生 物通报道：多年来，跟踪一个单细胞的转录组，超出了我们的能力。但是现在，时代已经变了，新的单细胞RNA-seq方法，可以分析大量的细胞及它们的命 运。

我们都参加过大型生日派对：在拥挤的房间里，与许多人聊天、吃饭和庆祝。但是，试想你并不知道寿星是谁，只是像一个局外者看待这个派对。你可能会觉得整

个 事件看起来与其他的生日派对没有什么不同。然而，派对上的每个人都在寿星的生活故事里担当独特的角色。所以，如果不知道每位来宾和他们的角色，一个局

外人 可能就会做出错误的假设，或错认聚会上的人。 复杂器官的细胞成分，有点类似于生日派对。细胞群体在特定的时刻聚在一起，执行关键的功能，形成一种

器官。细胞亚群以不同的方式起作用，在特定的时间点履 行专门的职责。（如同在聚会上，不同的人带来礼物、吃食或帮助安排活动）。从技术的角度来看，仔细

分析这些细胞如何单独起作用，制造一个器官，为研究人员 带来了巨大的挑战。但是，随着科学家们不断设计出的巧妙新技术，梳理每个细胞在许多复杂过程中所

起的作用，这些挑战都会逐渐消失。 魏茨曼研究所免疫系的Ido Amit面临着这种情况。测定有限数量细胞的转录组，特别是那些已经用特殊细胞标记分离出来的细

胞，因此，这对复杂的细胞过程和每个细胞所起的作用，只能 提供有限的认识。此外，需要公正的信息来了解从每个分析的细胞所获得的独特转录谱。 为了解决

这个通量限制，产生较高容量的转录组数据，Amit及其同事开发出一种大规模并行RNA-seq工作流程，能够同时破译数百甚至数千个转录组，而 不需要特定的标记

，相关研究结果发表在今年4月份的《Science》杂志。这一工作流程的关键是，能够收集单细胞样本，然后barcode和多重 RNA-seq反应。 最初，通过荧光激活的

细胞分选（FACS）将单个细胞分类到384孔板中。然后，利用标记的材料和三个级别的barcoding，集中处理细胞。Amit 研究小组利用该工作流程，能够测定4000多

个小鼠脾脏的单细胞RNA，这些细胞被浓缩用于表达CD11c表面标记。多路复用实验可让1536个细胞在一 个单轨道进行测序，在来自每个细胞的200和1500种不同RNA

分子之间，产生22000个对齐的读长（reads）。类似于Rinn的发现，Amit 的数据也显示大量基因的高度细胞变异，这明确表明，检测的脾脏细胞群具有异质性，并

且有机会发现新的调控因子和通路。 近年来，RNA-seq方法和分析工具有了很大的提高，这使得单细胞分析不仅能表明变异存在，也为研究人员提供了一种方法，

来了解这一转录变异背后的生物 学意义。