2023年10月14日-15日，由北京未来基因诊断高精尖创新中心（ICG）、北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）共同主办的“第五届单细胞组学国际研讨会”胜利闭幕。单细胞组学国际会议系列2019年由谢晓亮、黄岩谊、汤富酬三位教授在北京大学共同发起。单细胞组学国际会议系列致力于全面呈现全球单细胞组学领域的最新技术开发和科研成果，不断加强我国同国际上在相关领域研究的交流合作，持续扩大我国在单细胞组学高通量测序技术领域的国际影响力。
讲者集体合影
14日上午，北京大学李兆基讲席教授、昌平实验室主任谢晓亮代表会议主席团热情欢迎了现场嘉宾、观众和线上“网友”。过去十年，单细胞基因组学的技术革命浪潮，改变了生物医学的研究范式。在开幕辞中，他表示自2019年首届单细胞组学国际研讨会在北大举办后，已逐步成长为圈内一流的学术会议品牌。今年是疫情结束后恢复线下举办的第五届单细胞组学国际研讨会，相信各位观众一定非常期待从全球各地远道而来的讲者们带来的精彩分享。与此同时，无法到场的观众可以通过我们的SCO Beijing会议官网观看会议直播。最后，他希望大家尽情享受这场难得的学术盛宴，祝大家在会上充分交流，收获满满！
谢晓亮作为首位讲者作了题为“3D Genome Structures of Transcription Elongation Loops and Developing Olfactory Sensory Neurons”的报告。报告围绕高分辨率单细胞三维基因组鉴定的转路延伸环及其形成的机制和功能，以及通过单细胞三维基因组和转录组多组学技术揭示了嗅觉受体的选择机制。他首先介绍了其课题组发展的基于MNase的高分辨率单细胞Micro-C技术，并在单细胞中观测到了转录延伸环形成的动态结构。他们团队研究发现，转录延伸环依赖于黏连蛋白（cohesin）介导的环挤出过程，并且推断转录起始位点的R-loop可能是粘连蛋白的环挤出的障碍。随后，通过粘连蛋白瞬时降解实验，他们证明了粘连蛋白调控高表达基因的转录爆发（burst）。接着，他向听众展示了其实验室开发的新技术：LiMCA，该技术能同时测量mRNA和染色质的结构，具有极高的灵敏度和全长转录组的特点。利用该技术，他们揭示了发育中小鼠嗅觉神经元的嗅觉受体选择机制。基于配对的染色质结构和嗅觉受体的表达信息，他们发现了不同表达阶段的嗅觉受体和嗅觉受体增强子间的空间关系。结合高分辨率单细胞染色质开放性图谱，他们鉴定了更多候选嗅觉受体增强子并且发现了增强子随嗅觉神经元发育过程中超出预期的开放性动态变化。这些发现为我们理解“一个神经元，一个受体”的建立提供了全新的见解。
浙江大学阮一骏教授分享了他的课题组所开发的系列目标蛋白染色质相互作用新技术。他首先介绍了ChIA-PET技术，该技术可捕获目标蛋白DNA结合区域的染色质相互作用。在ChIA-PET技术的基础上，他的课题组开发了基于液滴、barcode标记且无需连接的ChIA-Drop技术，该技术能捕捉复杂的多重染色质相互作用。为了获得基因组的更多信息，他开发了ChIATAC技术，能同时捕获染色质相互作用和染色质开放区域，所需细胞量最低仅需1000个。最后，他介绍了可以同时捕获染色质相互作用、染色质开放区域和转录组scChIATAC技术。
