汤富酬最新综述：单细胞测序与干细胞

　　干细胞能够分化成为机体内任何类型的细胞，既是研究人体早期发育的理想工具，也是细胞治疗的宝贵资源。细胞间差异和异质性是干细胞群体固有的基本特性。如果我们对一群细胞进行组学分析，这些关键的信息就会被掩盖。

　　单细胞测序技术是近几年备受关注的强大工具，可以在同种干细胞中全面剖析细胞异质性，鉴定不同表型的细胞。北京大学的研究员汤富酬和文路在四月十五日的Genome Biology杂志上发表文章，深入浅出的介绍了干细胞生物学研究中的单细胞测序技术。

　　单细胞基因组、表观基因组、转录组测序技术最近发展得很快。这些方法被广泛用于不同的干细胞研究，促成了许多激动人 心的新发现。汤富酬和文路的这篇文章以表格形式对各种单细胞组学测序技术进行了总结，着重介绍了这些技术在干细胞领域（包括多能干细胞和组织特异性干细 胞）的应用。文章末尾还简单探讨了单细胞测序在干细胞领域的未来前景。

　　汤富酬研究员的研究团队最近陆续发表了多项研究成果。他们与首都医科大学的研究人员合作，开发出了一种创新性的单细 胞三重组学测序（triple omics sequencing）技术：scTrio-seq，并利用它揭示出了肝细胞癌中的遗传、表观遗传及转录组异质性。这项重要研究发布在近年二月的 《Cell Research》杂志上。

　　汤富酬研究员还与谢晓亮、乔杰教授共同发表了一种产前筛查新技术。他们将下一代测序和单细胞全基因组扩增技术结合起来，开 发出了揭示突变等位基因的非整倍体测序与连锁分析(MARSALA)方法。该方法能够实现单分子精度的胚胎诊断，大大降低了假阳性或假阴性错误。这一重要 成果发表在去年年底的《美国国家科学院院刊》（PNAS）杂志上。

　　汤富酬和文路发表的点评还被Nature杂志评为2015年最佳评论文章。这篇文章重点介绍了Hubrecht研究所的单 细胞mRNA测序研究，特别是他们开发的RaceID算法。这种聪明的算法能够在复杂的细胞混合物中有效鉴定稀有细胞类型。RaceID假定不同细胞类型 强力表达一些特异性的“异常值”基因。只要仔细排除技术和生物学噪音，就可以从测序数据中鉴定到这样的基因。单细胞mRNA测序与RaceID算法结合在 一起形成了一个强大的工具，可以帮助人们深入了解健康和病变器官中的各种细胞类型。