了解单细胞测序第一课——初识单细胞测序
1、单细胞测序技术，作为下一代测序方法，旨在解析细胞间遗传和蛋白质信息的差异，提供单细胞水平的基因组序列信息。它通过单细胞基因组或转录组测序，揭示细胞种群差异和细胞进化关系。
2、RNA的序列：AUCG怎么排列，以及各序列的丰度； RNA的表观遗传修饰：比如近年很火的m6A修饰； 染色质的结构：3C、4C、5C等各种C； 其他魔性应用：比如DNA损伤位置、蛋白-蛋白相互作用等。单细胞测序，就是想办法在单细胞层面去回答以上6类问题。
3、单细胞测序技术，简单来说，就是在单个细胞水平上，对基因组、转录组及表观基因组水平进行测序分析的技术。传统的测序，是在多细胞基础上进行的，实际上得到的是一堆细胞中信号的均值，丢失了细胞异质性（细胞之间的差异）的信息。而单细胞测序技术能够检出混杂样品测序所无法得到的异质性信息，从而很好的解决了这一问题。
机器学习揭示基因组在单个细胞中的表达差异
1、在单个人类细胞的微观视界内，蛋白质和 DNA 的复杂折叠和排列决定了每个细胞的命运：哪些基因被表达，哪些基因被抑制，这决定了细胞是保持健康还是发生病变；宏观角度则反映了一个人的健康状况。
2、GTEx项目，全称为Genotype-Tissue Expression，是由美国国立卫生研究院（NIH）鼎力支持的研究项目，旨在揭示基因在不同人体组织中的特异性表达。
3、他们发现，与非PaC肝脏相比，PaC肝脏中存在79个差异表达基因（DEGs），这些基因在分子、细胞和代谢层面上发生了显著变化，特别是在炎症和增殖相关基因方面。
4、CellTypist是一个用于自动注释人类组织中免疫细胞的工具，它整合来自不同组织的细胞数据，使用机器学习方法训练模型实现细胞类型的准确分类。该工具在不同细胞类型分类上的准确性达到约0.9，能识别包括T细胞、B细胞、单核巨噬细胞在内的不同细胞亚群。
一文带您全方位了解单细胞ATAC-seq
不同于单细胞RNA-seq，scATAC-seq通过分析染色质开放区域，如启动子和增强子，为细胞类型和状态的鉴定提供额外维度。它能结合scRNA-seq数据，提供更精细的细胞状态分辨率，比如在VISTA分析中，它揭示了记忆样T细胞的特征和动态变化。
ATAC-seq相比其他染色质开放性研究技术，优势明显。一次实验可获取特定时空条件下的所有开放染色质区域。其灵敏度高，对细胞起始量要求低；操作更简单，优化建库时间短；技术重复性更强，成功率高。ATAC-seq在多个领域应用广泛。
单细胞ATAC-seq（Assay for Transposase accessible chromatin with high-throughput sequencing）是一种高级测序技术，它将单个细胞分离，使用DNA转座酶进行转座反应后进行测序，以获取单个细胞的染色质开放区域信息。此方法解决了细胞异质性问题，揭示了不同细胞之间的染色质可及性差异和功能差异。
ATAC-seq全称为Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high throughput sequencing，是研究染色质可及性的一种方法，由斯坦福大学William J. Greenleaf和Howard Y. Chang实验室于2013年开发。
总结来看，ATAC-seq技术的发展与应用呈现出多维度、多领域的趋势，其与ChIP-seq、RNA-seq等技术的联合应用进一步推动了生物学研究的深入发展。未来，多组学分析与单细胞测序技术将成为研究主流，为揭示复杂生物系统提供了更多可能性。
ATAC-seq利用转座酶Tn5识别开放染色质区域。转座酶Tn5在染色质开放区域切开DNA，将测序接头插入开放的染色质区域中。之后裂解细胞、破碎DNA并进行测序，通过已知序列的测序标签，就可以检测到哪些区域是开放染色质。