BIOPIC&ICG邢栋研究员作了题为“Linking Genome Structures to Functions by Single-cell Multi-omics Sequencing”的报告。他们开发一种新型单细胞多组学技术HiRES（Hi-C and RNA-seq employed simultaneously），首次基于测序方法实现了在单细胞水平对转录组和三维基因组的同时检测。该方法可以对单细胞三维基因组进行高分辨率结构重构，并在三维结构上观测基因表达。他们利用HiRES技术绘制了小鼠胚胎自妊娠后7天至11.5天共7469 个单细胞的转录组和三维基因组图谱。他们通过对单细胞细胞周期划分，发现根据染色质结构定义的细胞类群与细胞周期状态之间的一致性更强，说明与细胞周期相关的染色质结构变化对总体的染色质空间构象具有重要影响。他们将与基因表达显著相关的染色质差异相互作用称为GADI，发现GADI常常将启动子与远端的调控元件（如增强子、超级增强子）连接起来。因此，GADI不仅仅是转录活动的结果，还包含了许多潜在的增强子-启动子相互作用。最后，通过将GADI和基因表达相关联，他们发现部分染色质相互作用的建立先于基因表达的激活，支持了三维基因组参与基因表达调控的假说。
美国国家心肺血液研究所赵可吉教授介绍了他的课题组在T淋巴细胞表观基因组方面的研究工作。他们使用scMNase-seq对Naive CD4+ T细胞进行单细胞测序分析，结果表明染色质开放区域的核小体在不同细胞中有不同的定位模式，与H3K27ac信号呈现相关性。在部分Naive CD4+ T细胞中，核小体定位显现出Th1、Th2细胞特异的增强子信号。这种细胞类型特异性增强子的核小体重组可发生在转录激活之前，从而可能帮助细胞为分化做好准备。他还介绍了课题组最近开发的iscMNase-seq技术，及其在T细胞不同发育阶段染色质开放性中的研究。
BIOPIC&ICG汤富酬教授为了解析表观基因组中的“暗物质”，建立了多种单细胞组学单分子测序技术。一个基因的启动子能整合来自多个增强子的调控作用，一个增强子元件能够直接调控多个基因的表达，为了研究多个基因组元件如何通过三维基因组结构变化来参与基因表达调控，他们使用单分子测序平台开发了一种基于邻近连接的单细胞基因组三维结构捕获方法：scNanoHi-C。根据scNanoHi-C的数据特点，他们对鉴定基因组协同调控区域的算法进行了优化，在全基因组范围内鉴定增强子-启动子协同调控区域。随后他介绍了整合了单分子测序平台和基于scCOOL-seq原理开发的scNanoCOOL-seq技术。该技术能够实现在一个细胞内同时精准检测基因组拷贝数变异、DNA甲基化组、染色质可及性及转录组等多个组学层面的信息。他们利用该方法，在单细胞分辨率下系统描绘了小鼠囊胚期胚胎中表观基因组多个组学层面的动态变化及交互关系。
贝勒医学院的宗诚航教授分享了课题组新开发的单细胞基因组测序技术及其在癌症和神经退行性疾病中的应用。他介绍了单细胞全基因组扩增技术LCS-WGA，该技术实现了以单细胞分辨率对全基因组的单核苷酸损伤进行测量。他们利用该技术观察到DNA损伤与神经系统疾病之间的关联，为复杂遗传疾病研究提供了新思路。随后，他介绍了scNanoSeq技术，实现更高精度的单细胞单核苷酸突变检测。利用该技术，他们对人类乳腺癌单细胞进行了分析，发现大多数基于突变的系统发育树都包含一个特征性的主干演化过程。
香港科技大学Angela Ruohao Wu教授的报告题为“Tabula Microcebus: A Transcriptomic Cell Atlas of Mouse Lemur, An Emerging Primate Model Organism”。她首先介绍了鼠狐猴作为模式动物的优势：除动物保护和该物种本身的独特性考量外，其进化关系在人和鼠之间，相比鼠更接近人类，且生长速度较快。她与合作者绘制了鼠狐猴各组织器官完整的单细胞转录组图谱。她介绍跨物种单细胞数据整合方面的工作，并以精子发生、骨髓发育为例，比较了人、鼠、鼠狐猴的异同，数据结果显示鼠狐猴比鼠更接近人。最后，她还介绍了两种空间组学分析工具SpatialScope和Stitch3D。
