本书系统介绍了一门全新的学科领域——单细胞组学的概念、技术及其数据概况。重点梳理和介绍了单细胞组学高通量测序技术及其数据分析方法，具体包括单细胞捕获、扩增和测序技术、各类组学数据生物信息学分析内容、算法及其主要软件工具。
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浙江大学作物科学研究所教授，中美作物分子育种联合实验室副主任，水稻生物学国家重点实验室副主任，作物遗传育种专业博士生导师，教育部新世纪优秀人才，浙江省生物信息学会副理事长，德国DAAD访问学者。
目录
序
前言
本书使用说明
第一章 绪论 1
第一节 单细胞组学概述 1
一、单细胞组学概念与研究对象 1
二、单细胞组学发展历史 8
第二节 单细胞组学技术优势及其应用 13
一、技术优势及其覆盖领域 13
二、领域应用概况 14
第三节 单细胞组学展望与挑战 17
一、单细胞组学发展趋势 17
二、单细胞组学面临的主要挑战 18
学科先锋 我的导师汤富酬 19
第二章 单细胞分选与测定技术 21
第一节 单细胞样本制备 21
一、样本类型与要求 21
二、悬液制备及分选 23
第二节 单细胞转录组测序文库制备与测序技术 28
一、单细胞转录组测序文库制备 28
二、单细胞转录组测序技术 29
第三节 单细胞基因组及表观组测序技术 35
一、单细胞基因组测序技术 35
二、单细胞三维基因组测序技术 40
三、单细胞表观组测序技术 42
第四节 单细胞蛋白质组和代谢组测序技术 46
一、单细胞蛋白质组测序技术 46
二、单细胞代谢组测序技术 50
学科先锋 我的导师David Weitz 52
第三章 空间组学成像与测定技术 54
第一节 单细胞空间转录组学技术 54
一、单细胞空间转录组学技术原理 54
二、单细胞空间转录组实验流程 60
第二节 其他空间组学技术 65
一、空间基因组学技术 65
二、空间代谢组学技术 67
三、空间多组学技术 68
学科先锋 超高分辨率时空组学技术Stereo-seq横空出世 73
第四章 单细胞转录组数据基础分析 75
第一节 测序数据预处理、比对与表达定量 75
一、测序数据基本分析流程 75
二、条形码和UMI分析 76
第二节 表达矩阵质控与优化 78
一、质控 78
二、标准化与归一化 83
三、数据优化 85
第三节 特征基因选择、降维与聚类 88
一、特征基因选择 88
二、降维 89
三、聚类 90
第四节 标记基因鉴定与细胞类型注释 90
一、标记基因鉴定 90
二、细胞类型注释 91
学科先锋Raul Satija与Georges Seurat 94
第五章 单细胞转录组数据高级分析 95
第一节 拟时序分析 95
一、拟时序分析原理与方法 95
二、拟时序分析工具 97
第二节 RNA速率分析 97
一、RNA速率分析原理 97
二、RNA速率分析方法与工具 99
第三节 单细胞基因调控网络分析 101
一、基因调控网络分析方法 102
二、单细胞基因调控网络构建工具 105
第四节 细胞通信 107
一、细胞通信及其分析方法 107
二、细胞通信分析工具 113
第五节 单细胞遗传变异分析 116
一、单核苷酸变异分析 117
二、拷贝数变异分析 118
学科先锋Cole Trapnell与拟时序分析（Monocle） 123
第六章 单细胞转录组数据专项分析 124
第一节 单细胞免疫组库分析 124
一、单细胞免疫组库技术原理 124
二、单细胞免疫组库数据分析 128
第二节 单细胞CRISPR筛选分析 129
一、单细胞CRISPR筛选技术原理 129
二、单细胞CRISPR筛选数据分析 131
第三节 单细胞微生物分析 133
一、微生物细胞特征及其转录组测序技术 133
二、微生物单细胞转录组数据分析方法 138
学科先锋Peter Kharchenko、Sten Linnarsson与RNA速率分析 139
第七章 空间转录组数据分析 141
第一节 空间转录组数据预处理 141
一、数据获取 141
二、测序数据预处理 143
三、图像数据预处理 145
第二节 空间转录组基础分析 148
一、空间可变基因识别 148
二、空间域聚类识别与细胞类型注释 152
第三节 空间转录组高级分析 155
一、空间邻域与细胞通信分析 155
二、3D重构与时空高维模拟分析 157
学科先锋Fabian Theis与Scanpy及其他 159
第八章 单细胞其他组学数据分析 160
第一节 单细胞基因组分析 160
一、单细胞基因组变异鉴定 160
二、单细胞基因组拼接 165
三、单细胞三维基因组分析 168
第二节 单细胞表观组分析 173
一、单细胞染色质可及性分析 173
二、单细胞甲基化分析 179
第三节 单细胞蛋白质组和代谢组分析 184
一、单细胞蛋白质组分析 185
二、单细胞代谢组分析 189
第四节 单细胞多组学数据联合分析 191
一、单细胞多组学技术概述 191
二、单细胞多组学数据分析 192
学科先锋 谢晓亮与单细胞基因组测序 195
第九章 单细胞组学算法基础 196
第一节 单细胞数据分析的基本数学问题 196
第二节 归一化、降维、可视化与聚类 197
一、归一化 197
二、降维 199
三、可视化 203
四、聚类 206
第三节 轨迹与RNA速率分析算法 210
一、轨迹分析算法 210
二、RNA动力学相关算法 211
第四节 其他算法 213
一、实验数据优化算法 213
二、单细胞多组学整合算法 217
三、空间组学数据分析算法 220
学科先锋 青年先锋邱肖杰 224
第十章 单细胞组学验证实验 225
第一节 单细胞组学研究与验证实验 225
一、单细胞组学研究结果需要实验验证 225
二、实验验证主要方式 225
第二节 单细胞组学验证实验方法 226
一、生物学验证实验 226
二、组学数据交叉验证 232
学科先锋Aviv Regev与人类细胞图谱 237
主要参考文献 239
附录1 单细胞组学主要数据库与分析工具 241
一、单细胞组学数据库和在线分析平台 241
二、主要开源单细胞组学分析工具 242
附录2 单细胞组学在线教程与资料 248
附录3 单细胞组学主要英文术语释义 248
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