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在过去的几十年里，研究人员对于来自许多物种的成千上万的基因组进行了测序。几乎在所有情况下，译解的DNA都是从数百万的细胞中提取出来并混合到一起。其结果是大量的数据，但是博德研究所的遗传学家Joel Hirschhorn说：“当你看向的是整个细胞群时，有许多的现象其中包括大量细胞与细胞间的变异就会变得不再明显。”这有可能会改变。
在会上，四个小组描述了关于基因组如何生成多样性和什么导致特异肿瘤耐受治疗的新见解——所有的都是来自单个人类细胞DNA测序的结果。他们的报告引发了科学家们对单细胞测序潜力的兴奋。“我们才刚刚开始触及表面，”Hirschhorn说。
由于细胞是生物学的基本单位，研究人员正更加努力地尝试将它们进行单个分离、研究和比较(Science, 7 January 2011, p. 24)。DNA研究主要涉及的是测序单细胞微生物相对简单的基因组；而更大更复杂的人类细胞基因组则是一个更大的挑战。随着测序成本的大幅度下降，破译来自单细胞的30亿碱基的基因组并逐个细胞比较序列正在变为现实。
对于艾伯特爱因斯坦医学院的统计遗传学家Adam Auton而言，单细胞测序提供了一个了解重组（细胞分裂过程中配对染色体交换DNA片段的过程）的窗口。重组通过将各种版本的基因一起放置在新组合中帮助生成了遗传多样性。它也是细胞剔除异常DNA的一种方法。
研究人员长期以来一直在寻求一种途径来测定发生在人类重组量，他们提出了一些间接的方式在家庭中或在群体中对其进行测量。测序和比较单个精子细胞的基因使得直接切更为系统地探究了这一现象，Auton说。
因此，当中国强大的测序机构北京基因组研究所（Beijing Genomics Institute）告诉Auton已经完成了对一名50岁年纪亚洲男性的167个精子的测序时，Auton热切地想要看到数据。他初期的分析突出了分离单细胞以及可靠地拷贝DNA进行测序是多么的困难。研究人员发现了若干来自多种细胞的DNA序列；然而只有40个达到了标准。通过将每个精子的DNA与来自血液样本的DNA进行比较，Auton和他的同事们检测到了近1000次重组事件，每个精子细胞约24.5次，这一数字与来自间接方法的预测相一致。重组在整个染色体不均衡发生，一些“热点“（“hot spot）代表了重组率增高位点。大多数情况下，Auton发现的热点与研究人员在其他研究中看到的相一致。然而在15号染色体上也有一个重组波峰，Auton在会议上报告说。
来自斯坦福大学的Stephen Quake一直在利用一种所谓的芯片实验室（lab on a chip）开发单细胞技术。样本通过一连串微通道和微阀门分离单个细胞提取出DNA，并拷贝数千次以获得足够的量用于测序。Quake报告说他已经解决了许多技术问题。他在去年完成了第一次的人类单细胞测序，现在他正利用这项技术研究精子细胞中的重组并分析突变率。
来自斯坦福大学的Stephen Quake测定了来自一项研究的100个精子的重组率，发现了许多新的重组热点和与间接方法发现的相一致的比率。随后他更深程度地测序了8个精子足以确定突变率。他在会议上报告说发现其比率为每10亿个碱基为30个变异，略高于其他人所发现的。
这一纽约冷泉港实验室的研究生Timour Baslan正利用单细胞技术来研究癌细胞。他与MD安德森癌症中心的分子遗传学家Nicholas Navin展开了合作。Navin实验室曾开发一种所谓的单核测序（single-nucleus sequencing）技术绘制肿瘤图谱。他们已利用这一技术追查了癌症的进化，追踪了癌症随时间和扩散越来越普遍时不同的细胞亚群。Baslan和同事们现在在测序前会将遗传条形码添加到每个细胞上，这样使得他们能够将样本集中在一起进行测序，仍然能够识别在混合物中来自单个细胞的序列，一种节约成本的测量。
Baslan报告说到目前为止，他们已经将这一方法应用至十几个乳腺癌患者，抽取之后前后的肿瘤细胞。每位患者的反应各不相同。在一个肿瘤中，接受治疗后一种类型的癌细胞比例增高，表明使用的药物只有效对抗了部分而非所有的肿瘤细胞。在另一名患者中，他们在X染色体上观察到了一个重要的重排和额外拷贝的某个基因生成了能使肿瘤抵抗药物效应的蛋白。第三位患者肿瘤细胞染色体被治疗所破坏。Basla说这种方法“现在对于我们而言成为了常规程序，”，他可以轻易地绘制数以百计的单细胞图谱。他计划整合微流体设备以进一步简化这种方法。其目标是理解肿瘤的演变和了解哪些癌细胞将会对各种治疗生成反应。
与此同时，Navin继续改良了单核测序。通过挑选出预备进行细胞分裂具有双倍染色体的细胞，减少复制数量和加工步骤，他只需要几个毫微克而非几微克的DNA。在会议上，它报告说他已经发现了乳腺癌细胞中的变异，分析显示这些变异是均一的。“当你将放大镜靠得更近些，你就会在碱基水平上检测到更多的变异，”他指出。
当Navin对来自一个更为复杂侵袭性乳腺癌的4个肿瘤细胞进行测序时发现了一个相似的趋势。测序肿瘤的100万个细胞样品揭示了6个突变，所有都存在于已知的癌基因中。而单细胞测序则在每个细胞中揭示出了另外的30个突变，这些在更大的样本中没有被检测到。当他观测来自相同肿瘤的另外100个细胞时，它发现其中大量的突变突变频率很低。“这种多样性可能正在驱动癌症，”他说。当Navin仅测序外显子时他也发现了相同的突变。
马里兰州贝塞斯达国家人类基因组研究所的遗传学家Elaine Ostrander称分析单个癌细胞的前景“令人难以置信的兴奋“，以一种“充满希望和优雅”的方式解析了正在肿瘤中发生的事件。但是另一些人则更为谨慎。“得到这些类型的数据是很难的，因为你将不得不对大量的细胞进行测序，”华盛顿大学基因组研究所共同负责人Elaine Mardis说。
尽管研究人员们一致认为单细胞测序或许还没有足够高通量来实用于癌症评估，“不能过分强调这一技术进展有多快。随着这一技术的成熟，我们将看到一些革命性的东西出来，”Auton说。
（生物通：何嫱）
