病理分级。因此，作者判定HPN可能是临床PCa诊断和分层更特异、敏感的生物标记物。
参考文献
Ma X, et al. Identification of a distinct luminal subgroup diagnosing and stratifying early stage prostate cancer by tissue-based single-cell RNA sequencing. Mol Cancer, 2020;19(1):147.
 
 

               细胞降维聚类UMAP图           Cluster占比图

                         Marker基因热图             Marker基因气泡图

SingleR自动细胞注释