在全球化畜牧业高速发展的背景下，如何精准提升家畜家禽的生产效率、改善肉质性状、增强抗病能力，一直是育种领域的核心目标。传统的育种方法往往依赖于群体水平的平均数据，忽略了细胞间的异质性，从而限制了育种精度。单细胞组学技术以其高分辨率优势，能够在单个细胞水平解析基因组、转录组和表观组信息，为动物遗传育种带来革命性突破。本文基于现有研究，综述单细胞组学技术在动物育种中的应用，并展望未来发展趋势。
PART.01
什么是单细胞组学？
单细胞组学是一种在单个细胞水平上分析多维信息（如基因组、转录组和表观组）的高通量技术。自2009年首次应用以来，该技术已从实验室走向产业，成为畜牧科学研究的重要工具。其核心优势在于揭示细胞异质性、识别稀有细胞类型，并解析发育轨迹和基因调控网络。
单细胞转录组测序（scRNA-seq）：通过微流控技术分离单个细胞，扩增RNA并进行高通量测序，获取每个细胞的基因表达数据。这有助于高精度识别细胞类型、功能状态及动态变化，从而揭示组织中的细胞异质性和相互作用。
单细胞ATAC-seq（scATAC-seq）：用于解析染色质可及性，揭示基因调控元件状态和转录因子结合位点。在动物育种中，该技术通过挖掘性状潜在的表观遗传调控机制，为精准育种提供新视角。
多组学整合：scATAC-seq与scRNA-seq的联合分析能直接连接调控元件（因）与基因表达（果），构建从DNA到RNA再到表型的调控网络，识别与性状相关的核心因子。
PART.02
单细胞组学怎么做？
单细胞组学技术的实施包括样本制备、文库构建、高通量测序和数据分析等关键步骤。
scRNA-seq流程：利用微流控平台分离细胞，通过RNA扩增和测序获取数据。生物信息学工具（如Seurat、Monocle）则用于聚类分析和轨迹推断，解析细胞命运。
scATAC-seq流程：通过细胞条形码构建全基因组染色质可及性矩阵，并进行细胞聚类和差异可及性分析。工具如SCP和SCEA数据库支持跨物种数据整合，助力智能育种。
这些流程的高通量和低成本特性，使单细胞组学技术逐步适用于大规模育种实践。
PART.03
应用案例：从生殖到肉质，全方位赋能育种
1. 提升繁殖效率：解析生殖细胞发育机制
单细胞组学技术深入揭示了动物生殖细胞的发育奥秘。在猪睾丸研究中，scRNA-seq识别了12个精原细胞标记物，明确了未分化和分化精原细胞的表面标志物，为猪精子发生的动态过程提供了新见解[1]。在牛卵母细胞研究中，单细胞转录组图谱系统描绘了生长阶段的转录动态，为优化体外培养系统、提高繁殖效率提供了分子基础[2]。
2. 优化肉质性状：揭秘肌肉与脂肪发育
肉类产量和品质直接关系到经济效益。scRNA-seq通过解析骨骼肌和脂肪细胞的异质性，为改良肉质提供支持。在猪骨骼肌研究中，scATAC-seq与scRNA-seq整合分析发现胚胎期关键调控因子（如EGR1和RHOB），这些因子通过调节染色质可及性影响肌纤维形成，为培育高产瘦肉型家畜提供靶点[3]。在鸡育种中，单细胞RNA测序解析了胸肌组织异质性，并识别了肌内脂肪标记基因APOA1和COL1A1，为优质肉鸡育种奠定理论基础[4]。
3. 增强抗病能力：攻克疾病防控难题
疾病是畜牧业的主要威胁，单细胞组学在病原机制研究中发挥关键作用。例如，在非洲猪瘟病毒（ASFV）感染模型中，scRNA-seq揭示巨噬细胞大量死亡，而罕见单核细胞亚群成为病毒主要靶点，其凋亡和免疫应答能力被抑制，进而延长了感染周期[5]。在鸡新城疫病毒（NDV）研究中，单细胞转录组分析表征了肺组织免疫细胞的异质性响应，为疫苗开发提供新思路[6]。
4. 推动精准育种：跨物种整合与多组学融合
单细胞组学不仅限于单一物种，还通过跨物种比较揭示保守机制。例如，人类与猕猴前扣带回皮层的单细胞多组学分析筛选出16个共享的神经元标记基因，反映了灵长类大脑细胞起源的分子特征[7]。整合小鼠、斑马鱼和果蝇等多物种数据构建的细胞景观（Cell Landscape），为研究谱系发育和老化提供资源[8]。多组学融合（如scRNA-seq与空间转录组）进一步构建三维分子图谱，实现表型精准预测。
应用案例1. 构建牛的多组织单细胞表达图谱（Cattle Cell Atlas, CattleCA）
