基因慧：2020單細胞行研報告（附下載）

(一)實驗技術重難點

為了 獲得高質量的單細胞進行測序，必須充分了解樣本型別並根據具體的樣本來優化實驗操作。

如果方法不當，細胞基因表達譜可能會出現變化，甚至部分對環境較為敏感的細胞會出現死亡，並在裂解後向周圍環境釋放，從而造成檢測中的背景噪音，從而影響單細胞資料的質量。因此實驗過程中需要儘量避免細胞死亡和裂解，不斷優化製備條件，加快實驗流程，減少對樣本細胞的刺激。另外，對於凍存人組織樣本及拿不到理想單細胞懸液的組織型別，應著重考慮單細胞核抽提技術的開發。

目前雖然微流控技術的應用使得單細胞的通量能達到上萬個細胞，然而不論是液滴微流控還是微孔分選技術都需要大量的細胞樣本，這對於一些難以獲取的珍稀樣本並不友好。而且目前大多數的高通量轉錄組平臺只能實現3’或者5’端測序,無法獲取更為豐富的全長轉錄本資訊。此外，單細胞由於DNA和RNA含量都是皮克級別，因而檢測到的總基因數相對較低，而且在擴增過程中由於捕獲效率的問題，仍然會存在著擴增偏向性問題，如小片段可能有更大概率被富集，這都會影響資料分析。

(二)單細胞測序資料處理較難

與傳統測序相比，單細胞測序會產生更大的背景噪聲資料,因為單細胞的DNA或RNA起始量太小，擴增和捕獲時微小的偏差經過多重擴增後會被放大，在細胞間產生與生物學意義無關的巨大差異。例如，即使是高表達的轉錄本也可能由於捕獲效率的原因被錯過，從而導致了假陰性結果。而一些低表達的基因也可能由於擴增而被富集，導致資料失真。

其次，不同樣本間產生的批次效應也是處理單細胞資料時的一個難點。批次效應(Batch effect)即是獨立建庫測序的樣本間的天然差異，有時候很難與真實的生物學差異區分開。如果實驗設計不合理，也有可能產生較大的批次效應。而且，有時候分析出來的細胞間差異可能是源於細胞尺寸、細胞週期狀態和其他一些因素，這給細胞型別鑑定也帶來了一定的困難。

(三)單細胞多組學聯合分析難度大

除了實驗技術層面的挑戰，單細胞組學資料的分析也是重難點。面對海量的單細胞測序和流式資料，如何將單細胞的多組學資訊與其細胞表型和功能結合起來是生物資訊分析的難點，對於科學研究和臨床應用都有著重要意義，但是目前的聯合分析一般侷限於兩種或者三種組學。

(四)單細胞相關專業人才匱乏

單細胞技術涉及微流控、極微量分析定量、海量資料分析等核心技術，對人員能力要求很高，目前多應用於科研，產業轉化程度並不高。同時，相對於普通的測序技術，當前的單細胞測序成本較高，還不適合於大規模的臨床應用。亟需研發人才降低成本、優化流程，開發更多工具，推動轉化應用。

發展及展望

(一)技術發展趨勢:分選的效率和通量，高通量的多組學研究

未來單細胞技術發展的主要趨勢是提高單細胞分選的效率和通量、實現高通量的多組學研究，開發更多自動化的單細胞技術平臺，這些都將有助於降低單細胞技術的成本和技術門檻。對於新興的單細胞蛋白組和空間組學，更多維的蛋白組學引數分析和更高解析度的空間組學研究都是未來技術的發展方向。同時，將單細胞多組學研究和組織的3D解剖結合也是未來技術發展的重要趨勢。

單細胞技術所產生的海量資訊解讀是目前的難點，不斷湧現的新興的單細胞技術如質譜流式，空間轉錄組資料等也都需要新興的生物資訊分析工具。隨著更多的單細胞細胞圖譜被解析，單細胞資料庫不斷被豐富，我們期待著計算生物學家們開發出更多準確有效的演算法和軟體。

(二)未來技術轉化趨勢

隨著近十年的發展，目前單細胞技術已經在科研領域有著廣泛的應用,包括很多轉化方面的研究,如腫瘤免疫、伴隨診斷、藥物開發、疫苗研究等，這些領域都是未來技術轉化的方向。

(三)未來產業發展趨勢

單細胞技術產業的發展涉及到上游的試劑開發、微流控裝置、微孔晶片、高通量測序儀研發等。目前單細胞技術的試劑和裝置成本仍然很高，隨著越來越多的公司和科研團隊加入這一產業，試劑和裝置成本將逐漸降低。同時,隨著技術的普及和廣泛應用，中下游的單細胞技術服務產業也會蓬勃發展。