三边坡是哪？
在那里，气候炎热，北面离大陆更近一些，山地很多。所以，当你走到磨矿山时，发现山路极其曲折难走，悬崖海拔落差很大；树荫少，导致那里人皮肤有点黑；山体裸露之地水比较少，所以你会看见磨矿山林有很多水桶——水是稀缺的，大家要排队去洗脸；等你闯入伐木厂，又会看到每个人都裹着长袖长裤，因为他们要躲避蚊虫叮咬。
在这里，有开宝石矿的矿场、原始伐木场、世纪赌场、签单房。三边坡，一个虚构的东南亚国家，具体地点被称为三边坡，位于缅甸、老挝、越南交界处，也就是金三角地区，一个被称作三不管地带的边陲小镇。
不幸的是，我不是沈星；万幸的是，我也不是郭立民。我是想在这里做单细胞测序。
什么是单细胞测序？
单细胞测序（Single-cell sequencing）是一种分子生物学技术，它允许科学家在单个细胞水平上分析基因表达、基因组变异、表观遗传修饰等。这项技术的发展极大地推动了我们对细胞异质性、细胞发育和疾病机制的理解。以下是单细胞测序的一些关键特点：
高分辨率
：单细胞测序可以揭示细胞群体中的微小差异，这些差异在传统的群体细胞分析中可能被忽略。
细胞异质性
：通过单细胞测序，研究人员可以识别和研究细胞群体中的不同亚群，了解它们在功能和发育上的差异。
基因表达分析
：单细胞测序可以测量单个细胞中的基因表达水平，从而揭示细胞状态和功能。
基因组变异检测
：这项技术可以用来检测单个细胞中的DNA变异，包括单核苷酸多态性（SNPs）、插入和缺失（indels）、拷贝数变异（CNVs）等。
表观遗传学研究
：单细胞测序还可以用于分析DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传标记，这些标记影响基因的表达和调控。
疾病研究
：在癌症和其他复杂疾病中，单细胞测序有助于识别肿瘤微环境中的细胞亚群，以及它们如何相互作用和影响疾病进程。
技术多样性
：单细胞测序技术包括多种平台和方法，如单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞DNA测序（scDNA-seq）、单细胞表观遗传测序（scATAC-seq）等。
单细胞测序技术的应用非常广泛，从基础科学研究到临床诊断和治疗，都在不断推动生物医学领域的发展。
这正是三边坡除了法律和道德之外所必须的技术，哦，不，是一种技术和学术生态。
也许你觉得这个作者本人，又要开始杜撰了，真的是什么热点都要蹭一下的，直呼作者本人是万恶的市场人。
其实不然，作者产生这个想法并不是没有来由，它来自2024年一篇发表在Nature子刊上的文章：
Overcoming barriers to single-cell RNA sequencing adoption in low- and middle-income countries
。考虑到文章读者英文水准，我们把这个题目翻译成人话：
在欠发达地区如何进行单细胞测序？
单细胞分辨率测序和空间转录组学技术的出现，使得我们能够构建组织和器官的细胞和分子图谱，为理解组织健康和疾病提供了新的视角。然而，要公平地实现这些技术的潜力，祖先多样性的包容性至关重要。这意味着需要更多地包括低收入和中等收入国家（LMICs）的研究人员和样本捐献者。这篇文章描述了基因组学和单细胞转录组学研究中祖先多样性包容性的当前状况，并讨论了需要合作努力来克服在LMICs中建立、扩大和采纳单细胞测序研究的障碍，以及使这些技术产生全球性影响的结果。
考虑到三边坡地区温饱都是问题，如何申请到一笔做单细胞测序的经费呢？就算有政府愿意出这笔经费，诺大的三边坡，又将如何放得下一个单细胞测序的实验台？
这个可和你们那里不同，有着稳定的技术和服务体系、有研究院、有测序服务商、有稳定的水源和电源、更甚至者，你们有可以用的样本，在伦理上还能过得去。
