即将举行的网络研讨会：实现无需离心的流式细胞术样品制备工作流程的标准化
随着测序技术的飞速发展，引起生物领域的巨大变革。以前，需要从大量细胞获取足够多的DNA 进行测序，因此测序结果是这些 “整体”的表征。然而，由于异质性，相同表型的遗传信息可能存在显 著性差异，很多低丰度的内容会在整体表征丢失。为了弥补传统高通量测序的局限性，单细胞测序应运而生。
生命的发展是自然界的非凡壮举之一。尽管经过几十年的钻研，生物学家仍然无法完全理解这一过程。首先，测序不仅仅是对一个测序，而是可以对单个的基因组或转录组测序。
单细胞测序自2009年问世，越来越多地被应用在科研领域。2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，降低了成本门槛。自此，被广 泛应用于基础科研和临床研究。许多领域都占有一席之地，对于癌病早期的诊断、追踪以及个体化治疗具有重要意义。
传统方法显示的信息也是多水平的平均，而单细胞测序可以完整反映同一群体中不同的基因组和转录组状态。出现解决了从混合样本筛选异质的问题，成熟应用必将生命科学向前迈进一大步。那么是如何实现的呢?以单细胞RNA-seq为例，我们简单介绍一下原理：
1.分离，分别构建测序文库，测序。这种想法的通量很低，成本很高。
2.基于条形码识别。其核心思想是在对其mRNA测序前进行逆转录时，给每个添加一个独特的标签序列。即使是混合测序，也可以把条形码相同的片段视为来自同一个。通过这种策略，我们可以通过一次建立一个数据库来测量上万个单一的信息。
3.基本数据处理过程是高维矩阵(有很多行和列)。因此，对处理算法和工具的要求比一般的批处理排序更高。另外，通过数据的特性，还可以进一步挖掘现有大量测序中无法获得的信息。因此，单细胞测序技术的发展是必要的。
