2009年以降，单细胞测序技术开始在生命科学研究中广泛应用。2017年以降，高通量单细胞转录组商业平台带单细胞技术飞入寻常百姓家。2019年以降，在同一细胞内测量不同纬度（模态）数据的商业化技术面向科学家推出。
回顾这段历史，我们发现转录组是打开单细胞迷宫的钥匙和主要推手。我们曾经相信的测序会成为生命科学研究的基本工具，被基因组研究的需求基本实现。现在我们相信的单细胞技术会成为生命科学研究研究的基本工具，目前来看，大概率会被单细胞转录组（scRNA）实现。
为什么？
作为后基因组时代的主角，转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有mRNA的集合。我们知道一个生命体内所有的细胞几乎有着相同的基因组：由一个受精卵发育而来。在生命体发育的过程中，DNA的特定区域的稳定表达形成不同的细胞类型。我们说的细胞异质性，就是有机体内基因的差异表达。这一点很像人类社会的不同分工，我们说职业没有贵贱，细胞也是一样，他们只是在行使不同的社会角色。
可以说，转录组的差别是是细胞最独特也最明显的省份标识。想想前单细胞时代，我们只能在组织水平研究异质性，就是把很多细胞揉在一起测量一些指标，把一个异质性很强的群落强行当做一个个体来研究。就像一个爪哇国的人来看病，而医生所有的背景知识都是关于外国人的，这个外国人是很多国家人口的平均，极端的情况是，医生的这个外国人集合还没有爪哇国人。这病怎么看？
当然，2020年的今天很多单细胞的研究也在研究不同的组织。把整个身体的所有组织都测个序，知道每个组织特异（Tissue-specific）的细胞类型及其marker。这类研究，我们称为图谱类研究。研究异质性大的组织，可以在图谱中看到不同的组织或者细胞类型分散开来。对一些组织还可以发现新的细胞类型或者marker，这类细胞可能是某种疾病的关键，进而找到潜在的靶点。
还有一点是转录组的技术比较成熟，成本也相对较低。
基因表达的调控与scRNA+
我们知道基因的表达是一连串有序事件的集合，那么，基因的转录调控也一定是细胞类型特异的（cell-specific）。如果说RNA让我们识别出细胞的身份。那么这个身份有什么特征以及那它是如何由来，会有什么动作，就要看和中心法则相关的那一套了。
细胞是生命体基本的组成单元，细胞是中心法则的反应器。我们可以大胆地做这样的类比：
| 人类社会 | 多细胞生物 |
|---|---|
| 国家 | 个体 |
| 省份 | 组织 |
| 家庭 | 细胞 |
| 人伦次序 | 中心法则 |
| 我 | 细胞器 |
我们对某个地方的人都有一个刻板印象，基本是因为通讯不发达以讹传讹传出来的，这就像bulk RNA，只能给人整体印象。现在我们可以接触每个地方的人了，就会体会到五里不同风十里不同俗（heterogeneity），单细胞技术正是这样一门技术，可以在最小单位研究某环境的异质性。我们经常评价某小说展开某朝代社会的缤纷画卷，而小说，写的就是一个一个家庭之间故事。如石头记中假拟出男女二人名姓，又必旁出一小人其间拨乱，亦如剧中之小丑然。我们也可以借此讽刺一番那些为了图谱而图谱的文章：不断地分群，假拟出两三个感兴趣的亚群，又做了几种富集，找出一个基因集，转录调控走一波。
在单细胞的维度下，有一类群体忽视不得，那就是癌细胞。紧承上文，托老师说：幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。所以在众多细胞中，癌细胞更是有着挖不完的故事。他奇特地方在于：DNA发生了变化。所幸的是，组成多细胞动物的生物大分子在长期进化中是高度保守的。所以，我们依然可以用RNA来识别出其身份，用转录调控的方法刻画它的状态。
在研究单细胞的时候，为什么要先识别出其身份，或者要给他们一个身份标签？因为就像写小说，大小角色总要有个名字吧。有了名字，再通过它的表现与其他人物的关系来确定这个人的台风和人物性格。
技术路线
到这里，我们都只是在单个细胞上来类比，而没有讨论细胞类型之间以及跨物种细胞之间的关系，这当然是有失偏颇的。但是既然我们讲的是scRNAplus，这把打开单细胞的钥匙，自然是关注细胞内部多一些。在scrna这里我们听到较多的名是barcode，在不知道测的是什么细胞的时候给每个细胞加的标签（临时身份证）。那么，如何同时测RNA和细胞内（或表面）的蛋白分子呢？思路也大致相似：给目标加标签。如INs-seq，大规模并行记录单细胞RNA测序(scRNA-seq)和细胞内蛋白活性的集成技术
这一切搞明白之后
想象一下，单细胞技术已经应用的很成熟了，该发的文章也都发了，像组织水平的研究一样，我们在单细胞水平的知识几近完备后。。。。
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30809-6?rss=yes