浙江大学郭国骥教授介绍了他在人类和小鼠单细胞图谱绘制方面的研究工作。他的研究团队开发了Microwell-seq技术，目前已升级更新为3.0版本。采用这一技术，他们系统绘制了包括小鼠和人类在内多物种的单细胞转录组图谱，鉴定出了新的细胞类型和新的细胞状态。他们发展了Nvwa（女娲）和Huatuo（华佗）两种深度学习模型。Nvwa能够预测表达谱，测定基因组层面的转录调节信号（包括ATAC和CRE信息），且能够坚定谱系特异转录调控。Huatuo可以系统性解码基因调控，破译突变位点与基因间复杂的远程作用，在单碱基分辨率找到因果调控位点，目前已成功应用于检测遗传性胎儿血红蛋白持续性存在症等疾病。
清华大学王建斌教授首先回顾了他与合作者所开发的单细胞转录组测序快速建库技术SHERRY，及基于该技术的新冠病毒测序检测方法MINERVA。他认为，尽管转录组在识别免疫系统各组分在病原感染过程中的变化有一定优势，但只能反映了核苷酸水平的变化，因此还需要关注蛋白组，将质谱和测序技术结合起来，更深刻地理解表型和基因型之间的关系。他的团队聚焦于驻留在骨髓（bone marrow, BM）中的长寿命浆细胞（long-lived plasma cells, LLPCs）的持久抗体免疫，采用scRNA-seq来分析小鼠脾脏PC （splenic PCs, SPPCs）和BMPCs的转录组和BCR组成，免疫谱分析来识别亚群定义的表面标记，以及遗传脉冲追踪方法来估计PC亚群的半衰期。结合三种方法，研究结果表明，小鼠抗原特异性IgG LLPCs可通过EpCAMhi CXCR3-的表面表型进行唯一识别。针对病人的研究获得了类似的结论。他展望RNA测序技术与免疫谱分析技术的结合有望帮助改善抗体疫苗，或针对抗体介导的自身免疫病开发靶向浆细胞的精准治疗方法。
BIOPIC&ICG 白凡教授揭示了口腔鳞状细胞癌（OSCC）从癌前病变到癌恶性转化过程中免疫微环境的动态变化。白凡课题组与合作者对13例口腔鳞状细胞癌的癌组织、3例癌前口腔白斑和8例邻近正常样本的131702个细胞进行了单细胞RNA-Seq（scRNA-Seq）检测，结果发现在口腔癌发生过程中，肿瘤浸润的CD4+和CD8+ T细胞功能逐渐被抑制。此外，该研究还发现了肌成纤维细胞的一个亚群，高表达色氨酸2,3-双加氧酶（TDO2）。这些TDO2+肌成纤维细胞位于离肿瘤癌巢较远的地方，吸引CD4+和CD8+ T细胞在其周围富集。功能实验进一步显示，TDO2+肌成纤维细胞具有趋化T细胞的能力，并诱导CD4+ T细胞转化为Tregs，CD8+ T细胞进入耗竭状态。研究发现使用TDO2抑制剂LM10可以减轻T细胞的抑制状态，恢复T细胞的抗肿瘤反应，在小鼠模型中可以阻止OSCC恶性转化的进展。此项研究揭示了OSCC发展过程中的微环境动态变化，并证明TDO2+肌成纤维细胞是免疫治疗的潜在新靶点。
BIOPIC&ICG黄岩谊教授做了题为“Rapid In-situ RNA Profiling”的报告。他展示了两种新的原位转录本定位与定量策略SPRINTseq和PRISM，结合了滚环扩增、核酸编码以及测序和杂交技术，应用于空间转录组分析。SPRINTseq在不到两天的时间内从4只小鼠脑切片中的45万个细胞中，获得了超过1.4亿个转录本的数据。黄岩谊团队利用这种高分辨率转录图谱破译阿尔茨海默症的细胞和亚细胞定位的分子结构，为深入理解淀粉样蛋白的沉积过程及其造成的脑部损伤提供了有力的研究手段。除了SPRINTseq，黄岩谊团队还开发了通用性更广的PRISM技术。可以在只使用常规荧光显微镜，不用流体的情况下，通过单轮的染色和成像完成数十种RNA的原位检测，并将其应用于鼠脑，小鼠胚胎和人肝癌样本。利用其超高通量的特点，分别建立了不同形式的三维高分辨率的小鼠胚胎转录组图谱和肝癌免疫微环境图谱。此外，该技术还可以进行厚组织三维原位的RNA定位。这两个方法能够将病变组织中的异常细胞行为与亚细胞mRNA分布的变化联系起来，帮助科学家在健康和疾病等领域方面产生新的生物学见解。
