2024年單細胞轉錄組測序文章數量已達13007篇，2025年已經接近7000篇，但海量數據中蘊藏的信息遠未被充分挖掘。如何從這些數據中挖掘有用信息，助力課題和論文發表？本文結合經典研究案例，為果友們梳理單細胞數據挖掘的五大策略！

策略一：發現新細胞類群。2024年Science研究通過整合477例樣本的B細胞數據，鑒定出DUSP4+非典型記憶 B 細胞，揭示其作為腫瘤中漿細胞前體的關鍵角色。Cell同期文章解析中性粒細胞在17種癌癥中的10種狀態，發現HLA-DR+CD74+中性粒細胞與預后顯著相關。跨樣本或疾病整合數據，結合表型驗證，是發現新亞群的核心。

策略二：Frequency有差異細胞類群。2019年Nature Communications通過單細胞轉錄組定義骨髓/血液中功能特異的NK細胞亞群，利用特征基因表達模式區分其功能異質性。差異頻率的亞群+標志基因（如IFIT3、DUSP4）可關聯表型，構建精細化圖譜。

策略三：組間差異基因。2024年Cell Metabolism發現肥胖者特有的脂肪巨噬細胞亞群iMAMs（高表達PDIA3、ACSL4等），驅動代謝紊亂。單細胞分辨率下，差異基因可精準定位到特定亞群，避免Bulk數據的“平均值陷阱”。

策略四：轉錄因子驅動。2020年PNAS用SCENIC分析腎臟修復中的調控網絡，鎖定Hnf4a、Hnf1b等轉錄因子及其靶基因（如Plxdc2）。當差異基因有限時，從TF-Regulons活性入手，解析細胞命運調控的開關。

策略五：細胞通訊。2023年Cancer Cell揭示循環腫瘤細胞可通過HLA-E:CD94-NKG2A通路逃逸NK細胞監視。這種定向互作分析（如A細胞配體→B細胞受體）闡明調控機制，包含表型、基因、細胞類型，是非常值得大力推廣的方法。

從新亞群鑒定到細胞互作解碼，單細胞數據挖掘已形成系統化策略。未來，結合多組學整合和AI驅動分析，這一領域將釋放更大潛力！你的研究卡在哪一步？ 歡迎留言討論！