单细胞分辨率下的精选癌症细胞图谱：全面描绘肿瘤特征，开辟癌症研究新路径

近年来单细胞癌症研究虽发展迅速，但多数研究样本少，统计效力受限。研究人员整理大量癌症单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据集，构建精选癌症细胞图谱。该图谱涵盖 40 多种癌症类型，助力深入研究肿瘤异质性，为癌症研究提供重要资源。

　　近年来，单细胞癌症研究呈快速增长态势。然而，大多数此类研究分析的肿瘤样本数量较少，这限制了其统计效力。整合不同研究的数据和结果虽前景广阔，但也面临诸多挑战。研究人员近期着手应对这些挑战，他们整理了大量癌症单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据集，并利用这些数据对肿瘤异质性进行系统分析。此次，研究人员大幅扩充了这一数据库，纳入了 124 个数据集，涉及 40 多种癌症类型，共计 2836 个样本，同时还改进了数据注释、可视化及探索功能。借助这一庞大的样本队列，研究人员绘制出恶性细胞中复发表达程序的更新图谱，并系统地量化了不同细胞类型和癌症类型中依赖于环境的基因表达以及细胞周期模式。这些数据、注释和分析结果均可通过精选癌症细胞图谱（Curated Cancer Cell Atlas）免费获取、探索和下载，该图谱作为一个核心的公共资源，为癌症研究开辟了新的途径。