單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)的普及，為生命科學(xué)的研究提供了全新的手段�；�于高通量單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，既能發(fā)現(xiàn)特定組織中可能的細(xì)胞類型，也能了解不同細(xì)胞組成上的差別，更能通過(guò)基因表達(dá)圖譜，剖析不同細(xì)胞的基因特征，為理解細(xì)胞的功能提供了數(shù)據(jù)支持。但是，單細(xì)胞研究并沒(méi)有想象中的那么簡(jiǎn)單，從細(xì)胞解離，數(shù)據(jù)分析，到數(shù)據(jù)解讀，只有把每一步都做好了，才有可能有好的成果產(chǎn)出。

在這個(gè)過(guò)程中，最最重要的是，單細(xì)胞數(shù)據(jù)中到底能識(shí)別到哪些細(xì)胞類型？這是整個(gè)單細(xì)胞數(shù)據(jù)挖掘的起點(diǎn)，也是決定整個(gè)單細(xì)胞故事的關(guān)鍵，怎么能把這個(gè)過(guò)程做好呢？



首先，我們要大概知道做的單細(xì)胞測(cè)序的樣本，可能存在哪些細(xì)胞類型，如腫瘤里可能有惡性細(xì)胞，上皮細(xì)胞，免疫細(xì)胞等。其次，這些可能在數(shù)據(jù)里出現(xiàn)的細(xì)胞類型，有哪些標(biāo)準(zhǔn)的、業(yè)界公認(rèn)的marker呢？

01 整理收集實(shí)驗(yàn)室前期的研究基礎(chǔ)

相信各位研究某個(gè)具體領(lǐng)域的老師們，自己對(duì)該單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)的樣本還是比較了解的。作為課題組研究方向的實(shí)驗(yàn)材料，經(jīng)過(guò)多年的研究和積累，該組織中可能存在哪類主要類型的細(xì)胞，它們的標(biāo)志性marker有幾個(gè)，是哪幾個(gè)，還是爛熟于心。因此，只需把這些細(xì)胞類型和對(duì)應(yīng)的marker整理出來(lái)，結(jié)合單細(xì)胞分群數(shù)據(jù)的marker表進(jìn)行匹配，就能知道自己做的樣本中存在哪些類型。當(dāng)然，這個(gè)過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)一種情況：用已知的marker進(jìn)行匹配后，大部分的細(xì)胞類型都找到了，但是有些細(xì)胞類型，無(wú)論用哪種marker，都匹配不上。這時(shí)，大家無(wú)需焦慮和擔(dān)心，應(yīng)該高興。因?yàn)槟�有可能發(fā)現(xiàn)了一種新的細(xì)胞亞型，一類之前大家從來(lái)沒(méi)發(fā)現(xiàn)過(guò)的，可能具有重要生物學(xué)功能的細(xì)胞類型。



02 查閱文獻(xiàn)整理相關(guān)細(xì)胞類型marker

文獻(xiàn)是所有科學(xué)研究成果的最終展示形式。因此，調(diào)研本研究領(lǐng)域最新的研究進(jìn)展，特別是單細(xì)胞測(cè)序相關(guān)最新的文章。在這些文章中有哪些細(xì)胞類型？哪些細(xì)胞是用哪些基因進(jìn)行分類的？這個(gè)過(guò)程中，可能也會(huì)遇到一些問(wèn)題，比如：同樣的組織的單細(xì)胞文章，同一個(gè)細(xì)胞類型，不同文章會(huì)用到不同的marker。這種情況下，建議把這些marker都收集下來(lái)。同時(shí)，也要多研究下，該文章為什么用這個(gè)？參考來(lái)源是什么？



03 通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)找到特定細(xì)胞類型的marker

由于單細(xì)胞技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)家們已經(jīng)對(duì)大部分的組織類型進(jìn)行了研究。因此，很多專門的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)不同的組織類型，細(xì)胞類型，對(duì)應(yīng)發(fā)現(xiàn)的marker進(jìn)行整理，常見(jiàn)的marker數(shù)據(jù)庫(kù)如下：

Cellmarker：http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/

HCA：https://www.humancellatlas.org/

CancerSEA：http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/



通過(guò)以上幾種方式，基本可以拿到常規(guī)的組織樣本中的細(xì)胞marker信息，基于此對(duì)自己的單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配分析，我們就能知道自己的組織中有哪些具體的細(xì)胞類型，各自占比多少。進(jìn)一步通過(guò)更加深入的亞群分析，組間比較和功能挖掘，一篇不錯(cuò)的單細(xì)胞文章就出來(lái)了。

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