單細胞干貨分享系列，單細胞可以怎么用？滿滿測序、生信分析思路干貨，走過路過不要錯過
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發表時間：2025-07-22
單細胞作為高分文章的主流、國自然的常青樹，2023年發文1萬+，2024才過半已經發文7700多篇，這么大的發文量也能印證單細胞的高熱度和高成文能力，并且單細胞的應用現在也更多樣化：經費充足的可以用大樣本量單細胞測序沖擊高分，沒有實驗條件的可以挖掘公共數據做單細胞分析，想用單細胞撐一下門面提高點創新性的還能利用一些單細胞數據庫做些簡單分析，淡妝濃抹總相宜，單細胞怎么用都可以出彩！
所以這次小編準備給朋友們整理一些單細胞的思路干貨，第一篇先來具體說說單細胞可以怎么用吧！想在自己的課題中加單細胞或者想做單細胞方向的寶子看過來，看完想復現？想跟自己課題有機結合？有需要隨時call，你的想法我來幫你實踐~
一、以單細胞測序為主
這類以測序為主的思路是最早的單細胞文章的主流，一開始是小樣本量測序就能發高分，但現在隨著技術進步和價格小降，測序樣本量開始大幅增加，所以想沖高分的話建議樣本量盡可能多一些，然后再輔以測序后的多種單細胞高級分析去增加工作量和提高創新性，最后看工作量和想要都達到的文章水平考慮是否增加驗證實驗。想節約成本可以考慮減少樣本量，增加高級分析和實驗部分，創新性足夠的話也可以拿到個5分+。
1. 單細胞測序+分析
?題目：單細胞時空分析解碼結直腸癌免疫治療不同響應背后的細胞動力學（Cancer Cell，IF=48.8）
?測序樣本：22名接受新輔助PD-1阻斷治療的CRC患者并進行了持續追蹤，通過連續多點采樣，共收集169例外周血、腫瘤和鄰近正常組織樣本
?研究思路：利用以上樣本進行多模態單細胞RNA和TCR測序，揭示結直腸癌（CRC）免疫治療響應相關的腫瘤微環境細胞類型時空動態變化規律。該研究進行多次單細胞取樣，分析了局部腫瘤微環境和全身免疫系統的動態變化，識別與治療響應相關的協調細胞程序，以及不同細胞亞群在治療過程中的時空變化。文章首先樣本量大，測序手段豐富，關鍵是單細胞時空分析難度較高，創新性也高，因此也備受高分文章青睞。
2. 單細胞測序+分析+實驗
?題目：惡性細胞和巨噬細胞之間的相互作用增強了HBV-肝癌的腫瘤干性和M2極化（Theranostics，IF=12.4）
?測序樣本：9個HBV相關的肝癌患者
?研究方法：該研究對9例HBV相關肝細胞癌(HCC)患者進行了單細胞RNA測序。通過通路功能、轉錄因子調控、總體存活率、干性以及與巨噬細胞的細胞間通訊等方面表征惡性細胞的異質性。通過球體形成、增殖、細胞凋亡、流式細胞術、siRNA 文庫篩選等體外實驗，以及多種體內臨床前小鼠模型驗證干細胞相關癌細胞群的侵襲性和干性特征。小樣本量的測序可以通過創新選題（比如這里的腫瘤干性）、豐富的高級分析和較大量的實驗去提高整體質量，以沖擊高分。
二、以單細胞分析為主
這是單細胞方向目前最常用，發文量最多的方向，以單細胞轉錄組數據為主體，輔以bulk轉錄組、空間轉錄組，有些還會加入代謝組、蛋白組、菌群測序等多組學數據進行聯合分析，也可以根據想發的文章水平和雜志要求加體內外實驗，這樣的文章根據工作量和創新性水平一般能發5-10分，創新性很高的話也可以沖擊10分+甚至頂刊！
1. 單細胞分析+bulk轉錄組分析（0實驗、純生信）
?題目：單細胞 hdWGCNA 揭示轉移保護性巨噬細胞和深度學習模型在葡萄膜黑色素瘤中的發展（Journal of Translational Medicine，IF=6.1）
?數據類型：2個scRNA-seq數據+4個bulk RNA-seq數據
