多细胞生物的每个细胞都携带着相同的遗传学信息。不过，近年来蓬勃发展的单细胞研究告诉我们，每一个细胞都是*的。不同类型的细胞激活特定组合的机制，即使是同类型细胞，基因表达也会出现差异。
那么，细胞之间的哪些差异有生物学意义，哪些差异来自于技术偏好呢？要获得可靠的结果又需要研究多少细胞呢？这些问题曾经是单细胞研究（尤其是单细胞转录组研究）的拦路虎，令人望而却步。单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞数据分析工具在这方面为人们提供了很大的帮助。
测序方法大比拼
在单细胞研究的大潮中，新的测序方法层出不穷。不过，很少有人对这些方法进行系统的比对。慕尼黑大学生物学家Wolfgang Enardzui近*团队，在小鼠胚胎干细胞的基因表达研究中比较了一些常用的单细胞测序方法，包括Smart-seq、CEL-seq、SCRB-seq和Drop-seq。
Smart-seq
SMART（Switching mechanism at 5’ end of the RNA transcript）是一个具有里程碑意义的重要技术。实际上，能够从单细胞生成全长cDNA的测序方案并不多，Smart-seq就是其中之一。对于等位基因特异性表达或者剪接变体研究来说，覆盖整个转录组是一件非常重要的事情。
Fluidigm C1单细胞制备系统能够自动完成Smart-seq步骤。你只需要将制备好的细胞悬液加进去，仪器就会分离并裂解细胞，把mRNA逆转录为cDNA，再对cDNA进行扩增。扩增后的cDNA可以拿来测序，也可以进行qPCR检测。
在Enard的比较研究中，Fluidigm C1系统的Smart-seqzui为灵敏，成本也zui高。这一系统使用的微流体芯片不能重复使用，不过这种芯片可以放到显微镜下观察，证实健康单细胞的存在。
研究团队利用Fluidigm C1单细胞制备系统，对人类大脑皮层的482个单细胞进行了高通量转录组测序，zui终得到了466个单细胞的RNA测序数据。数据分析表明，单细胞测序结果不但能用于区分神经元、神经胶质细胞以及血管细胞，还能将神经元分为五类兴奋性细胞和两类抑制性细胞。
CEL-seq
CEL-seq（Cell expression by linear amplification and sequencing）是一种采用线性扩增的常用测序方法。线性扩增的主要优势是错误率比较低，不过线性扩增和PCR都存在序列依赖性偏好。
CEL-seq技术发表于2012年，主要是分离单细胞，逆转录带有poly-A 尾巴的mRNA片段，给它们贴上代表其细胞来源的条码。2014年Science杂志发布的MARS-seq与CEL-seq很类似。
CEL-seq和其他线性扩增方法生成文库花费的时间要稍微长一点。不过，CEL-seq在早期阶段就给样本贴上条码并进行混合，大大减少了手动操作的时间。PCR是在zui后阶段使用的，主要是为了连接正确的测序接头。