乌普萨拉大学Johan Elf教授介绍了他的课题组在细菌中所开展的大规模光学突变筛选研究（Pooled Optical Screening）。细菌的复制、和蛋白表达等最基本的生物学过程都可以由其表型体现出来，而控制这些行为所对应的基因是如何调控和影响这些过程，哪些基因对应哪些表型是一个重要的问题。想要回答这些问题，需要建立高通量表型筛选方法。Johan Elf通过微流控装置，把利用CRISPR干扰的不同细菌分在不同的通道，通过成像获得表型，再通过原位的seqFISH检测到每种细菌的gRNA对应的barcode序列，从而建立高通量的表型干扰筛选方法。除了通过细菌的形态和大小表型来将细菌复制与基因的关系联系起来外，还通过表达红色荧光蛋白来检测细菌蛋白表达的幅度，并将其与不同基因的关系联系起来。
加州理工学院蔡龙教授介绍了他的研究团队的空间组学技术研发与应用。他首先介绍空间转录组seqFISH技术在急性肾损伤方面的应用。seqFISH技术可以鉴定肾细胞类型并确认其在肾的空间分布及层级结构。研究发现Crfl1+成纤维细胞在肾脏分散分布，其它成纤维细胞类型却存在明显的区域特异性分布。随后，他又介绍另一个空间组学技术及其在小脑空间图谱方面的研究，该技术通过在单细胞水平上同时检测基因组位点、新生转录组和免疫荧光标记的染色质亚区域，揭示抑制性染色质区室比活性区室更易因细胞类型而异；被H3K27me3和H4K20me3标记的细胞类型特异性的异染色质，分别富集在特定基因和基因簇，并在神经元和神经胶质细胞中形成放射状染色体定位。
耶鲁大学王思远教授分享了其在三维基因组原位成像领域的工作进展。王思远课题组开发了基于成像的高内涵CRISPR筛选平台BARC-FISH，该平台将基于FISH的barcode读出方法与染色质追踪相结合。课题组利用BARC-FISH，鉴定出26个调节不同尺度染色质结构的基因。其中，ATP依赖的解旋酶CHD7能够与CTCF共同作用，促进大尺度的染色质紧实，其敲除会导致细胞整体上调RNA表达。此外，他们在KRAS驱动的肺腺癌小鼠中建立了第一个肿瘤三维基因组空间图谱，并在早期肺癌进展中观察到了基因组三维结构瓶颈，在腺瘤到肺癌的进展过程中观察到了Rnf2对基因组三维结构的泛素连接酶非依赖性调控。
北京协和医院黄超兰教授首先介绍了质谱技术和蛋白质组学的发展历史。随着技术的更新，目前质谱技术已经应用于解决许多生物学及临床问题。因此，高分辨率的单细胞蛋白质组技术（SCP）的开发和改进十分迫切，但其中面临多种困难与挑战。为了解决这些问题，黄超兰团队开发了单细胞蛋白质组技术 (iGOAD chip)，具备高稳定性及高通量等优势。该技术已被应用于胚胎发育及免疫等多项基础与临床研究领域。
昌平实验室胡墨博士介绍了基于质谱的单细胞蛋白质组技术。他们搭建了单细胞蛋白组学的平台方法，来测量均质性单细胞群体中各单细胞内蛋白质丰度的相关性。他们发现了多个蛋白关联模块 (CPM)，每个模块都包含一组表达呈高度正相关的蛋白质，这些蛋白质在功能上相互联系并共同参与某些生物功能。随后，他分享了利用单胚胎多组学和单细胞蛋白组技术研究小鼠着床前胚胎发育的初步结果。单细胞蛋白组学发现了小鼠胚胎着床前发育过程中的细胞间异质性，以及其中发生的重要分子事件和细胞发育可塑性。
