近期，Nature Methods发表了数篇关于大规模单细胞测序相关文章，包括文库制备、测序方法、分析方法等，这里介绍其中的几篇。

去年，Broad研究所的研究人员在《Science》上发表了一种称为sNuc-Seq的单核RNA测序方法。

常规的转录组分析方法通常需要103个细胞，所以无法揭示单个细胞之间基因表达的异质性，也难以对诸如早期胚胎及异质性的组织干细胞和肿瘤干细胞等少量细胞进行分析，而单细胞转录组测序技术的出现为此提供了有效的研究工具。

简单回顾测序技术的发展，从桑格尔发明双脱氧末端终止法(一代测序)到人类基因组计划历时13年耗费30亿美元，测序一直很贵，直到高通量的边合成边测序技术(二代测序)出现。随着测序

同一组织中的细胞往往被认为是具有相同状态的功能单位，因此传统的测序技术分析的是细胞群体的总体平均反应。

细胞作为生命结构的基本单位，储存大量的生物信息。细胞异质性是生物组织的普遍特征，即使是相同类型的细胞受到周围微环境的影响也会存在基因表达的差异[1]。

由于细胞是生物学的基本单位，研究人员正更加努力地尝试将它们进行单个分离、研究和比较。

首先说说什么是单细胞测序（Single-cell sequencing）。普通测序所提取的RNA（或DNA）源于样本中的多个细胞