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项目名称:人类细胞图谱的绘制与应用

项目简介

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利用自主开发的微孔板单细胞测序技术,绘制了首版人类细胞图谱(Nature,2020),定义了800余种人体的主要细胞类型,发现了炎症结构细胞,归纳了细胞命运决定的共性机制,并开拓了基于细胞图谱寻找药物靶点的新思路(Journal of Hematology & Oncology, 2020)。

Using Microwell-seq single-cell sequencing technology, we constructed the first version of the human cell atlas (Nature, 2020). We classified more than 800 major human cell types, uncovered inflammatory structural cells, revealed common mechanisms for cell fate decision, and explored novel drug targets by comparing healthy and disease cell atlases (Journal of Hematology & Oncology, 2020).

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项目团队

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项目负责人:郭国骥,浙江大学医学院教授,博士生导师。国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者,国家“万人计划”科技创新领军人才入选者。本项目由郭国骥团队,利用其自主开发的Microwell-seq(微孔板)单细胞测序技术(Cell,2018),联合浙江大学医学院各个附属医院,完成了跨越胚胎和成人2个时期,涵盖8大系统的首版人类细胞图谱。

研究团队其他成员:韩晓平(教授,博士生导师),张丹(教授,主任医师,博士生导师),黄河(教授,973首席科学家,主任医师,博士生导师),梁廷波(主任医师、教授、博士生导师),王伟林(教授,主任医师,博士生导师,浙江省特级专家),陈江华(教授、主任医师、博士生导师、浙江省特级专家),陈铭(教授,博士生导师,生物信息学学科带头人);汪仁英、费丽江、吴隽青、李佳琦、赖淑静、周子茗(郭国骥课题组研究生);陈海德、王晶晶(郭国骥课题组博士后)。

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资料图片

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团队照片

 

 

 

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科学解读

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首张人类细胞图谱公布

援引自文章“《环球科学》2020年十大科学新闻公布”中对本研究成果的评述

2020年3月26日,《自然》杂志发表了由浙江大学郭国骥团队绘制的全球首张人类细胞图谱。他们通过高通量单细胞测序技术,测序并分析来自中国汉族婴儿和成人共60种人体组织样品的70多万个细胞,首次从单细胞水平全面分析了跨越不同年龄段的人体细胞种类,并揭示了一个普适性的哺乳动物细胞命运决定机制:细胞分化经历了一个从混乱到有序的发展过程。这项成果是人类细胞图谱计划的一项重要阶段性成果,构建出完整的人类细胞图谱的基本框架。人类细胞图谱计划将通过细胞数字化,极大地推动精准医疗和再生医学的发展,对于鉴别异常的细胞状态和起源,修复疾病导致的人体细胞、组织受损都具有重大意义。 

 

我国科学家绘制出人类细胞图谱

援引自《人民日报》对本研究成果的评述

浙江大学医学院郭国骥教授团队用自主研发的分析平台,绘制出跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统的人类细胞图谱。这项成果26日在《自然》杂志上在线发表。

细胞是生命的基本单位。在过去,科学家主要利用显微镜和流式分析等技术,依靠若干表型特征对自然界里不同物种的细胞进行分类和鉴定。单细胞测序技术的出现对这一传统的细胞认知体系带来了革命性的变化。

郭国骥团队自主研发了微孔板高通量单细胞分析平台,并于2018年在《细胞》上发表了小鼠细胞图谱。之后,郭国骥团队和浙江大学医学院多家附属医院团队一直在这个领域精耕细作。

研究团队对60种人体组织样品和7种细胞培养样品进行了高通量单细胞测序分析,系统性地绘制了跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统的人类细胞图谱,建立了70多万个单细胞的转录组数据库,鉴定了人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类,开发了单细胞比对系统,并搭建了人类细胞蓝图网站。

“这项工作概括地说就是人体细胞数字化。我们能利用数字矩阵描述每一个细胞的特征,并对它们进行系统性的分类。我们定义了许多之前未知的细胞种类,还发现了一些特殊的表达模式。”郭国骥介绍说,通过人类细胞图谱,团队发现,多种成人的上皮、内皮和基质细胞也在组织中扮演着免疫细胞的角色。

此外,通过跨时期、跨组织和跨物种的细胞图谱分析,团队发现细胞分化经历了从混乱到有序的状态变化过程,揭示了一个具有普适性的细胞命运决定机制。

该研究首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类,研究数据将成为探索细胞命运决定机制的资源宝库,也将对人体正常与疾病细胞状态的鉴定带来深远影响。在未来,临床医生有望通过参照正常的细胞来鉴别异常的细胞状态和起源。

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