《表1 基于单细胞技术定义的巨噬细胞亚群》

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《利用单细胞技术探究肿瘤相关巨噬细胞的特征》

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目前常用的单细胞技术主要是质谱流式技术（mass cytometry by time-of-flight，Cy TOF）和单细胞RNA测序（single-cell m RNA sequencing，sc RNA-seq），见图1。Cy TOF可同时检测数百万单个细胞中的40多个蛋白标记物，既类似于低维流式细胞仪的经典分析方法，也类似于单细胞测序的高维方法，对于理解TME复杂性有帮助[5]。sc RNA-seq则提供无偏见的策略来描述单个细胞的转录组特征，基于不同平台可有很多方法可供选择，比如使用全长测序方法（如Smart-seq2）高敏感度可检测到更多的基因数或3'端测序方法（如CEL-Seq2和MARS-seq）更少的放大噪音量化了m RNA水平，以及基于drop的方法（如Drop-seq、In Drop和10×Chromium Genomics)[6-7]增加测序通量。单细胞测序技术已应用于胚胎发育、神经生物学、肿瘤、免疫、微生物、嵌合体分析等多个研究领域[8-9]，以及在多组学上探究单个肿瘤细胞的异质性和基因突变，还可用于临床中肿瘤耐药机制的研究，深入理解肿瘤发生、发展的过程[10]。目前利用单细胞技术探究巨噬细胞及其亚群标记物的文献总结见表1。