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　　单细胞分析涉及对单个细胞的基因组、转录组、表观基因组和蛋白质组等多维数据的深入研究，能够揭示细胞间的异质性，为理解生命过程、疾病发生机制以及精准医疗的发展提供重要的视角和工具。
 

　　近五年来，北京大学化学与分子工程学院分析化学研究所白玉教授课题组在单细胞分析技术方面取得了一系列进展，包括基于质谱标签的信号放大策略和多维有机质谱流式分析平台的开发，这些技术为肿瘤耐药性机制研究提供了新思路。
 

　　最近，该课题组在单细胞代谢组学分析领域取得了新的突破。他们开发了一种深度有机质谱流式分析平台，该平台能够在线高效地进行细胞裂解和高分辨质谱分析，单个细胞的分析时间较现有技术延长了40倍。这一技术使得研究人员能够获得丰富的代谢物鉴定谱图，单细胞代谢物鉴定数目可达600种，实现了普适性的单细胞异构体定性定量分析。
 

　　该平台由在线高效单细胞裂解装置和非接触电喷雾高分辨质谱组成，解决了现有单细胞代谢组学方法存在鉴定深度有限、在线分析时间短、无法获得二级质谱信息以及不具备同分异构体区分能力等难题，显著提高了单细胞分析的效率和准确性。
 

　　通过应用这一新技术，研究团队揭示了MCF-7乳腺癌细胞存在的精细亚型，并在《自然-通讯》期刊上发表。研究团队还通过不同类型肿瘤细胞的代谢物信息验证了该流式平台的普适性和异构体代谢物区分能力。他们发现，利用3-羟基丁酸/4-羟基丁酸的异构体相对含量信息，可以成功实现MCF-7细胞的3种亚型精细区分。进一步的研究表明，3-羟基丁酸的丰度差异是导致肿瘤细胞分型的主要原因，并且与下游多种抗氧化应激靶蛋白的表达量呈正相关。这一发现为深入理解肿瘤异质性以及乳腺癌的精准治疗提供了新的思路。
 

　　北京大学化学与分子工程学院在单细胞组学研究中的这些进展，对于揭示细胞表型异质性和阐明生物过程的分子机制具有重要意义，不仅推动了生物学和医学研究的深入，也为疾病的诊断和治疗提供了新的视角和方法。