单细胞测序数据即将迎来大爆发，内心有这种感觉很久了，但是总觉得有很多事要做，一直拖延到现在，前段时间又在忙着写标书，完善一些分析流程。
下定决心，开始做一些积累，为后期单细胞测序数据挖掘做铺垫。
首先要回答的一个问题是：
为什么要做单细胞测序？
此前的全基因组测序都基于Bulk组织，是多种细胞混合的DNA样本，显然，我们都知道肿瘤是有异质性的，并且很明显。基因表达量更准确，显露被掩盖的微量信息。
迄今为止使用的测序材料无一例外都是数百万甚至更多细胞的混合DNA样本。这种方法能够得到全基因组序列信息，但是对其进行研究得到的结果只是一群细胞中信号的平均值，或者只代表其中占优势数量的细胞信息，单个细胞独有的特性被忽视。例如，科学家想找出哪种突变存在于哪种细胞中几乎是不可能的，只存在于少数细胞（如早期癌细胞）中的突变也基本上被掩藏。另一方面，有些样品稀少无法在实验室培养，样品量不足以进行全基因组分析，例如肿瘤循环细胞、组织微阵列、早期发育的胚胎细胞等。这些都是全基因组测序遇到的难题。
单细胞测序技术路线?
流式细胞分选和激光捕获显微切割使得单细胞测序成为可能，包括 单细胞基因组DNA和转录组RNA测序,单细胞全基因组测序：其原理是将分离的单个细胞的微量全基因组DNA进行扩增，获得高覆盖率的完整的基因组之后通过外显子捕获进而高通量测序用于揭示细胞群体差异和细胞进化关系。简单讲就是 先扩增，再测序。
未完待续
文中有大段转载，已有前人做过一定整理，原链接：
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