为什么要给单个细胞测序？
正好对单细胞测序（Single-cell sequencing，SCS）有些研究，单细胞测序本身被nature method杂志评为13年的年度技术。 我研究比较多的是SCS在肿瘤当中的应用。其实刚开始接触这个技术的时候我也有些疑惑，因为细胞之间，特别是肿瘤细胞之间有很强的异质性，为每个单细胞测序又如何代表整个肿瘤群体呢。后来才发现真是因为这种异型性，所以才更需要单细胞技术的发展。上一个简图，能够很清楚的看懂原因。 如图左边是正常组织，右边是肿瘤组织。传统的测序，组化，定量PCR等常用技术检测肿瘤与正常组织基因表达差异会得到的结果是A基因明显高表达。而事实上B基因却才是导致肿瘤复发，转移，耐药的主要基因，由于B表型的细胞过少，使得它的表达量被A基因掩盖。单细胞测序正好可以弥补传统技术的这个缺点。 SCS至少从目前看是有很美好的前景的，他可以为真正的个体化治疗提供充足的，关键的遗传、表达信息，从而为治疗方案的制定和靶向药物的选择和开发打下基础。
不知道题主是不是说的这篇： ？ 这篇文章的基点是试管婴儿产前诊断。因为很多寻求试管婴儿手术的女性年龄都比较大，据说30岁以上女性排出的30%-70%的卵子都有染色体数目异常。通常情况下这些染色体数目异常的卵子即使能成功受精也不会发育成胚胎，这可能是造成试管婴儿成功率比较低的原因。那么自然地，要是有一种方法能让医生在受精前先把那些有染色体异常的卵子筛掉而只留下正常的卵子话，那么应该能提高成功率。但是以前的方法都需要直接对卵子测序，这个过程是破坏性的，测完了卵子也没了。但是这篇paper不直接对卵子测序而是对极体测序（减数分裂过程应该是高中内容，不再赘述），然后通过极体的测序结果推断卵子的序列。如果没记错的话这篇文章比较厉害的点是他们单细胞的扩增效率很高，不但能测出CNV（copy number variation），还能测出点突变的位置。 事实上单细胞甚至单分子生物学现在越来越热。与以往的基于群体的测量相比，单细胞生物学在某些层面上分辨率更高，这跟你在那个层面上研究有关。比如你可以认为一整个人是一个整体，不同的人有独立的行为，你可以用能代表一整个人的参数来描述你的研究对象，比如年龄、体重之类，这个分辨率对于研究生物群落之类的问题已经足够，但你不可能用年龄体重来描述精子是怎么游动的；你也可以把一块组织当做一个整体，不同的组织有独立的行为，若要研究健身的时候不同肌肉群是如何配合、拮抗的，你可以用某块肌肉附着的位置或者收缩的时候产生的拉力的大小这些参数来描述肌肉的行为，这个分辨率也足够，但是你也不能用收缩张力大小来研究肌肉收缩的分子机理；同样的，若是要研究某种癌症是由于那些基因突变造成的，你可以对一整块癌症测序来找出它们共有的突变位点，但是其实一个癌组织里每个细胞多少都有点不同，可能某个细胞的某种突变让它更适合转移，于是它就转移了，若是想要研究这个问题，单细胞测序是必须的。 ，这篇paper可供参考。 除了单细胞测序，更多的单细胞实验是用光学成像的方法实现的，也有很多关于gene stochastic expression，heterogeneity 的 paper 使用单细胞方法，就先不贴文献了。