单细胞历年发展时间线
2009年北大汤富酬老师发表了第1篇单细胞转录组测序文章
2013年单细胞测序被Nature Methods评为年度技术
2018年Science评选单细胞技术为10大科学突破
2019年单细胞组学技术入选中国生命科学10大进展
近年来，单细胞技术毫无疑问登上了生命科学的热搜榜。但直到2016年10x Genomics高通量商业化解决方案问世，单细胞技术才从真正意义上走进千家万户。
迄今为止，单细胞相关研究影响因子在10分以上的论文发表数量已超过3千篇，几乎涵盖了生命科学研究的各个领域。然而，随着高通量单细胞技术的成熟和应用的普及，高分文章发表比例正在逐年递减，单细胞课题设计复杂程度逐渐上升。
IF>10文章占比
数据来源：* PubMed: ("single cell"[Title/Abstract]) & ("RNA"[Title/Abstract])
技术热门之余，仍不少老师面临这些单细胞技术困境：
对单细胞技术初步了解，设计课题和文章无从下手？
想要全面获取单细胞测序的基础知识，了解在文章和项目申请中的应用现状？
相关单细胞知识只限于了解，不知可以发现和解决什么科学问题，可以为课题带来哪些帮助？
自己已经构思好临床问题，却不知如何结合单细胞技术？
归根结底，单细胞文章总体思路大致可以分为两大类。
路线一、细胞图谱类型
细胞图谱是高通量单细胞时代第一个发力点。图谱类文章具有一定通用性，大部分单细胞文章都可以按照这种思路进行分析，是所有单细胞研究的基本。
虽然现在已经发表过众多图谱类文章，但是并不代表别人做过了，你就不能做。想要在细胞图谱类文章上发力，需要关注以下几个点：
1. 样本本身新颖性：尤其农口来说，目前细胞图谱形式文章依然是比较大的突破口；
2. 结合临床疾病：医口项目的细胞图谱形式文章无论本身做的是人样本还是模型样本，最好能够和临床疾病关联在一起，比如找到和疾病关联的亚群，突出重点。例如，2021年7月浙江大学医学院附属妇产科医院林俊教授、马俊彦老师、张丽琪博士团队在Cell&Bioscience上发表了子宫内膜异位症的探究；
3. 关注多物种细胞图谱的一致性：如人鼠细胞亚群的一致性分析；
4. 多组学联合图谱：如ATAC+RNA这种多组学多角度探究细胞图谱。例如，2021年11月暨南大学医学部生物医学转化研究院/珠海市人民医院尹芝南教授课题组在Science Bulletin上在线发表了小鼠不同器官γδT细胞异质性图谱。
图 | 细胞图谱类型文章路线汇总
路线二、非细胞图谱类型
非细胞图谱类型的研究思路主要可以分为肿瘤免疫研究、明显的Control/Case分析、分化发育重编程等几个类型。尽管“撞车”要比细胞图谱文章少一些，但是依旧有以下几点需要格外注意：
1. 样本创新性或技术创新型：尽管“撞车”要比细胞图谱文章少，但是依旧建议需要注意样本创新性，如果是常规模型样本可以加入不同时间点的药物处理，如果是临床样本不仅可以进行疾病组和正常组比较，也可以做不同疾病亚型比较等；如果样本上无法创新，也可以考虑技术创新，如加入空间转录组和空间代谢组这些新技术；
2. 落脚点：文章一定要有落脚点，落脚点就是最大的创新;
3. 验证：落脚点的关键在于所需要突出的分子或者细胞群体需要有湿实验验证；
4. 临床样本尤其注意样本重复数目的重要性。此外，分析的细胞类型不在多，而在精，避免将文章做成疾病“图谱”。
图 | 非细胞图谱类型文章路线汇总
了解过上述单细胞研究的2大类课题设计方向后，你还会担心自己的课题和别人“撞车”吗？
关于单细胞事业部
单细胞事业部建立于2018年，已成为欧易生物的核心部门之一。先后引入多套10x Genomics和 BD Rhapsody主流的高通量单细胞分选平台，以及流式细胞仪等个性化单细胞分选平台，已获得10x Genomics公司授权的单细胞基因表达和空间转录组双平台服务提供商认证，并与北京、广州、成都等地协同科研院所分别成立联合实验室。
团队成员50余人，博士学历5人，硕士及以上学历人员比例达40%以上；拥有300m独立实验室，可完成样本处理、细胞分选、文库构建和空间转录等的实验。
单细胞事业部成立至今，已完成1500+个项目、8000+例样本的单细胞解离与测序，参与或协助客户发表50余篇高水平文章。欧易生物单细胞事业部致力于为广大科研工作者提供周到、贴心、专业的技术服务，专注于以客户的口碑铸就品牌形象。
参考文献
1. Ma J, Zhang L, Zhan H, Mo Y, Ren Z, Shao A, Lin J. Single-cell transcriptomic analysis of endometriosis provides insights into fibroblast fates and immune cell heterogeneity. Cell Biosci. 2021 Jul 7;11(1):125. doi: 10.1186/s13578-021-00637-x.
2. Zhenhua Li, Quanli Yang, Xin Tang, Yiming Chen, Shanshan Wang, Xiaojie Qi, Yawen Zhang, Zonghua Liu, Jing Luo, Hui Liu, Yongbing Ba, Lianxia Guo, Baojian Wu, Fang Huang, Guangchao Cao, Zhinan Yin,Single-cell RNA-seq and chromatin accessibility profiling decipher the heterogeneity of mouse γδ T cells,Science Bulletin,2021.
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