查看“单细胞组学”的源代码

<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">

<div style="margin-bottom: 25px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
        <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。它利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等多维信息进行深度解构。该技术彻底打破了传统组学“平均化”的局限，是精准解构组织内部细胞异质性、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。
    </p>
</div>

<div class="medical-infobox" style="width: 100%; max-width: 350px; 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;">
    <div style="padding: 18px 10px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center;">
        <div style="font-size: 1.3em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">单细胞组学</div>
        <div style="font-size: 0.8em; font-weight: normal; opacity: 0.9; margin-top: 5px; white-space: nowrap;">Single-cell Omics</div>
    </div>
    
    <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
        <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);">
            [[文件:Single_Cell_Core_Visual.png|220px|内容示意]]
        </div>
        <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">精准医学多维研究底层引擎</div>
    </div>

    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">技术核心</th>
            <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">高通量单细胞测序</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">空间分辨率</th>
            <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞级</td>
        </tr>
        <tr>
            <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床转化</th>
            <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">个体化精准诊疗</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">技术框架与核心维度</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    单细胞组学利用分子条形码（Barcode）技术对单细胞进行身份编码，其核心研究路径涵盖：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 动态监测基因表达，定义细胞谱系及其功能异质性。</li>
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>表观组 (scATAC-seq)：</strong> 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。</li>
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>空间组学 (Spatial Omics)：</strong> 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作网络（Crosstalk）。</li>
</ul>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗领域的应用进展</h2>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
<p style="margin: 10px 0;">
    针对肿瘤驱动基因的<strong>靶向药物</strong>是单细胞技术转化应用最成熟的方向：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>耐药识别：</strong> 在治疗初期精准锁定携带 KRAS<sup>G12D</sup> 或 EGFR<sup>T790M</sup> 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>联合用药优化：</strong> 基于单细胞图谱揭示的旁路激活路径，制定多靶点协同增效的给药方案。</li>
</ul>

<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</h3>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>免疫检查点：</strong> 深度分析肿瘤微环境中 T 细胞的衰竭亚群，提升抗 PD-1/PD-L1 疗法的响应率。</li>
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>细胞产品优化：</strong> 在 CAR-T 制备过程中实时监控细胞组分，确保回输产品的体内持久性。</li>
</ul>

<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;">
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">临床应用场景</th>
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞多组学的核心贡献</th>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">靶向药物研发</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">精准定位驱动突变，监测极早期微小残留病灶（MRD）。</td>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">个体化医学</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">基于患者全息图谱定制特异性单克隆抗体或新抗原疫苗。</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">辅助决策系统的临床闭环</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    海量单细胞数据需通过智能处理引擎转化为临床策略：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>全息图谱检索：</strong> 利用大规模参考图谱，对临床样本进行亚秒级细胞类型精准注释。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>方案响应预测：</strong> 智能评估多种生物治疗手段的获益概率，辅助医生制定最优个体化路径。</li>
</ul>

<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
    [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009. <br>
    [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." <em>Molecular Cancer</em>. 2025. <br>
    [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Precision Oncology Standards." V1.2025.
</div>

<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;">单细胞组学全息导航</div>
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2;">
        <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">核心技术：</span> [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[Spatial Omics]] • [[单细胞蛋白质组]] <br>
        <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">治疗关联：</span> [[靶向药物库]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T疗效评估]] <br>
        <span style="color: #64748b; font-weight: bold;">智能工具：</span> [[人工智能辅助决策]] • [[单细胞参考图谱库]] • [[生物治疗共识]]
    </div>
</div>

</div>