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单细胞多组学 - 版本历史
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2025年12月28日 (日) 01:51 77921020
2025-12-28T01:51:23Z
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<p>建立内容为“<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff…”的新页面</p>
<p><b>新页面</b></p><div><div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;"><br />
<br />
<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;"> <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;"> <strong>单细胞多组学</strong>（Single-cell Multi-omics）是当代[[生命科学]]领域最前沿的技术体系之一，旨在同一[[单个细胞]]中同时获取[[基因组]]、[[转录组]]、[[表观组]]及[[蛋白质组]]等多维度的分子特征。该技术彻底克服了传统单模态分析无法全面刻画[[细胞异质性]]的局限，能够从系统生物学视角解构[[细胞命运]]决定、[[肿瘤演化]]及[[免疫逃逸]]的深层机制，是实现[[精准医学]]由“宏观平均”向“微观数字化”跨越的核心引擎。 </p> </div><br />
<br />
<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;"><br />
<br />
<div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;"><br />
<div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞多组学 · 全息视野</div><br />
<div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Single-cell Multi-omics (点击展开详细数据)</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="mw-collapsible-content"><br />
<div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;"><br />
<div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 12px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);"><br />
[[文件:Single_Cell_Multiomics_Integration.png|220px|单细胞多组学集成示意图]]<br />
</div><br />
<div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">多模态数据整合与细胞图谱模型</div><br />
</div><br />
<br />
<table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;"><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">核心维度</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">RNA + ATAC + Protein</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">关键技术</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[CITE-seq]] / [[TEA-seq]]</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">应用高度</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">动态演化监测 / 联合用药预测</td><br />
</tr><br />
</table><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">单细胞多组学的多维解析架构</h2> <p style="margin: 15px 0;"> 单细胞多组学通过在同一物理捕获单元内整合不同的分子探测技术，实现对[[全息生物信息]]的同步捕捉： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>[[转录组]] + [[表观组]] (RNA-ATAC)：</strong> 揭示[[染色质可及性]]如何预置基因表达程序，用于锁定肿瘤起始及耐药重编程的[[表观遗传]]开关。</li> <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>转录组 + [[蛋白质组]] (CITE-seq)：</strong> 结合 [[寡核苷酸]] 标记抗体，同步检测细胞内 mRNA 表达与表面蛋白丰度，解决 mRNA 与蛋白表达不一致的鉴定难题。</li> <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>[[免疫库]] + 转录组 (VDJ-seq)：</strong> 在单个 [[T细胞]] 或 [[B细胞]] 水平关联其克隆表型与功能状态，是优化[[免疫治疗]]的关键工具。</li> </ul><br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗领域的转化应用进展</h2><br />
<br />
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物的深度赋能</h3> <p style="margin: 10px 0;"> 单细胞多组学为解决<strong>[[靶向药物]]</strong>的获得性耐药提供了前所未有的全景视角： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>耐药轨迹追踪：</strong> 识别携带 KRAS<sup>G12D</sup> 突变的克隆如何在表观遗传调控下逃避抑制剂杀伤，并转化为“药物持久性细胞”（DTPs）。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>旁路信号阻断：</strong> 通过多模态数据联动分析，发现靶向治疗下被激活的旁路[[信号通路]]，指导设计更精准的联合给药方案。</li> </ul><br />
<br />
<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 免疫治疗与细胞治疗优化</h3> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[免疫治疗]]响应预测：</strong> 通过单细胞多组学解析[[肿瘤微环境]]中 T 细胞耗竭的空间分布与代谢状态，精准筛选免疫检查点抑制剂的获益患者。</li> <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[细胞治疗]]质控：</strong> 在 [[CAR-T]] 生产中监控细胞的表观记忆状态与抗原识别效能，确保临床回输产品的长效活性。</li> </ul><br />
<br />
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;"> <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;"> <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;"> <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">组合模态</th> <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">临床应用核心贡献</th> </tr> <tr> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">scRNA + scATAC</td> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">解码肿瘤[[克隆演化]]路径，识别表观驱动的耐药靶标。</td> </tr> <tr> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">scRNA + Surface Protein</td> <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">精准定义白血病等[[血液肿瘤]]的罕见干细胞亚群，优化[[靶向治疗]]。</td> </tr> </table> </div><br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">智能决策系统的临床数据闭环</h2> <p style="margin: 15px 0;"> 多组学数据的维度灾难需依托智能辅助决策系统实现临床转化： </p> <ul style="padding-left: 20px; color: #475569;"> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息库自动化注释：</strong> 利用[[单细胞图谱库]]对高维多模态数据进行亚秒级聚类与注释，锁定微小残留病灶。</li> <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>治疗结果模拟：</strong> 整合多维分子特征，预测不同方案下肿瘤亚群的存活概率，辅助医生生成个体化[[生物治疗]]决策。</li> </ul><br />
<br />
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;"> [1] Macaulay IC, et al. "G&T-seq: parallel sequencing of single-cell genomes and transcriptomes." <em>Nature Methods</em>. 2015.<br />
<br />
<br />
[2] Stoeckius M, et al. "Simultaneous epitope and transcriptome measurement in single cells." <em>Nature Methods</em>. 2017.<br />
<br />
<br />
[3] Clinical Multi-omics Review. "The era of single-cell precision medicine." 2025. </div><br />
<br />
<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;"> <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">单细胞多组学导航</div> <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;"> [[单细胞组学]] • [[转录组学]] • [[表观组学]] • [[空间组学]] • [[靶向药物研发]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[智能辅助诊疗]] </div> </div><br />
<br />
</div></div>
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