2024年4月，单细胞图谱协作组（Single Cell AtlasConsortium， SCA）李薛鑫团队在Genome Biology 杂志发表题为“Single Cell Atlas: a single-cell multi-omics human cell encyclopedia”的研究论著。博士后潘璐为该论文的第一作者，中国医科大学附属第四医院副研究员，瑞典卡罗林斯卡医学院客座研究员李薛鑫为文章的通讯作者。

揭秘人类细胞的多维全景——单细胞多组学图谱

在生物学和医学研究中，单细胞技术的迅猛发展已经开启了对细胞异质性深入解析，探索细胞多样性和复杂性的新纪元。通过前所未有的分辨率揭示细胞群的内在秘密，这些技术所产生的单细胞多组学研究成果为科研和临床提供了宝贵的信息。尽管已有多个数据库提供单细胞数据的存储和快速查询，但大多数数据库仅提供基于单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq)）的简单细胞概述，未能满足对全人类组织的实时、深入单细胞多组学查询的需求。因此，李薛鑫团队构建了一个名为“单细胞图谱”（Single Cell Atlas，简称SCA）的单细胞多组学图谱，覆盖了125种健康成人和胚胎组织的五类单细胞组学、空间转录组学、及两种批量组学技术的数据，为全球科研人员提供了一个综合性的、交互式的多组学信息探索资源。为了方便广大研究者进行实时的多组学数据探索，研究团队构建了该图谱的探索网络平台——单细胞图谱（SCA，www.singlecellatlas.org），为各种组学研究提供了一站式、全面且高效的资源。它有望成为推动生物学和医学研究的重要工具，帮助我们更好地理解不同人类组织的复杂性。

SCA多组学单细胞图谱平台 www.singlecellatlas.org

SCA 致力于成为单细胞和多组学研究这一新兴领域的综合资源。其主要目的是通过同时探索多个组学，促进对健康成人和胚胎组织中固有的细胞复杂性和多样性的更深入理解。此外，SCA 旨在作为一个强大的分析平台，支持高通量单细胞测序数据的后期定量分析。因此，研究人员也可以利用 SCA 进行比较研究、假设生成和验证。

多组学集成分析

SCA通过整合来自多种单细胞组学技术的数据，包括单细胞RNA测序（scRNA-Seq）、单细胞ATAC测序（scATAC-Seq）、单细胞免疫分析、质谱细胞术（CyTOF）、流式细胞术，以及空间转录组学和传统的批量组学技术（RNA测序和全基因组测序）来实现跨技术的人类细胞行为和生物过程的全面理解。

全人类组织的广泛覆盖

该图谱涵盖了125种健康成人和胎儿组织，为不同发育阶段的人类组织提供了细胞层面的分子多样化分析结果。这种广泛的组学和组织覆盖的范围为人体细胞多样性和复杂性的研究提供了前所未有的资源。

SCA图谱内包含的组学类型及组织名称

高级数据查询和交互式平台

SCA提供了一个功能强大的网络数据集平台，方便用户进行深入的实时查询和多组学多模态数据探索。这种互动式查询功能大大增强了用户体验，使研究人员能够根据自己的研究需要快速找到相关数据。

实例化研究和应用

通过具体的案例研究，如成人与胎儿组织的细胞类型和免疫库变异，SCA展示了其在解释复杂生物过程中的应用。此外，SCA还研究了细胞间的相互作用，特别是单核细胞趋化因子家族在调控局部免疫反应中的作用，展示了细胞通讯在组织健康和疾病中的关键角色。

高质量控制和数据标准化

SCA项目在数据采集和处理过程中实施了严格的质量控制，包括先进的数据过滤和标准化程序，以确保提供给用户的数据具有高可靠性和科学价值。这些处理步骤确保了研究结果的准确性和重复性。

具体而言，SCA 使科学家能够快速获得原本需要大量时间和资源才能发现的见解，从而加快假设、实验和结论的周期。该数据库将显著提高数据的可访问性和集成性，使研究人员能够轻松地结合来自不同组学类型和组织的数据，以获得细胞功能的整体视图。这种综合方法对于理解复杂的生物系统以及开发人类健康和疾病的综合模型至关重要。通过对一系列组织和条件下的细胞特征进行编目，SCA 为精准医学计划提供了支持。它为单个细胞水平和批量水平的表型变异和潜在标志物提供了详细的细胞背景，支持基于细胞特征制定潜在的个性化治疗计划。此外，SCA 通过为来自不同背景、在组织、疾病和组学分析方面具有研究专长的科学家提供一个共同平台，促进了协作研究环境的形成。它鼓励跨学科方法，将不同领域的研究人员联系起来，促进知识和方法的交流。这种协作精神有望推动研究和技术的创新。

面向未来的发展与展望

随着技术进步和数据不断积累，单细胞图谱将持续更新和扩展。这一资源的不断丰富将推动精准医疗和个性化治疗策略的发展，为疾病研究和新药开发提供关键科学基础。欢迎不同领域的科研工作者和医学专家访问SCA平台(www.singlecellatlas.org)，探索这一全新的单细胞多组学图谱，为科学研究和医学进步贡献力量！

参考消息：

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-024-03246-2

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