细胞在生物体整个发育和疾病过程中,其形式和功能具有显著的多样性.早期细胞信息检测技术产生的结果往往是由收集到的几百至上万细胞的平均数据获得,由于细胞异质性的存在,这样的数据无法体现出细胞的全部信息.随着检测技术的发展与进步,单细胞测量技术得到快速发展,对于细胞生物信息的检测收集也逐渐丰富。许多技术虽然仍在实验室研究阶段,但已展示出未来巨大的发展潜力。可以看到,在细胞信息检测领域, 检测技术在追求精度提升的同时也在向着高通量，原位无损测量等方向发展。此外,一些多技术联用的方法,同步对多种类型细胞数据进行检测将会获得更有意义的信息. 在信息处理领域,基于数据驱动的信息发掘也将是未来的发展趋势之一.随着细胞信息数据量提升, 通过AI大数据分析寻找不同类型数据间的关联,从数据角度发掘未知的信息.另一方面,通过细胞信息来完整描述细胞将是未来的一大挑战. 目前大多数检测方式只收集单一方面的数据,这些数据与疾病或者细胞部分生理活动相关,但并不能完整地表示细胞所处状态. 如何多方面地收集细胞信息数据来对其进行描述,包括对细胞的鉴定识别、细胞状态分析以及对未来生理活动做出预测,仍是一项艰巨的任务。通过RNA测序进行的单细胞分析已经开始追踪细胞谱系并发现了被认为是同质细胞内的生理相关差异。尽管取得了这一令人兴奋的进展,但RNA水平不足以表征和理解转录后调控产生的生物学功能。
 

出自《细胞生物信息学及技术》作者顾宁,王方旭,李艳。