《Current Opinion in Plant Biology》：Piecing the puzzle together: Analyses in plants at the single-cell resolution
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植物单细胞及单核细胞组学技术近年快速发展，为解析细胞特异性分子机制、发育轨迹及胁迫响应提供新工具。整合转录组与染色质可及性数据（如scRNA-seq与snATAC-seq）可揭示调控元件与基因表达关联，已在水稻、小麦等作物中验证应用价值。本文系统综述技术原理、数据分析流程及农业转化潜力，强调多组学整合和标准化方法的必要性，指出技术普及将推动基础研究与作物改良协同发展。
Nora Damaris Pasquali Medici de Biron|Sara Farrona
爱尔兰戈尔韦大学科学与工程学院生物与化学科学学院，H91 TK33，戈尔韦，爱尔兰
近年来，单细胞和单核组学技术在植物研究中取得了快速进展，RNA测序得到了广泛应用，通过转座酶可及性染色质分析来评估染色质可及性的方法也在不断扩展。这些方法为植物发育、细胞身份及应激反应提供了前所未有的见解。整合转录组数据和染色质可及性数据，使得能够将调控元件与不同植物组织中的基因表达联系起来。本文旨在提供一份实用指南，综合当前的方法、生物信息学工具及其应用，以便清晰地了解在植物中应用这些技术的机遇与挑战。我们特别强调了单细胞/单核技术的技术方面，旨在帮助读者在选择实验方案时做出明智的决定。同时，我们也介绍了新兴的多组学策略、支持这些分析的生物信息学框架以及它们在多种植物物种中的应用。鉴于目前的进展，我们认为扩大这些技术在植物中的应用将推动基础生物学的发展，并为作物改良提供可操作的见解，从而将单细胞研究的成果转化为农业创新。
部分摘录
基因表达
为了理解生物体内的细胞特异性分子机制，最近开发了单细胞和单核组学技术，并将其纳入了日益丰富的基于测序的技术体系中。通过捕获单个细胞的分子特征，这些方法揭示了在批量分析中因信号平均化而丢失的细胞复杂性。特别是，单细胞/单核RNA测序（scRNA-seq/snRNA-seq）方面的进展尤为显著。
方法
近年来，基于不同方法和协议开发了多种单细胞/单核技术。研究人员面临的首要挑战之一是决定使用哪种技术（图1）。一般来说，单细胞/单核方法首先需要分离单个细胞或细胞核，然后进行裂解，这一过程通常在液滴或微孔中进行，以在受控环境中释放细胞或细胞核的内容物。
植物中的单细胞/单核数据分析
尽管单细胞分析的生物信息学工作流程最初是在动物系统中开发的，但现在已广泛应用于植物研究。对于sc/snRNA-seq和sc/snATAC-seq来说，第一步是从原始测序数据生成计数矩阵。在10X Genomics平台上，这通常使用Cell Ranger软件完成，该软件负责条形码处理、比对、定量和峰值检测[5, 6, 7, 8, 9,11, 12, 13, 14, 15,37]。对于非10X数据或需要特殊处理的案例，
在作物科学中的应用
这些专注于单细胞转录组和表观基因组机制的技术为基础植物科学和农业产业的应用开辟了广阔的前景。单细胞/单核技术已应用于水稻（Oryza sativa）、小麦（Triticum aestivum）、花生（Arachis hypogaea L.）、大豆（Glycine max）和玉米（Zea mays）等作物[4,6,8, 9, 10, 11,15,21]。
在水稻研究中，Y. Wang等人[15]对整个植物体进行了单细胞RNA测序。
未来方向
在短短几年内，单细胞和单核组学技术在研究中越来越受欢迎。这一发展标志着植物生物学的转折点，使得人们能够以前所未有的分辨率深入理解细胞身份、发育轨迹和应激反应。考虑到长期以来研究高度异质性植物的困难，单细胞和单核组学技术对该领域而言是一个重要的进步。
写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本文时，作者使用了GPT-5o工具来辅助语言编辑，以提高文本的可读性。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审查和修改，并对发表文章的内容负全责。利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或可能影响本文研究的个人关系。致谢
作者感谢Marie Sk?odowska-Curie Actions-Doctoral Network EpiSeedLink（授权协议编号101073476）对这项工作的资助。
