众所周知，细胞异质性是肿瘤研究和诊断治疗中亟待解决的关键问题，为了解决这一问题，单细胞测序技术应运而生。那么，单细胞测序是什么？它又是如何应用到实践中的？

一、什么是单细胞测序

单细胞测序技术是指在单个细胞水平上，对基因组、转录组、表观组进行高通量测序分析。这项技术主要有以下几个优点：

能解决样本量太少无法进行常规测序的问题

能解决细胞间异质性问题

有效避免PCR扩增偏好性问题

二、如何选择合适的方法

将CEL-seq2/C1、Drop-seq、MARS-seq、CSRB-seq、Smart-seq/C1、Smart-seq2六种常用的方法进行对比后，得出了以下结论，供大家参考：

01 Smart-seq2检测到最多的基因，灵敏度最好

02 Drop-seq、Smart-seq2适用于测定细胞内基因绝对表达水平

03 CEL-seq2、Drop-seq、MARS-seq和SCRB-seq由于使用了独特的分子标识符（UMI），能以较小的扩增噪声量化mRNA水平

04 Drop-seq对于大量细胞的转录组定量更具成本效益，而MARS-seq、SCRB-seq和Smart-seq2在分析较少细胞时更有效

三、案例分析

接下来我们一起来阅读一篇新鲜出炉的文献，了解一下如何将单细胞RNA测序与我们的研究相结合。

这篇文章的题目是“扁桃体样本体外曝露于X4-tropic HIV-1NL-CI病毒”，作者利用来自健康的人类捐赠者的人扁桃体外植体，体外感染HIV-1病毒后，进行单细胞RNA测序来分析组织中所代表的细胞类型，并研究病毒感染对基因表达原蛋白和炎症信号通路的影响。

01 Step 1

首先，作者将扁桃体外植体暴露于艾滋病病毒八天后，通过FACS分析确定2.45%的活细胞被有效感染了艾滋病病毒。

02 Step 2

随后作者进行单细胞RNA测序，从结果中可以看到主要细胞的分群以及细胞强表达基因的分布。

03 Step 3

接着作者过滤出已感染HIV的细胞分群。（下图A中mCherry阳性表示感染成功）

04 Step 4

作者将实验组分为HIV暴露与未暴露两组，并测定了暴露后感染与未感染细胞分群中各类细胞的占比。火山图显示了感染细胞和未感染细胞之间基因表达的倍数变化。

05 Step 5

为了进一步探讨HIV感染对基因表达差异的影响，作者对细胞类别进行探索。实验结果发现受感染T细胞与未暴露T细胞之间存在基因表达差异。与未感染T细胞相比，感染T细胞中基因表达有所增加。

图A和图C：感染的与未暴露的细胞间差异基因及通路富集分析
图B和图D：暴露未感染的与未暴露的细胞间差异基因及通路富集分析

06 Step 6

接着作者选取T细胞分群进行展示，发现感染HIV-1的T细胞表现出氧化磷酸化途径增加。此外，作者也选取了巨噬细胞进行展示，结果发现暴露于HIV但未感染的巨噬细胞表现出炎症信号增加，包括NLRP3炎症小体。

选取T细胞展示

选取巨噬细胞展示

总结

作者认为，感染HIV-1促进了CD4和T细胞的氧化磷酸化，以及巨噬细胞NLRP3的激活。在受感染细胞中，关键氧化磷酸化和层内信号基因富集。

将未暴露的细胞和暴露后未感染的细胞进行对比，发现受感染的淋巴细胞中，氧化磷酸化相关基因富集。而暴露后未感染的细胞中，与层内体信号相关的基因在巨噬细胞中富集。

因此，作者推断出，感染HIV-1会导致CD4和T细胞糖酵解、三羧酸循环和氧化磷酸化增加，从而导致ATP的产生增加，激活了巨噬细胞中的嘌呤能受体P2RX7的信号通路，使得NLRP3肌内体和caspase-1被激活，并释放炎症细胞因子。

也就是说，HIV-1感染增强了CD4和T细胞的氧化磷酸化，同时激活了巨噬细胞的NLRP3炎症小体。