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單細胞 RNA 定序（scRNA-seq）是一種可以在單一細胞層級上分析基因表現的高解析技術，突破傳統 bulk RNA-seq 無法解析細胞間異質性的限制。此技術可用於描繪細胞發育譜系、發現稀有細胞族群及解析疾病相關的細胞特異性轉錄反應。

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一、scRNA-seq 實驗流程

1. 樣本分離與細胞捕獲：透過酶解、機械解離或流式細胞分選取得單一細胞懸浮液。

2. 單細胞包封與條碼標記：利用微流體（如 10x Genomics）將單細胞包覆至油滴中，並以條碼（barcode）標記每個細胞的轉錄本。

3. 反轉錄與建庫：mRNA 被轉錄為 cDNA，接上接頭後建庫。

4. 高通量定序：使用 Illumina 等平台進行短讀定序。

5. 產出資料：產出含有細胞與分子條碼的 FASTQ 檔。

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二、scRNA-seq 資料分析流程

分析步驟	說明	常用工具
品質控制與去雜訊	過濾死亡細胞、雙細胞與低表現細胞	Seurat、Scanpy、Scrublet
正規化與校正	標準化基因表現數據，校正批次效應	Seurat、Harmony、SCTransform
降維與分群	PCA、UMAP/T-SNE 降維後進行細胞聚類	Seurat、Scanpy
差異表現分析	比較不同群間基因表現差異	Seurat、DESeq2、edgeR
細胞型態註解	比對標記基因資料庫，標註細胞群類型	CellMarker、PanglaoDB、SingleR

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三、scRNA-seq 應用領域

• 免疫細胞圖譜繪製：解析免疫細胞亞群及其活化狀態

• 腫瘤微環境研究：發掘腫瘤內異質性與免疫抑制細胞族群

• 組織再生與發育研究：描繪細胞發育歷程與命運決定機制

• 神經科學研究：解析神經元與膠細胞的轉錄差異

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四、scRNA-seq 優勢與挑戰

優勢：

• 單細胞解析度，可探測細胞間異質性

• 高靈敏度，可發現稀有細胞族群

• 支援多樣組織與病理樣本的深入分析

限制：

• 成本與計算資源需求高

• 分析流程複雜，需搭配專業軟體與標準化流程

• 技術與建庫平台差異可能導致結果變異

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scRNA-seq 是近年發展最迅速的轉錄體技術之一，已成為細胞層級生物學研究的核心方法。結合空間轉錄體與多體學技術，未來將更進一步促進疾病機制解析與個人化醫療發展。