?研究思路：基于scRNA-seq數據進行細胞類型鑒定和巨噬細胞亞群的表征，進行高維加權基因共表達網絡分析(HdWGCNA )以識別與原始樣本中轉移性保護性巨噬細胞(MPMφ)相關的關鍵基因模塊，并進行功能分析。使用MPMφ基因信號進行非負矩陣分解(NMF)聚類和免疫細胞浸潤分析。使用已鑒定的轉移性保護性巨噬細胞相關基因(MPMRGs)開發機器學習模型，以區分原發性和轉移性患者。基于MPMRGs和細胞類型關聯構建了深度學習卷積神經網絡(CNN)模型。最后，使用MPMRGs建立了一個預后模型，并在獨立隊列中進行了驗證。利用單細胞數據識別特異性細胞亞群，用bulk-RNA數據根據亞群關鍵基因去建模，這一比較常見也是最經典的一個單細胞分析思路，有一定創新性的基礎上可以純生信發個5分+，性價比還是很高的。
2. 單細胞分析+ bulk轉錄組分析+空間轉錄組分析（0實驗、純生信）
?題目：單細胞和bulk轉錄組學的綜合分析開發了一個強大的神經內分泌細胞固有特征來預測前列腺癌的進展（Theranostics，IF=12.4）
?數據類型：11 個已發表的神經內分泌（NE）相關基因集、11 個scRNA-seq隊列（包含空轉數據集）、15 個bulk RNA-seq隊列和 13 個前列腺癌 （PCa） 實驗模型數據集
?研究思路：該研究收集并分析了總共 11 個 scRNA-seq 數據集（9 個作為發現數據集，另外 2 個作為驗證數據集），在發現集上評估11個NE基因集中標志物的靈敏度和效率，揭示其一致性差和弱功效?；诖耍Y合bulk轉錄組數據、scRNA-seq數據和7種機器學習算法的綜合管道，鑒定了771個高質量的NEPC特征標記和NE細胞內在基因特征，并構建了一個的NEPC風險預測模型。使用來自人類 PCa 隊列和 PCa 實驗模型的bulk轉錄組數據集來驗證NEPC模型的預測性能。用多隊列大數據量結合機器學習等創新分析也是個發高分的方法。
3. 單細胞分析+多種測序數據分析+實驗
?題目：CEBPB+膠質母細胞瘤亞簇特異性驅動M2腫瘤相關巨噬細胞的形成，促進惡性腫瘤的生長（Theranostics，IF=12.4）
?數據類型：scRNA-seq數據集+ bulk RNA-seq數據集+空間轉錄組數據+ ATAC seq-AWG數據+ ChIP-seq數據+CEBPB免疫組化數據
?研究思路：該研究利用單細胞RNA測序數據分析了GBM腫瘤微環境中不同細胞類型的基因表達譜和功能特性，并結合GlioVis數據庫的整體RNA測序表達數據和表型信息，構建了GBM整體基因表達模型，分析了表型與基因表達的關聯；此外，使用10X Genomics數據集和GSE235672獲取的空間轉錄組學數據，研究了腫瘤微環境中細胞的空間分布及其與周圍細胞的相互作用。另外，作者還從TCGA數據庫獲取了不同等級膠質瘤患者的ATAC-seq數據，用于分析染色質可及性變化；從ENCODE項目獲取轉錄因子CEBPB的ChIP-seq數據，研究其在GBM中的調控作用。最后通過體外和體內實驗驗證CEBPB轉錄網絡在GBM亞簇6中的特定調節作用。整合多種類型測序數據，除了bulk RNA-seq，目前用的最多的是空間轉錄組，創新性高，另外添加一定的驗證實驗也更容易沖高分。
三、以單細胞分析為輔助
以單細胞分析為輔助的思路，一般是用單細胞數據作些驗證分析，目的是豐富文章內容，提高一下創新性也蹭一下單細胞的熱度，助力常規分析發的分數高一些?，F在還出現了一些孟德爾隨機化與單細胞夢幻聯動的文章，單細胞可以增加內容豐富度，并且兩者結合熱度更高，也算是MR思路的升級版，有助于MR文章的接收。
1. 常規生信+簡單單細胞測序數據分析或數據庫分析
?題目：影響胃癌預后的腫瘤微環境特征--與鐵死亡和內皮向間充質轉化相關的脂質代謝重編程（International Immunopharmacology，IF=4.8）
?數據類型：bulk RNA-seq數據集+ scRNA-seq數據集
