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2017-09-01美國團隊利用單細胞定序法找到新型樹突細胞
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【本刊訊】最近單細胞生物學（Singlecell biology）是一個熱門的題目，而該領域的重點就在於單細胞的RNA定序法（singlecell RNA sequencing, scRNA-seq）。RNA定序法是同時且大量處裡幾百、幾千筆細胞數據，並找出平均差異。但因為不會有兩個細胞是完全相同的，因此能透過RNA定序法表示每一個細胞的微妙變化與獨特性，甚至可能找到全新的細胞型態（cell types）。
像是近期，由美國布洛德研究所的瑞傑夫（Aviv Regev）與研究團隊使用RNA定序法偵測2400個免疫系統細胞後，發現某些具有強力T細胞刺激活性的樹突細胞。研究團隊表示若未來用某些疫苗刺激這些細胞，或許能加強潛在的免疫系統並對抗癌症。不過，這種發現十分不容易，因為比起大群體，要處理微小的單細胞更加困難，因為每一個細胞只產生微量的RNA。
除此之外，另一個困難的是分析產生的巨量數據並不簡單，因為需有更好的分析工具來使用。一般來說，RNA定序的數據是藉由將命令打入操作系統中，再進一步進行分析。數據由一個軟體（工具）傳送至下一個，每一個工具處裡過程中的每一步驟，像是基因組排列、品質管制等。因此，在每項數據的處理，其過程非常複雜。
目前研究人員仍然持續在研究這些數據還可以再做些什麼分析，或是哪一種演算法是最為有用的。美國威斯康辛大 學的生物統計學家肯紀歐斯基（Christina Kendziorski）表示，大量RNA定序法使用的 工具可以應用至單細胞的RNA定序法。而英國癌症研究所的計算生物學家隆（Aaron Lun）也表示，大量的RNA定序可以解決問題，不過，由於單細胞利用少量RNA的處理，加上細胞的瞬息萬變，對於這項研究也會有一定的難度。
科學家也很清楚這些工具的分析並不能完美的套用在每種情況下，因此，英國劍橋大學的馬瑞歐尼（John Marioni）則表示，面對那些數據不需要完全的信任，需有自行的判斷並在適當的情況下利用，而不是絕對依賴數據。
雖然目前已有許多科學家對於單細胞定序分析進行研究，不過研究人員認為有些分析工作還是具有挑戰性，並且有些部分需再進一步改善或克服。研究人員也期待未來有更多實驗室投入相關研究，對單細胞生物學有更多的發現。
Jeffrey M. Perkel, Single-cell sequencing made simple, Nature, 2017/7/3.