本研究作为Farm Animal Genotype-Tissue Expression（FarmGTEx）项目的一部分，旨在构建牛的多组织单细胞表达图谱。通过生成和分析59个牛组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单核RNA测序（snRNA-seq）数据，共包括1,793,854个细胞，覆盖犊牛和成年牛的不同性别。研究的目标是揭示细胞异质性、基因表达调控机制，并关联遗传变异与经济性状，为牛遗传学、育种和比较生物学提供资源。
样本来源：分析152个样本，代表59个组织（如乳腺、肝脏、睾丸等），来自15头荷斯坦牛（包括1头胎儿、4头犊牛和10头成年牛），涵盖雄性和雌性。
数据生成：结合scRNA-seq和snRNA-seq数据，总计1,793,854个细胞（其中1,506,438个单细胞和287,416个单核）。
细胞类型注释：基于经典标记基因（如免疫细胞标记CD4、上皮细胞标记KRT17）手动注释131个细胞类型，分为7个谱系：免疫细胞（679,021）、内皮细胞（308,878）、上皮细胞（268,626）、基质细胞（240,771）、神经细胞（182,450）、肌肉细胞（81,438）和生殖细胞（4,404）。
与人类单细胞数据比较，显示基因表达、TF调控和细胞通讯的保守性。例如，牛空肠杯状细胞与人类IBD遗传性共享，微胶质细胞与多发性硬化症相关。
应用案例2. 解析泌乳过程中关键的细胞和分子调控机制
该研究对产奶性能差异的河流型水牛与沼泽型水牛的12个组织进行单细胞转录组测序，成功构建了包含397,011个高质量细胞、涵盖57种细胞类型的多组织单细胞转录组图谱。通过系统的比较单细胞转录组分析，揭示了与产奶性能相关的关键细胞和分子调控网络，首次鉴定到催乳素细胞中特异性下调的TRHDE基因表达与优异产奶性能密切相关。通过整合单细胞转录组与选择信号、全基因组关联分析结果，精准识别出管腔细胞、肝细胞和兴奋性神经元等与产奶性状相关的分泌、代谢的神经细胞类型。进一步的细胞通讯分析揭示，管腔细胞、催乳素细胞、促生长激素细胞、兴奋性神经元等多种细胞类型在泌乳调控过程中存在较强的细胞互作，同时结合基因共表达网络分析发现水牛、奶牛和人类在泌乳调控机制上的进化保守性。
应用案例3.猪早期卵子发生的时空调控图谱
该研究借助单细胞RNA测序（scRNA-seq）以及空间组学技术，针对猪早期卵子发生阶段的4个时间点（E45、E55、E65以及E75），对7个卵巢切片进行了单细胞多组学分析，系统阐明了猪早期卵子发生的转录调控机制以及时空动力学特征。研究团队基于不同细胞类型的空间表达谱进行了共定位分析，并结合细胞通讯分析，深入解析了组织微环境如何影响生殖细胞命运。本研究深化了对猪繁殖性状形成复杂机制的理解，并为理解组织微环境如何调控早期卵子发生中的生殖细胞命运提供了新的见解。
应用案例4. 跨物种解密胰腺形成
研究旨在通过多模态跨物种比较（小鼠、猪和人类），揭示胰腺发育的进化保守机制。由于人类胎儿样本获取受限，因此小鼠被用作研究的主要模型，但猪在基因组、代谢和生理上与人类更相似，且妊娠期较长（114天），因此被提出作为补充性大动物模型。研究采用多模态方法，整合了单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞多组学（Multiome，同时测转录组和染色质可及性）测序和免疫荧光分析，首次构建了猪胰腺发育的单细胞多组学图谱，并通过转录组和染色质可及性分析，发现了猪与人类在发育节奏、表观遗传调控和内分泌细胞命运决定上的高度保守性。本研究确立了猪作为人类胰腺发育的互补模型，提供了多组学资源，可用于优化干细胞和类器官模型，弥合从小鼠到人类在蛋白翻译上的差距。
猪胰腺发育里程碑注释：通过114天妊娠期的样本，识别胰腺芽形成、融合、分支形态发生等关键事件。
跨物种图谱构建：生成猪、人类和小鼠的单细胞转录组图谱，并进行整合比较。
保守性分析：聚焦内分泌祖细胞分化、基因调控网络（GRNs）和β细胞异质性起源。
PART.03
未来展望：智能育种的新篇章
随着技术成本的降低和多组学整合的深入，单细胞组学将在动物遗传育种中发挥更大作用。未来，我们可以期待：