卡内基梅隆大学马坚教授介绍了他们课题组开发的单细胞表观基因组的空间结构分析方法及整合模型。利用单细胞HiC的数据进行单细胞3D基因组分析时，会遇到数据维度太大，信号背景比高，难以整合等难题。马坚首先介绍了Higashi和Fast-Higashi方法，通过构建超图（hypergraph），可以更好的整合单细胞HiC的数据，从而找出细胞间隐藏的基因组结构差异，并在人类大脑皮层样本细胞分群中证实了这一点。随后马坚又介绍了scGHOST技术，借助该技术可以进一步把单细胞HiC数据拆分，得到亚区间的高分辨基因组结构的结果。最后，马坚介绍了能同时对单细胞中的HiC和RNA进行检测的GAGE-seq方法，其HiC和RNA部分的数据与目前已有的方法相比均有较高的质量，该技术成本较低，与别的方法相比有明显的优势。
BIOPIC&ICG高毅勤教授研究团队开发了基于diffusion model的方法Hi-C to Geometry（CTG），用于分析三维基因组结构数据。CTG方法对三维基因组数据的解析结果与其他相似的分析方法具有较强一致性，其结果与多种类型的数据相符，且适用于多种类型的HiC数据。通过CTG方法对单细胞HiC数据进行分析，不同阶段细胞的高级基因组结构都得到了很好的揭示。他们利用该方法分析了口腔癌肿瘤发生发展过程中染色质结构的变化，并且与基因组突变信息、甲基化信息等表观信息进行了整合分析，鉴定了不同口腔癌症亚型之间拷贝数变异信息和染色质结构的差异，同时解析了A/B compartment和DNA甲基化之间的关联。他们利用CTG，顺利区分了肿瘤细胞和正常上皮细胞，鉴定得到了肿瘤细胞中涉及蛋白-蛋白相互作用特异的染色质结构。他们发现同时存在基因-基因相互作用和蛋白-蛋白相互作用的基因对和基因的表达情况强相关，细胞类型特异的染色质结构和基因表达也强相关。这些数据表明，三维染色质结构与下游过程相关，例如转录表达调控，能通过影响蛋白质-蛋白质相互作用来调控网络。
BIOPIC&ICG高歌研究员从生成式模型讲起，以ChatGPT为例说明生成式语言模型可以解读人类不容易看见的信息。高歌课题组开发了一系列工具，从用于单细胞RNA数据batch correlation的Cell BLAST开始，其实现了良好的不同转录组数据混合；到基于graph-linking 策略的多组学整合工具GLUE，在多种数据上都表现优异；此后是多技术/模态空间组学Alignment技术SLAT，在10x，MERFISH和Stereo-seq数据集上都取得了优于PASTE和STAGATE（另外两种同类技术）的效果。他的团队利用这些技术对多片小鼠胚胎样品进行时空分析，并根据上述算法将ACA数据库进行了大幅拓展，成为eACA数据库，并基于该数据库进行了wanhu大模型的搭建。
昌平实验室任仙文研究员介绍了空间转录组技术的发展历程和技术特点，以及用于解析转录组特征的相关分析方法，指出分辨率和准确度需要在分析中加以权衡。其研究团队开发了运行速度、分子准确度都优异的Redeconve方法，分辨率达到接近单细胞水平。他们利用该方法研究了癌症细胞和杀伤性T细胞间的相互作用，鉴定得到了不同亚型的癌症细胞和T细胞状态，发现不同克隆的癌细胞和不同状态T细胞的共定位情况以及对应基因表达特征。他们利用该方法对Immunoglobulin class-switch进行了研究，鉴定得到了不同的plasma细胞类型和不同类型T细胞的共定位情况，及其对应的配体受体相互作用特征。他们开发了用于分析基于图像的空间转录组数据的RedeFISH方法、用于对空间转录组数据实现自动的可视化的工具RedeViz、基于HE染色图像对空间转录组信息进行预测的工具RedeHist、基于转录数据预测组织软硬度的工具RedeStiff。基于以上工具和研究，他们使用空间转录组数据对杀伤与清除SARS-CoV2的免疫细胞类型进行了鉴定，解析了其具体机制。
