单细胞不只是10X，还有CyTOF
最近看到文章里面出现了单细胞转录组测序的tSNE图，如下：
看到如此巨大的细胞数量，本来以为是10X，结果仔细看文章，作者利用CyTOF技术对HCC的免疫微环境异质性进行了分析，约四百万个免疫细胞呈现出40种聚类。
HCC样本与正常组织样本的免疫微环境差异显著，而8个HCC患者之间的差异也很大。我们对比了患者之间的相似性并根据差异基因表达聚类出3个亚型，这些亚型的免疫细胞组成差异较大。如下：
可以看到，仍然是normal细胞可以分成各个免疫亚群，并没有病人的异质性，但是肿瘤细胞很不一样，不同病人的肿瘤细胞几乎不可能自动聚集在一起，需要特殊的算法来处理，这就与前些天我们分享的：破解肿瘤细胞的病人特异性之谜(第一个纯粹的单细胞公共数据库挖掘高分文章) 提出的问题类似。
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没有收广告费哦，因为是直接截图文章里面的描述：
不知道能否理解为单细胞的IHC呢，使用很少量的抗体，应该是就只能是看不妨基因的信号，只不过是这些基因都是精挑细选的，能够代表不同免疫细胞亚群的，如下：
参考文献
Zhang Q, Lou Y, Yang J, Wang J, Feng J, Zhao Y, Wang L, et al. Integrated multiomic analysis reveals comprehensive tumour heterogeneity and novel immunophenotypic classification in hepatocellular carcinomas. Gut. 2019
破解肿瘤细胞的病人特异性之谜(第一个纯粹的单细胞公共数据库挖掘高分文章)
单细胞转录组得到的基因集如何看生存效果呢？（不妨试试看GSVA）
如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程
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