研究表明，在腫瘤發展的不同階段，脂質代謝普遍增強，脂肪細胞發生代謝重編程。這些改變不僅能為腫瘤細胞提供能量，有利于轉移腫瘤細胞膜組成的變化，還會觸發信號通路傳導和表觀遺傳事件改變。除在腫瘤中發揮重要作用，脂肪細胞在肥胖等代謝性疾病中，也發揮極為重要的作用。

2022年10月，Cell Metabolism雜志發表題為Single-cell dissection of the obesity-exercise axis in adipose-muscle tissues implies a critical role for mesenchymal stem cells的研究論文，采用單細胞測序技術繪制了脂肪和骨骼肌組織中肥胖-運動單細胞變化圖譜，發現運動-肥胖組織內和組織間交流以間充質干細胞（MSCs）為中心，且運動和肥胖對MSCs的細胞外基質（ECM）和晝夜節律基因存在相反的影響。通過對人群數據進一步挖掘發現，MSCs中具有較大運動效應的基因與人類代謝特征相關，為代謝性疾病的運動干預治療提供了科學依據。

Fig1.整體實驗方案，內容非常豐富（測序數據+生物樣本研究）

Fig2.單細胞數據分析（信號通路分析）。

Fig3.單細胞數據分析與表型關聯分析。

Fig4.細胞通訊分析。

Fig5.差異分析找出調控表型的關鍵基因。整體實驗設計非常完美，單細胞數據分析內容也很全面，從富集分析、相關分析、細胞通訊到差異分析，還有部分實驗驗證。研究很棒！那么，果友的問題是針對脂肪組織進行單細胞測序，到底是選用普通的單細胞的測序還是單細胞核測序。

推薦優先選擇單細胞核測序（snRNA-seq），而非全細胞單細胞測序（scRNA-seq）。1. 脂肪細胞的物理特性導致全細胞分離困難。脂肪細胞（成熟 adipocytes） 含有大脂滴（占細胞體積90%以上），密度極低，在常規離心步驟中會漂浮到液面，難以沉淀收集。即使通過特殊離心方法（如密度梯度離心）捕獲，細胞也極易破裂。脂肪組織中的其他細胞類型（如前脂肪細胞、免疫細胞、內皮細胞等）雖然可以通過酶消化（如膠原酶）分離，但成熟脂肪細胞的丟失會導致樣本偏差，無法完整反映脂肪組織的真實細胞組成。

2. 單細胞核測序的優勢。避免細胞分離難題，直接裂解組織后提取細胞核，無需保持細胞完整性，成熟脂肪細胞的核可被穩定捕獲。保留所有細胞類型，研究表明，snRNA-seq 能更均衡地覆蓋脂肪組織中所有細胞類型（包括大體積脂肪細胞），減少因細胞大小/密度差異導致的偏差。技術兼容性，脂肪組織的冷凍保存對核測序影響較小，適合臨床樣本的延遲處理。

少數公司宣稱的“脂肪細胞全細胞測序”通常需定制化流程，且可能僅適用于特定亞群（如前脂肪細胞），成熟脂肪細胞仍可能丟失。當然，單細胞核測序也有局限性。如無法檢測非核RNA（如線粒體基因），但脂肪細胞的功能分析主要依賴核編碼基因。需優化核提取方案（如使用Dounce勻漿器+低滲裂解緩沖液）避免核損傷。若堅持全細胞測序，需明確目標（如僅研究脂肪祖細胞），并成熟的平臺（如10x Genomics + 特殊消化協議）。

因此，我們建議選擇單細胞核測序（snRNA-seq），除非你的研究明確要求分析脂肪細胞胞質RNA（如某些非編碼RNA），且能接受成熟脂肪細胞可能丟失的風險。單細胞核測序是目前脂肪組織單細胞研究的最可靠方案！