BIOPIC&ICG张泽民教授分享了整合单细胞数据以更全面的解析肿瘤微环境的研究。在目前的肿瘤的研究中，系统解析肿瘤微环境（TME）的特点是理解肿瘤发生发展、以及提高免疫治疗效果的关键。为了实现这个目标，张泽民课题组首先确认了TME中确实存在肿瘤特异的细胞类型，如liver cancer中的LAMP3+ DC。之后，他们通过分析不同肿瘤中特异细胞类型的组成，进一步确认了肿瘤微环境的异质性的存在，并通过收集整理大量公开的单细胞转录组数据探究了肿瘤微环境的异质性对免疫治疗响应的影响。基于整合的数据资源，他们发现NK细胞的亚群组成在不同癌症类型间表现出了明显的偏好性，在肿瘤、癌旁组织和外周血中的分布也具有明显的差异。他们还发现了一群富集在肿瘤组织中的DNAJB1+ CD56dimCD16hi NK细胞（命名为TaNK细胞）具有功能失调的表型，并发现TaNK细胞的富集与多种癌症类型的不良预后、及免疫治疗的耐药显著相关。这些发现表明了TaNK细胞具有重要的生物学和临床应用价值。同时他们也应用类似的方法对成纤维细胞和B细胞也绘制的详尽的泛癌图谱，并进一步整合以上的研究的进行了更全面的TME泛癌图谱的meta分析，为探索新的生物标志物和治疗靶点提供了助力，也为药物研发提供更准确、更全面的数据支持。
北京师范大学王晓群教授介绍了他们用单细胞转录组与空间转录组技术研究人类脊髓发育的最新成果。他们整合了单细胞转录组和空间转录因子表达图谱，鉴定了人GW7-25的20种细胞类型，共912514个细胞，表征了人脊髓发育过程中不同神经元谱系。他们利用机器学习对神经元发育过程中共1085转录因子进行研究。通过2群Dorsal Neuron基因和转录因子的表达特征，他们发现在人脊髓神经元特化过程中，转录因子的时空表达发挥了重要作用，阐明了VZ驻留的NPCs沿dorsal-ventral轴的空间组织特征。通过分析GW8时期MNs早期分化的分子和空间信息，他们揭示了脊髓发育过程中驱动人MN分化的分子机制。
北京大学何爱彬教授介绍了其团队研发最新的单细胞测序技术Perturb-uCoTECH。该技术结合了CRISPRa（dCas9-VPR）和CoTECH的特点，能够同时测量靶向干扰位点、转录组和多模态表观组。何爱彬团队利用该技术对hESC中的4000个造血干细胞和祖细胞（Hematopoietic Stem and Progenitor Cells, HSPCs）特异性的顺式调控元件（cis-regulatory element, CRE）进行表观修饰。他们发现在此过程中存在表观海绵效应（epigenetic sponges），即靶向表观修饰HSPC特异性的CRE能够减少心肌细胞（Cardiac Cell, CC）特异性的CRE上的表观修饰，由此保证hESC能够更好地被诱导成HSPC。
BIOPIC曹云龙研究员介绍了其团队最新开发的甲基化和羟甲基化测序技术，包括Carbernet、 Carbernet-H、sci-Carbernet和TSO-Carbernet等。Carbernet系列技术基于EM-seq （Enzymatic Methyl-seq）技术，实现了不依赖亚硫酸氢盐转化的高灵敏度单细胞甲基化/羟甲基化组测序分析。TSO-Carbernet进一步实现了高通量化，相较于其他单细胞甲基化测序方法，不仅能够实现对甲基化和羟甲基化的分别测量，还具有通量高和花费低的优势。曹云龙介绍了其团队将该技术应用于小鼠着床前胚胎发育、小鼠大脑皮层和海马体的研究，阐述了区分检测甲基和羟甲基对于脑研究的重要性。
会议现场
壁报交流
两天的研讨会充满了激动人心的时刻，学者们的报告内容深入浅出，既分享了单细胞领域的最新科研成果，又展示了该领域的技术新突破。与会观众积极提问，问题都得到了完美解答。整个研讨会在紧张有序、热烈活跃的氛围中圆满落幕。
本次研讨会得到百奥智汇、10x Genomics、牛津纳米孔（ONT）、因美纳、诺禾致源的大力支持。
