这两个月单细胞市场上最劲爆的消息应该就是我们《生信技能树》和《单细胞天地》等公众号都推出来的 10X单细胞转录组钜惠套餐，详见：2个分组的单细胞项目标准分析，原价15~20万的6个10x单细胞转录组套餐，现价10万。
这个活动过于火爆，添加微信咨询的人太多了，三个团队连轴转到现在都还没有处理完毕。主要是因为我们团队为每个前来咨询的小伙伴 都会提供个性化点评，避免大家花10万块钱的冤枉钱，做了测序却不知道如何分析如何写作。而且绝大部分小伙伴提出来的测序样品，其实早就在这两三年单细胞火爆的时候有文献发表了，如果不是自己的样品有特殊的临床意义，我们其实非常的不建议大家自己花费10万块钱做自己的6个单细胞转录组样品。
如果我给你指出来了你所需要的公开的数据，但是你却不知道如何利用它，我想你自己的花10万块钱测序拿到了自己的数据，未必就能更好的分析。比如有一些小伙伴就简单粗暴的想自己在医院慢慢积累甲状腺癌病人的样品，送6个样品进行单细胞转录组测序。
但实际上这方面文章和公开的数据集不少了，在《单细胞天地》公众号就介绍过最新的一个文章，见：单细胞转录组揭示乳头状甲状腺癌起始与发展，标题就是：《Single-cell transcriptomic analysis of the tumor ecosystems underlying initiation and progression of papillary thyroid carcinoma》，2021年10月份发表在nature communications杂志的，涉及到11个病人的23个组织，得到158,577个细胞，第一层次的单细胞降维聚类分群得到6个主要的细胞群：
- T/natural killer (NK) cells (CD3D, CD3E, CD3G, CD247)
- B cells (CD79A, CD79B, IGHM, IGHD)
- thyrocytes (TG, EPCAM, KRT18, KRT19)
- myeloid cells (LYZ, S100A8, S100A9, CD14)
- fibroblasts (COL1A1, COL1A2, COL3A1, ACTA2)
- endothelial cells (PECAM1, CD34, CDH5, VWF)
然后就是对每个单细胞亚群进行继续降维聚类分群，标准的单细胞 图谱研究。
而且单细胞测序在甲状腺癌研究中的应用文章还蛮多的，比如： - ARHGAP36 regulates proliferation and migration in papillary thyroid carcinoma cells
- Single-cell RNA sequencing reveals a novel cell type and immunotherapeutic 2 targets in papillary thyroid cancer
- Single-cell transcriptomic landscape reveals the differences in cell differentiation and immune microenvironment of papillary thyroid carcinoma between genders
- Single-cell RNA sequencing reveals the regenerative potential of thyroid follicular epithelial cells in metastatic thyroid carcinoma
这些不同癌症的不同单细胞研究，但凡是其文章里面提到了数据集是公开可以获取的，咱们就已经处理过，完全没有必要自己耗费大价钱去收集样品进行单细胞测序，毕竟早就已经过了靠单细胞热点就发好文章的时代了。第一个单细胞研究发NC很轻松
像前面的《Single-cell transcriptomic analysis of the tumor ecosystems underlying initiation and progression of papillary thyroid carcinoma》，2021年10月份发表在nature communications杂志的，就是一个队列单细胞图谱而已，有病人资源有经费进行单细胞测序即可。
同理，其它癌症也是类似的，比如 骨肉瘤也是如此，第一个数据集发表在nature communications杂志，文章：《Single-cell RNA landscape of intratumoral heterogeneity and immunosuppressive microenvironment in advanced osteosarcoma》，也就是不停的细分亚群，并且进行合理的解释即可：
后面的就只能说是 发Front. Oncol., 21 July 2021 | https://doi.org/10.3389/fonc.2021.709210，标题是：《Single-Cell Transcriptomics Reveals the Complexity of the Tumor Microenvironment of Treatment-Naive Osteosarcoma》，也是类似的降维聚类分群：
尊重可观事实，大概率上，我们《生信技能树》和《单细胞天地》等公众号都推出来的 10X单细胞转录组钜惠套餐，详见：2个分组的单细胞项目标准分析，原价15~20万的6个10x单细胞转录组套餐，现价10万。
就说明了，普普通通砸钱就可以使用单细胞技术去发好文章的时代已经过去了，还不如多思考，找到一些值得探索的科研思路，利用好目前海量的单细胞数据。