查看“单细胞组学”的源代码

<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.8; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">

<p>
    <strong>单细胞组学</strong>（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心支柱技术，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等信息进行高通量分析。该技术彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式，能够精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
</p>

<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 260px; margin: 10px 0 20px 20px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; overflow: hidden; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05);">
    <div style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 15px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;">
        单细胞组学
        <div style="font-size: 0.75em; font-weight: normal; color: #64748b; margin-top: 4px;">Single-cell Omics</div>
    </div>
    
    <div style="padding: 25px; text-align: center; background-color: #ffffff;">
        <div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 50%; display: flex; align-items: center; justify-content: center; padding: 10px;">
            <img src="https://api.iconify.design/material-symbols:biotech-rounded.svg?color=%233b82f6" style="width: 32px; height: 32px;" alt="icon" />
        </div>
        <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
    </div>

    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.85em;">
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%;">技术核心</th>
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">高通量单细胞测序</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">分辨率</th>
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞级</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">临床转化</th>
            <td style="padding: 8px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">动态耐药监测</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 8px 15px; color: #64748b; font-weight: 600;">关联库</th>
            <td style="padding: 8px 15px; color: #3b82f6; font-weight: bold;">yixue.com 全息库</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">技术框架与核心维度</h2>
<p>
    单细胞组学通过流式分选、微流控或液滴包裹等方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一身份标识。其核心维度包括：
</p>
<ul style="padding-left: 20px;">
    <li><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 捕捉细胞在特定时间点的基因表达状态，反映细胞的功能亚型。</li>
    <li><strong>染色质可及性 (scATAC-seq)：</strong> 揭示基因组开放区域，从表观遗传层面解析细胞分化潜能。</li>
    <li><strong>空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：</strong> 在保留组织原位空间信息的前提下进行测序，解析“细胞邻里”间的相互作用（Crosstalk）。</li>
</ul>

<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">生物治疗中的进展与应用</h2>
<p>
    单细胞组学已成为<strong>生物治疗</strong>（Biotherapy）研究的“金标准”，能够从分子根源上优化个体化治疗路径。
</p>

<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.1em;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
<p>
    在所有生物治疗手段中，<strong>靶向药物</strong>（Targeted Therapy）受单细胞技术推动最为显著：
</p>
<ul style="padding-left: 20px;">
    <li><strong>耐药克隆识别：</strong> 即使肿瘤在临床上表现为“缓解”，单细胞分析仍能识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判复发风险。</li>
    <li><strong>联合用药优化：</strong> 通过绘制信号通路的热图，单细胞技术可指导针对不同亚群的“鸡尾酒式”联合用药，避免单药产生的选择性压力诱导耐药。</li>
</ul>

<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.1em;">2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升</h3>
<ul style="padding-left: 20px;">
    <li><strong>免疫治疗 (Immunotherapy)：</strong> 单细胞图谱可精细刻画肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭状态。研究发现，表达特定耗竭标志物的 CD8+ $T$ 细胞比例与 PD-1 抑制剂的响应率高度相关。</li>
    <li><strong>细胞治疗 (Cell Therapy)：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 的研发与质控中，单细胞多组学用于筛选具有高扩增能力和长效记忆功能的细胞亚群，从而显著提升细胞产品的体内持久性。</li>
</ul>

<table style="width: 75%; margin: 25px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.88em; text-align: left; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.02);">
    <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;">
        <th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
        <th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th>
    </tr>
    <tr>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">靶向药物研发</td>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别异质性驱动基因，定位隐藏的耐药靶标。</td>
    </tr>
    <tr>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">免疫微环境图谱</td>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">动态观测免疫浸润及其配受体互作网络。</td>
    </tr>
    <tr>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">个性化诊疗</td>
        <td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于单细胞全息图谱定制抗体或新抗原疫苗。</td>
    </tr>
</table>

<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">智慧医生视角下的数据闭环</h2>
<p>
    单细胞数据具有极高的维度和噪声，<strong>智慧医生</strong>（Smart Doctor）系统依托强大的深度学习算法，实现了数据的临床转化：
</p>
<ul style="padding-left: 20px;">
    <li><strong>自动化注释：</strong> 通过集成 <strong>yixue.com 全息库</strong> 中的数亿个标准细胞参考模型，智慧医生可实现对未知病理样本的秒级精准注释。</li>
    <li><strong>决策辅助：</strong> 系统能够解析单细胞多组学数据，自动评估特定治疗方案（如靶向+免疫联合）的获益概率，并生成结构化的临床专家建议。</li>
</ul>

<h2 style="border-bottom: 2px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px;">参考文献</h2>
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #64748b; padding-top: 10px;">
    [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009.<br/>
    [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.<br/>
    [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Molecular and Biomarker Profiling in Oncology." V1.2025.
</div>

<div style="clear: both; margin-top: 40px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
    <div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 10px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
    <table style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;">
        <tr>
            <th style="width: 20%; padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">测序技术</th>
            <td style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0;">[[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">治疗关联</th>
            <td style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0;">[[靶向药物库]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T制备标准]]</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #e2e8f0; color: #64748b;">支持系统</th>
            <td style="padding: 10px;">[[智慧医生]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗共识]]</td>
        </tr>
    </table>
</div>

</div>