?研究思路：通過差異表達分析和一致性聚類鑒定兩種脂質代謝相關亞型，比較其生存差異和基因表達特征，進行GO和KEGG分析，揭示亞型間功能差異，使用ssGSEA評估通路活性，分析免疫細胞浸潤水平。使用單變量和LASSO-Cox回歸分析，構建并驗證基于9個基因的預后模型LMAS，預測生存差異。使用PCA和t-SNE分析單細胞測序數據，識別細胞亞型，分析細胞間相互作用，評估免疫治療響應。
2. 孟德爾隨機化+簡單單細胞測序數據分析或數據庫分析
題目：遺傳信息蛋白質組掃描揭示了特發性肺纖維化的潛在致病血漿蛋白
?數據類型：血漿蛋白質組全基因組關聯研究(GWASs)的cis-pQTL匯總統計數據+IPF的GWAS匯總統計數據+scRNA-seq數據
?研究思路：基于兩個GWAS數據進行MR分析和共定位分析，針對具有顯著cis- eQTLs的候選基因，使用scRNA-seq數據進行單細胞層面的表達分析。
四、單細胞相關數據庫
數據庫及網址
TISCH（最常用）
http://tisch.comp-genomics.org
CancerSEA（常用）
http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/
Cell Marker（常用）
http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/
Human Cell Landscape
https://db.cngb.org/HCL/
Human Cell Atlas（HCA）
https://data.humancellatlas.org/
Tabula Muris
https://tabula-muris.ds.czbiohub.org/
Cell Blast
https://cblast.gao-lab.org/
PanglaoDB
https://panglaodb.se/index.html
SC2disease
http://easybioai.com/sc2disease/
Jingle Bells
https://jinglebells.bgu.ac.il/
小結
匯總了這么多思路，單細胞方向確實大有可為——簡單分析可以作為常規生信的加分項為創新性助力，單細胞聯合其他組學或實驗，以及測序+復雜分析可以沖擊10分+甚至頂刊！現在又出現了孟德爾隨機化聯合單細胞分析的文章，思路再升級，也可以拿去發高分！這么多類型你最鐘愛哪一個？如果你對單細胞分析感興趣但不知道如何應用在自己的課題中，或者想個性化定制思路的朋友，隨時聯系，專業團隊為你量身打造最佳創新思路~
主營項目
1. 動物實驗
動物飼養、疾病造模、行為學檢測、心功能、無創血壓、血常規、全自動生化檢測等
2. 細胞實驗
CCK8/MTT、原代細胞分離、流式細胞實驗、細胞劃痕、侵襲、遷移、EDU染色、轉染、穩定株
3. 分子生物學
PCR檢測、熒光定量PCR、絕對定量PCR、端粒酶長度、pull down、雙熒光素酶、SSR、SNP檢測等
4. 蛋白實驗
WB、Co-IP、酵母雙雜
5. 病理實驗
HE染色、免疫組學、電鏡
6. 生理生化實驗
肝腎功能、抗氧化、免疫反應等生理免疫指標;動植物營養指標、微量元素、重金屬、酶活等。
7. 多組學實驗
基因組、轉錄調控、蛋白組、代謝組、微生物多樣性、宏基因組、生信分析
8. 整體課題實驗
方案設計、整體實驗交付、標書寫作、論文潤色、協助投稿
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康旭禾生物提供包括動物實驗、細胞實驗、分子實驗、病理實驗、流式檢測實驗及論文翻譯、潤色、投稿輔助等相關的各項服務。
聯系方式：15579126092
公司官網：http://consurebio.com/
公司地址：江西省南昌市南昌縣小藍VR產業基地D座2樓
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