如何淘金？单细胞数据挖掘五大策略！

主要观点总结

文章介绍了单细胞测序技术在科研模式中的重要作用，以及从海量的单细胞数据中挖掘有用信息的五大策略。这五大策略包括发现新细胞类群、寻找亚群特征表达基因、组间显著差异基因、从转录因子切入和细胞通讯分析。文章还结合具体的研究实例，详细解释了这些策略的应用和实施过程，对于理解生物学过程、疾病诊治、药效预测以及免疫疗法的靶点发现等具有重要意义。

关键观点总结

关键观点1: 单细胞测序技术改变了科研模式，有助于理解生物学过程、疾病诊治等。

单细胞测序技术能够从单细胞水平上解析细胞的状态和变化，对于理解生物学过程、疾病的发生和发展机制、药效预测以及免疫疗法的靶点发现等具有重要意义。

关键观点2: 发现新细胞类群是单细胞数据挖掘的五大策略之一。

通过整合自测数据和公共数据，可以揭示新的细胞类群，例如肿瘤浸润的B细胞和中性粒细胞的不同状态。这些发现有助于理解细胞的表型和调控机制。

关键观点3: 亚群特征表达基因的探索是挖掘细胞异质性的有力工具。

单细胞转录组技术可以帮助捕捉细胞异质性，通过对亚群特征表达基因的探索，可以构建精细的细胞图谱。

关键观点4: 组间显著差异基因分析可以缩小研究范围，确定调控表型的关键因子。

通过比较不同组之间的差异基因，可以确定调控表型的潜在因子，进一步探究这些因子如何调控表型。

关键观点5: 转录因子分析是探索细胞异质性的新途径。

当无法鉴定新的细胞类群或找到特征基因时，转录因子分析可以提供切入点，通过Regulons的活性异质性剖析不同细胞亚群间的调控子差异。

关键观点6: 细胞通讯分析有助于找到核心配受体，阐明细胞互作机制。

细胞通讯分析是探究细胞互作的常用手段，通过找到关键配受体，可以阐明细胞类型的功能机制。例如，通过细胞通讯分析，发现血液中的肿瘤循环细胞CTC与肿瘤细胞之间的互作机制。

文章预览

单细胞测序技术深刻地改变了科研模式。随着技术的推广， 单细胞数据挖掘已经从早期的图谱构建过渡到聚焦特定的细胞类型，挖掘驱动表型的核心基因，探究细胞互作模式等 ，这对于理解生物学过程、疾病诊治、药效预测以及免疫疗法的靶点发现等具有重要意义。但是，从海量的单细胞数据中挖掘出有用信息仍然是一个巨大的难题。我们结合文献，为大家分享单细胞数据挖掘的五大策略。 策略一，发现和鉴定新的细胞类群 。 2024年5月， 中科院上海免疫与感染研究所张晓明教授与复旦大学附属中山医院高强教授、樊嘉院士和浙江大学郭国骥教授等合作在 Science 杂志上发表题为A blueprint for tumor-infiltrating B cells across human cancers的研究论文，揭示了肿瘤浸润  B 细胞的两种应答模式及其对抗肿瘤免疫的影响 。 研究人员整合了自测数据和公共数据共477 ………………………………