低成本技术普及：使单细胞组学更广泛应用于育种领域。
CRISPR耦合验证：通过基因编辑验证候选基因，加速性状改良。
全球数据库建设：整合多物种数据，实现资源共享和智能预测。
PART.04
结语
单细胞组学技术正以前所未有的精度推动动物遗传育种进入智能化时代。从生殖到肉质，从健康到效率，它为我们提供了洞察生命细微处的“显微镜”。拥抱这一技术，不仅是科学进步的必然，更是畜牧业可持续发展的关键。让我们共同期待，单细胞组学引领下的育种革命，将为全球食品安全和农业繁荣注入新动力！
[1] “Single-cell RNA-sequencing reveals the dynamic process and novel markers in porcine spermatogenesis.” Journal of animal science and biotechnology vol. 12,1 122. 7 Dec. 2021, doi:10.1186/s40104-021-00638-3
[2] “Single-cell profiling reveals transcriptome dynamics during bovine oocyte growth.” BMC genomics vol. 25,1 335. 6 Apr. 2024, doi:10.1186/s12864-024-10234-0
[3] “Integrative single-cell RNA-seq and ATAC-seq analysis of myogenic differentiation in pig.” BMC biology vol. 21,1 19. 1 Feb. 2023, doi:10.1186/s12915-023-01519-z
[4] “Identification of diverse cell populations in skeletal muscles and biomarkers for intramuscular fat of chicken by single-cell RNA sequencing.” BMC genomics vol. 21,1 752. 31 Oct. 2020, doi:10.1186/s12864-020-07136-2
[5] “Single-cell profiling of African swine fever virus disease in the pig spleen reveals viral and host dynamics.” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America vol. 121,10 (2024): e2312150121. doi:10.1073/pnas.2312150121
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[7] “Cross-species single-cell spatial transcriptomic atlases of the cerebellar cortex.” Science (New York, N.Y.) vol. 385,6716 (2024): eado3927. doi:10.1126/science.ado3927
[8] “Construction of a cross-species cell landscape at single-cell level.” Nucleic acids research vol. 51,2 (2023): 501-516. doi:10.1093/nar/gkac633
[9] “A multi-tissue single-cell expression atlas in cattle.” Nature genetics vol. 57,10 (2025): 2546-2561. doi:10.1038/s41588-025-02329-5
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