單細胞定序（single-cell sequencing）

想像你想了解一座城市的情緒，辦法卻是把每個人的日記混成一本去讀它的平均值。你會讀出那句典型的話，卻失去了每一個獨特的聲音——上夜班的護士、蹣跚學步的孩子、街頭的抗議者。對組織做的混樣定序正是這樣取平均：它把成千上萬個細胞一起磨碎，報告它們匯集在一起的 DNA 或 RNA。單細胞定序則把每個細胞分開來讀，於是那些獨特的聲音又回來了。

最常見的形式——單細胞 RNA 定序——一次測量一個細胞裡哪些基因被開啟。竅門是把細胞在物理上分開——常常是把每個細胞困在它自己那一小滴油裡——並在把所有東西匯到一起定序之前，給每個細胞的 RNA 貼上一個獨特的分子條碼。之後，這些條碼讓電腦把混在一起的讀段重新分回它各自來源的細胞。結果是一張巨大的表格：一條軸上排著成千上萬個細胞，另一條軸上排著成千上萬個基因，每個格子大致是那個基因在那個細胞裡表達了多少。在此基礎上，軟體按表達模式給細胞分組，揭示出藏在一塊組織裡那些不同的細胞類型和狀態。

這透過暴露平均所掩蓋的東西而改變了生物學：稀有的細胞類型、一個細胞在成熟過程中所走的軌跡，以及那些在顯微鏡下看上去一模一樣的細胞之間出人意料的差異。它驅動著人類細胞圖譜（Human Cell Atlas）這樣的專案。但這些資料很難處理、也容易被過度解讀——單個細胞產出的 RNA 又少又嘈雜，所以許多基因讀出來是零，僅僅是因為它們被漏掉了（即「丟失」，dropout），而不是因為它們沉默。它產出的聚類和「細胞類型」是需要仔細解讀的統計分組，而且這項技術通常會毀掉細胞，給出的是一張快照，而不是一部影片。