一个细胞和另一个细胞是不一样的——即使是在同一个生物体中，或者在一个特定的组织或培养物中。子细胞甚至与母细胞都是独一无二的。每个细胞都有自己的表达基因和蛋白质库，只有随着强大的单细胞技术的发展，我们才能更深入地探究细胞之间的相似或不同之处。
单细胞研究领域正在迅速发展，似乎每周都有一项新的有趣的研究发表在一本高影响力的杂志上，研究不同系统细胞之间的异质性。上个月在科学汉夏特等人看着使用单细胞RNA测序(scRNA-seq)，以确定可以塑造嗅觉的发育机制。
老鼠约有1000个气味受体基因(Olfrs)长期以来，人们一直推测每个神经元只有一个活跃的等位基因。这项研究中使用的单细胞方法最终让研究人员证明了事实确实如此。
老鼠约有1000个气味受体基因(Olfrs)长期以来，人们一直推测每个神经元只有一个活跃的等位基因。这项研究中使用的单细胞方法最终让研究人员证明了事实确实如此。这篇论文甚至进一步展示了这种单等位基因的选择是如何在发育的早期阶段发生的。
克里斯托弗·沃尔什的小组使用单细胞测序以识别人脑中的单核苷酸变异(SNVs)．他们对36个不同的神经元进行了scRNA-seq，并鉴定了数千个体细胞snv。发现的体细胞突变被用来创建神经元发育的谱系树。
胚胎干细胞(ESC)培养也是单细胞研究的一个热门领域，萨拉·泰希曼实验室最近发表的另一篇文章强调了这一点细胞培养条件对多能性和基因表达的影响，使用单细胞分析。他们在三种不同的条件下培养小鼠ESCs，以表明转录组是不同的，特别是与多能性基因的表达有关。
适应单细胞分析方法的挑战
以前只能用于大量细胞的方法正在缩小到单细胞水平。上周在自然，Keji Zhao的团队将dna酶测序(DNase-seq)应用到单细胞水平．
通常，DNase-seq需要数百万个细胞来检测dnase超敏位点(DHSs)， DHSs提供染色质结构和转录因子存在的信息。
新方法scDNase-seq非常敏感，可以检测单个细胞中的DHSs。作者使用他们的方法从甲状腺癌患者身上提取样本，检测肿瘤特异性DHSs，并找到可能导致该疾病的特定突变。
另一篇论文最近发表在自然生物技术由Rotem等人．类似地观察单个细胞中的染色质状态，但是使用单细胞ChIP-seq．这是第一个方法，以缩小分析染色质状态，以揭示细胞-细胞异质性的程度在一个群体。
作者对数千个单细胞进行取样，并能够识别具有特定染色质或表观遗传特征的细胞亚群，而这些特征不能仅仅依靠单细胞转录组分析来确定。
单细胞组学技术的发展需要新的生物信息学方法来分析数据。单细胞场在数据分析方面当然有它的困难，涉及到技术和生物变异性、归一化方法、批效应和噪声。
出版物如最近发表的论文自然通讯在表征单细胞RNA-seq实验的噪声结构最近发表在基因组生物学关于a的创建统计框架特征异质性和评估转录变化在单细胞摘要目的改进和细化单细胞分析，使其更准确，更广泛地应用。
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