一、单细胞的应用

根据单细胞的应用方向主要可以分为三大类：

• 生长发育方向：胚胎、组织器官发育、细胞分化等
• 肿瘤方向：肿瘤分子标志物，肿瘤异质性和微环境特征。
• 免疫细胞方向：自身免疫疾病、血液系统病等免疫相关的疾病（重点关注T细胞和B细胞）
  具体可以分为8个方向：
  

  

  摘自单细胞scRNA-seq学习笔记1-单细胞测序基础知识(https://www.jianshu.com/p/12ee857dfeda) 

二、单细胞发文现状

分别以“single cell，single cell RNA，single cell RNA seq, scRNA-seq”为关键词在PubMed上搜索，均可以看到近10年来，近5年来单细胞相关的文章数量增长迅速，web of science 检索的结果也是同样的趋势。说明随着技术的进步，单细胞测序成本的进一步降低，单细胞的门槛更加降低。再加上各个公司和新媒体的作用，单细胞的热度一直在增加。未来会有更多的新技术与新的分析方法产生；同时会有大量的文章会涌现出来。下图是在PubMed以scRNA-seq为关键词文章数量。

三、单细胞文章的行文结构

根据文章的总结，单细胞的文章结构，依据研究的内容不同，有所差异。单细胞转录组与普通转录组类似，一般为组织样本。可以只有一个样本，也可以有明确的实验组和对照组，推荐组内1-3重复。

分析思路：通常是先单独做Control细胞图谱，然后和case一起分析，也可以直接把两者放在一起分析。主要是找到新的细胞群或者亚群，根据其基因表达模式及其与疾病等表型的关系深挖它们的功能等。

根据经验和参考网上的内容单细胞文章正文一般包括以下内容：

• 组织、器官的总的细胞图谱特征(Normal)；
• 目的细胞群/亚群细胞图谱特点(Case/Treated)；
• 目的细胞群/亚群细胞基因表达的特异性(新基因或者新marker等)；
• 目的细胞群/亚群细胞与疾病等表型之间的关系(assciate)
• 目的细胞亚群临床应用价值
• 目的细胞亚群临床应用机制研究

  

  以上研究内容通常可用5-7个Figures概括。

四、单细胞的文章类型

依据单细胞的应用方向，单细胞的文章类型也可以分为三大类型：
细胞图谱、肿瘤和免疫和细胞发育。

每个类型又可以根据数据量的大小，分析的难易程度、功能的研究等分为不同的层次：

• CNS级别：大样本量、大数据量、亚群深度挖掘、大量的功能验证实验，深度阐明生物学问题、通常会构建数据库。
• 20分左右级别：细胞图谱、亚群深度挖掘、功能验证。
• NC代表的10分左右级别:获得细胞图谱、获得marker基因，并对marker基因做功能验证；将细胞亚群与marker基因联系起来。

随着单细胞研究的深入，不同类别的文章将源源不断的出现。