读者诸君，这下你们可以理解在欠发达地区做单细胞测序的难点了吧。而情况可能比这个还要糟糕：这里可能没有可用的参考基因组。
人类基因组参考序列是科学家们用来比较他们DNA测序结果的公认的参考标准，它有助于促进基因组数据的共享。这个序列来源于人类基因组计划（HGP）。
这个参考序列在某些全球地区（如非洲、东亚、南美和中东）的代表性不足。这意味着这些地区的基因组多样性没有得到充分反映。当前的人类参考序列：当前的人类参考序列是GRCh38.p13，由基因组参考联盟（Genome Reference Consortium）在2019年修订。这个参考序列缺乏反映人类遗传变异的祖先多样性和全面性。
这要从数据来源的局限性上说起，这个参考序列的数据主要来自大约20个个体，其中大多数是欧洲血统。大约70%的数据来自一个有高糖尿病风险的欧洲血统个体。这表明这个参考序列不能代表一个“健康基因组”，也不能代表高质量参考单倍型（haplotypes）的多样化集合。
不管怎么说，三边坡的人毕竟也是人，这个难题倒是不难解决，我们用就是了。
既然三边坡错过了人类基因组时代，我们就没有理由再错过人类细胞图谱计划。
过去十年的努力
：在过去的十年里，科学家们在细胞、组织和器官的转录组分析方面做出了巨大的努力，这导致了对常见和罕见疾病细胞基础理解的突破。
当前的目标
：目前，科学家们正在努力提供一个在单细胞分辨率下的人类身体转录组参考数据集，这与当今紧迫的医疗需求相一致。
国际单细胞倡议
：创建一个人类体内细胞类型和细胞状态的“参考图谱”是国际单细胞倡议的目标，如人类细胞图谱（HCA）和人类生物分子图谱计划（HuBMAP）。这些项目旨在通过建立丰富的生物银行资源、开发强大的组织处理和数据获取协议以及空间映射算法，来开发一个广泛可访问的人类身体单细胞分辨率图谱。
包括代表性不足的人群
：这些项目通过早期纳入代表性不足的人群，希望打破科学参与度低的循环，特别是因为这些人群承担了全球疾病负担的相当大比例。
在中低收入国家进行单细胞转录组研究的挑战
：在低收入和中等收入国家（LMICs）进行单细胞转录组研究时，会面临特定的基础设施、技术和伦理挑战。
单细胞技术是全球性技术，技术福利理应由全球人民共享之。奈何，在一个食不果腹、经常断电、义务教育都无从谈起的国度，想要完成一例单细胞测序，哪怕只是一例单细胞测序，都困难重重。
这里缺失的东西太多了，就算是价格下降，也是卷不动的，你比如说单细胞测序的装备试剂、稳定的电力、专业的实验人员、生物信息背景，这些都无从谈起。
如果我们要建立一个小分队，像猜叔那样，专门在三边坡以游牧的形式从事单细胞测序事业，有没有这个可能呢？
这个可能性不是没有，但是需要先做培训。
要在三边坡这里把单细胞测序这个技术的必要性打起来，用三边坡的话来说，就是要做个局：把这个需求激发出来。
然后就好解决的多了，实验室我们可以搭建、数据分析和解读我们也可以做起来。
数据分析最不是问题啊，毕竟现在有云服务器，只要有了数据，在哪里都能分析。尽管存在挑战，但计算生物学领域的快速发展为解决这些问题提供了希望。通过增强和协调现有的计算流程，以及创建成本效益高的工具（如基于云的单细胞分析、用户友好的界面和最小的硬件需求），可以提高成本效率、数据存储和安全性，减少对广泛的IT支持和维护的依赖，从而为全球科学家提供更公平的计算工具使用机会，特别是对LMICs的研究人员来说至关重要。这些改进对于促进有效的数据捕获、执行相应的分析和生成交互式图表至关重要。
实验方面最大的挑战不是没有实验室，而是取样和样本的运输。
为了应对这些挑战，正在迅速发展新的高通量方法，例如多重化技术和微流控技术，以及超低输入RNA测序技术，这些技术旨在提高细胞分离效率和最大化RNA捕获效率。
