随着测序技术、质谱和生信分析的快速发展，多组学研究已从单一视角向多维度整合迈进。回首 2024 年，单细胞多组学、空间多组学更是硕果累累，多次实现从零到一的突破，为解析复杂的生命活动和疾病机制提供了核心工具，也为未来研究提供新的思路。
让我们一同解析突破性研究成果，借鉴创新性课题设计~（有你熟悉的身影吗？）
01、
国人力作！破解学习能力的奥秘，首次绘制跨物种小脑单细胞时空组学图谱
小脑在运动和认知功能中发挥关键作用，对小脑各皮层的细胞结构和神经环路的探究一直是领域内的重点方向。尤其灵长类动物在进化过程中皮层结构更加复杂，
是否存在灵长类特异性细胞亚型及其独特的空间组织形式？
图片来源：文献截图
2024 年 9 月，
中国科学院神经科学研究所联合华大生命科学研究院
等科研团队
在
Science
发文Cross-species single-cell spatial transcriptomic atlases of the cerebellar cortex，研究利用 Stereo-seq 等技术，
首次描绘猕猴、狨猴和小鼠小脑皮层的时空单细胞图谱，
揭示了灵长类特异性细胞亚型（如与学习能力有关的浦肯野细胞），以及转录组的空间异质性与小脑内功能连接的紧密关系。为小脑功能和疾病研究提供宝贵的资源
[1]
。
02、
析生命本质！破解基因盲盒，单细胞测序发现转录调控新方式
基因转录是生命活动的核心过程之一，转录爆发作为基因表达调控的重要现象，成为生物学研究的热点。
2024 年 8 月，
瑞典卡罗林斯卡学院的里卡德·桑德伯格研究团队
在
Nature Cell Biology
上发表题为 Single-cell new RNA sequencing reveals principles of transcription at the resolution of individual bursts 的研究成果，研究者利用实时成像和改进的新 RNA 测序方法，对 10,000 个小鼠成纤维细胞的新转录 RNA 数据进行分析，发现
哺乳动物基因转录主要以独立爆发的形式进行
，并揭示了转录爆发的动力学原理，并且合成率在决定转录爆发规模中具有关键作用。为后续基因表达调控研究提供新的理论基础
[2]
。
03、
CNS 齐报道！聚焦社会问题，多重视角解析衰老动态变化与标志物
全球人口老龄化是 21 世纪最重大的社会变革之一。衰老既是生物体不可避免的生物学过程，涉及细胞、组织和器官功能的逐渐衰退；也是多种慢性疾病的危险因素。机体组织器官为什么会衰老？如何正确认识衰老？机体衰老会经历怎样的过程？
2024 年 4 月，
华大生命科学研究院联合西班牙庞培法布拉大学等研究团队
在
Nature
发表重磅研究 Multimodal cell atlas of the ageing human skeletal muscle，研究利用 DNBelab C 系列 scRNA-seq、scATAC-seq 和 snRNA-seq 等技术，
构建了不同健康和虚弱水平的人类肢体骨骼肌单细胞/单核转录组学和染色质可及性图谱。
解析了细胞群体在衰老过程中的变化，以及这些变化背后的细胞特异性特征和多细胞间的网络互动特性。为理解人类衰老提供了新的视角，并为开发针对肌肉衰老的预防和治疗策略提供科学依据
[3]
。
图片来源：文献截图
衰老过程中，细胞的状态和数量变化会直接影响器官功能并引发相关疾病。
2024 年 11 月
，
洛克菲勒大学的曹俊越团队
在
Science
发表题为 A panoramic view of cell population dynamics in mammalian aging 研究成果，研究通过
分析 13 种器官/组织中的 239 种细胞，构建一张覆盖超过两千万个细胞的哺乳动物衰老全景图谱（PanSci），
首次揭示了不同器官、性别和衰老阶段的细胞动态变化。在衰老过程的早期，主要是脂肪、肌肉等组织的关键细胞减少，而晚期的主要特征是免疫细胞的扩张。不仅为理解衰老背后的分子与细胞网络提供了全新视角，也为未来抗衰老治疗奠定了重要基础
[4]
。
图片来源：文献截图
2024 年 11 月，
中国科学院动物研究所刘光慧等团队
在
Cell
发表重要研究成果 Spatial Transcriptomic Landscape Unveils Immunoglobin-associated Senescence as a Hallmark of Aging，研究利用时空多组学技术
Stereo-seq
，描绘了雄性小鼠的衰老「地理图」（GG），这也是
首个多器官衰老时空图
谱。
在空间上表征了衰老敏感点及其微环境，并发现免疫球蛋白积累是衰老的关键特征和驱动因素之一，可作为衰老的新型生物标志物。为衰老的干预、延缓衰老提供治疗策略
[5]
。
04、
技术革新！新技术实现亚细胞水平的细胞分型，高效捕获稀有细胞
随着高分辨率空间转录组技术的兴起，迫切需要开发专门的方法以准确识别细胞类型。而目前基于图像和阵列的方法存在一定局限性，如何直接利用亚细胞分辨率空间转录组学数据对单个细胞进行分类？
2024 年 6 月，
牛津大学联合华大生命科学研究院
等团队在
Nature
发表研究成果 Multiscale topology classifies cells in subcellular spatial transcriptomics，提出了
一种多尺度拓扑自动细胞类型分类的新方法（TopACT）
，
整合了转录组数据以及空间上下文信息，实现了在亚细胞层面上的细胞类型自动分类。
同时在人/小鼠肾脏和小鼠脑组织样本中进行验证，可有效识别和定位稀疏分布的细胞亚群，具有普适性和灵活性。为研究空间单细胞水平的基因表达分布和结构解析提供了新的角度和思路
[6]
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图片来源：文献截图
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DNBelab C 系列单细胞平台累计助力发表
140+ 篇 SCI 文章，包含 4 篇
Nature
，2 篇
Cell
，平均影响因子 12+，其中 IF > 10 文章数有 60 篇。
