近年来，随着后基因组时代的到来和测序技术的发展，基于单细胞层面的研究为生物系统中细胞间的同质性和异质性提供了更精准的信息，因此，各类单细胞组学技术陆续登上舞台。以单细胞转录组技术为例，自2009年开创以来，该技术不断发展创新并已广泛应用。而单细胞蛋白组学是在蛋白丰度检测、转录后修饰、翻译后修饰等方面填补了单细胞转录组学的空白，在揭示生命活动和疾病发生发展的机制方面发挥了越来越重要的价值。

 我们知道，常规的质谱技术无法检测单细胞中超微量蛋白质 (0.1-0.2 ng)，这也使得单细胞蛋白组学 (single-cell proteomics) 研究在很长一段时间内多依赖于抗体成像技术。例如，通过设计近千种抗体，Diana Mahdessian等人首次在单个U2OS细胞中鉴定到1180种蛋白质，发现其中约539个蛋白质与细胞周期功能相关[1]。这虽然在单细胞蛋白质检测深度上实现了突破，但是由于抗体研发周期长、制备成本高昂、实验重复性差等不利因素，很大程度上也限制了抗体成像技术在单细胞蛋白质组学研究中的大规模推广。

A dream of single-cell proteomics 

( Vivien Marx, 2019, Nature Methods)

景杰生物作为蛋白质组学领域的领军企业，经过长时间的技术研发和积累，成功开发了基于高分辨质谱技术的单细胞蛋白质组学产品，最低可实现单个细胞的蛋白质组学高通量分析，从而为单细胞维度上探究细胞、组织、器官的发育过程及疾病相关的细胞异质性研究提供有力的技术支持。

我们的数据显示，针对100个HeLa细胞的可鉴定到超过4000个蛋白，甚至在单个HeLa细胞层次，仍可实现1000+蛋白质的定量，并且保持很好的重复性。可应用于人类细胞图谱构建、肿瘤细胞、免疫细胞等珍稀细胞样本（如生殖细胞、胚胎细胞、神经细胞、干细胞、血细胞等）的异质性、分化、发育研究。

 注：数据处理采用MaxQuant 1.6.15.0软件，

蛋白和肽段FDR严格控制小于1%

临床上，分子图谱分析对明确分子诊断、确定与肿瘤相关的驱动突变和信号通路情况至关重要。单细胞蛋白质组学的研究，将结合癌症基因组、转录组等数据，从全新的维度，对肿瘤进行完整分子图谱分析和深入的数据挖掘。

参考文献：

1. Mahdessian, D., et al., 2021, Spatiotemporal dissection of the cell cycle with single-cell proteogenomics. Nature.

2. Mahmoud Labib., et al., 2021, Single-cell analysis targeting the proteome. Nature Reviews Chemistry.

3. Z. Bai, et al,. 2021, Single-cell Analysis Technologies for Immuno-oncology Research: from Mechanistic Delineation to Biomarker Discovery. Genomics, Proteomics & Bioinformatics.

4. Vivien Marx, et al., 2019, A dream of single-cell proteomics. Nature Methods.

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