NIH支持单细胞生物学 (ZT)
根据经典的观点，生物学实验是在假定特定类型的细胞都是一样的、具有相同的功能的情况下开展的。例如，肾细胞构成名为肾单位（nephron）的过滤单元，并假定所有这些细胞结构相同、执行相同的功能。然而，新的研究单细胞的强大研究方法已经证明这种假设是不正确的。同一群体内的每个细胞，例如癌变的肿瘤中的细胞群，可能彼此显著不同，而这些差异对整个细胞群的健康和功能具有重要影响。人的大脑是一个重要的例子，其中每种细胞承担特有的职能。由于细胞之间的这种差异，不可能在研究含数百万或数十亿个细胞的组织块的基础上全面了解大脑是如何工作的。NIH 已经逐渐开始关注在单个细胞水平上了解细胞功能。
NIH 支持各种能够系统地描述一个细胞的结构和功能的项目，这类项目定义细胞之间的正常变化，测量环境干扰的影响，在更大的组织和网络内理解单个细胞的反应，克服测量方法的局限性。例如，科学家们发现免疫系统中具有相同表面标记物的细胞能够表达不同的基因，这使每个细胞对疫苗的反应不同。NIH 共同基金资助的新的单细胞分析项目（Single Cell Analysis）旨在克服目前单细胞生物学中的障碍，重点关注细胞异质性的评估，尤其是
单细胞分析的创新工具与技术，并将新技术加速应用到描述生物学过程。
通过确定单个细胞特有的结构与功能属性，科学家们能够获得对组织和器官功能的新见解/认识。NIH 将继续行使其使命，资助单细胞生物学前沿研究，并向研究人员提供应对这些挑战的工具，鼓励他们应对挑战。单细胞生物学研究成果将最终带来卓越的疾病诊断，并为疾病治疗带来突破。
在接下来一二十年，Single Cell Analysis 必定是个大趋势。
Single-molecule-imaging应该会在研究手段里面扮演一个重要角色，FRET体系可以很好地检测纳米尺度范围内抗原抗体的特异性结合。 单细胞分析揭示癌症异质性
2013年度基因组生物学大会（The Biology Of Genomes 2013）于5月7日晚在美国纽约冷泉港实验室召开。这是基因组学领域最大的会议之一，吸引了多个著名研究所的大牛参加。会议主题包括高通量基因组学和遗传学、复杂性状的遗传学、功能和癌症基因组学、计算基因组学、进化基因组学以及群体基因组变异。
与其名称一致，基因组生物学大会聚焦各个基因组的最新进展。尽管人类基因组是本年度最热门的话题，但会议也介绍了果蝇、小鼠、尼安德特人等方面的研究进展。
斯坦福大学的Sofia Kyriazopoulou-Panagiotopoulou在会议上报告，她们通过对髓母细胞瘤（medulloblastoma）中的单细胞进行外显子组测序，确定了肿瘤中不同的癌细胞类型。
髓母细胞瘤是一种主要发生于儿童的脑瘤，分为多个亚型，但Kyriazopoulou-Panagiotopoulou注意到，各个亚型之间的边界很模糊，一些突变在不同亚型中出现。此外，肿瘤本身是异质癌细胞的集合，它们可能含有不同的突变，有着不同的特征。然而，许多研究癌症的方法将肿瘤看作一个整体，从而掩盖了这些差异。
因此，Kyriazopoulou-Panagiotopoulou及其同事对髓母细胞瘤中的单细胞进行分析，以便更好地了解这些癌症的异质性以及它们的进化。
她们对来自一名9岁女孩的髓母细胞瘤中的30个细胞进行了外显子组测序，并以外周血淋巴细胞作为对照。她们也研究了大部分肿瘤和复发肿瘤的全基因组。
分析结果表明，原发性髓母细胞瘤由不同的细胞类型组成，而强有力的证据表明，拷贝数变异在肿瘤中发挥作用。Kyriazopoulou-Panagiotopoulou指出，肿瘤样品中有着广泛的CNV变化，而对照血液样品则有着恒定的CNV水平。这些变化可区分肿瘤细胞和正常细胞。
此外，原发性髓母细胞瘤中的一部分细胞似乎在复发肿瘤中越来越常见。“没有单细胞分析，我们不可能发现原发和复发肿瘤之间的重叠，”Kyriazopoulou-Panagiotopoulou谈道。
利用拷贝数变异，Kyriazopoulou-Panagiotopoulou及其同事计算出肿瘤细胞亚型的系统发育关系，以及哪些突变发生在早期，而哪些是队列特异的。
Kyriazopoulou-Panagiotopoulou认为，单细胞分析方法让人更好地了解肿瘤的细胞亚型，这有助于更好治疗策略的开发。
（生物通 薄荷） 对单细胞的研究有点用一个少一个的感觉，就像单个的人一样，是不可重复的。
虽然有下一代可以应用，但不代表还是原来的那个。
群体有群体的优势，个体有个体的优势。“特殊”同“一般”的关系？
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