背景介绍
人类细胞图谱（Human Cell Atlas）计划是一项与“人类基因组计划”相媲美的大型国际合作项目（比如华大基因、扎克伯克、南方科技大学等名企名人名校都参加在内），致力于建立一个健康人体所包含的所有细胞的参考图谱，包括细胞类型、数目、位置、相互关联与分子组分等，旨在全面解码人体所有细胞的类型、数目、位置、相互关联与分子组成等，构建细胞基因表达等高维数学特性的精细图谱，建成人体发育、生理、病例的完善和精细的参照系，最终建立全息生命信息网络。这项计划目前已经得到了不同类型的图谱。已收录33个组织、289位供体、450,0000个单细胞的测序数据，并在持续更新中。如果说分子作图可以产生某种细胞类型的转录本、蛋白质或表观遗传学表达谱，功能和形态学作图将这些表达谱与细胞行为及外观链接了起来，而空间作图则将细胞定位于某个组织或器官之内。在这几个方面和层次上建立起来的人类细胞图谱计划，汇编了一套人类细胞的参考数据集。这对于生信研究无疑提供了一个大型、权威的单细胞测序数据来源。

长远来说，人类细胞图谱计划，HCA旨在描述人体中每个细胞（约37万亿个）的详细特征，呈现不同类型细胞在人体组织的3D结构，勾勒所有人体系统的相互联系，揭示图谱变化与健康和疾病的关系。人类细胞图谱计划将彻底改善人们对疾病的理解、诊断和治疗。

Human Cell Atlas

https://data.humancellatlas.org/

一起来看看如何从Human Cell Atlas上获得所需要的单细胞测序来源。
方式1 在首页进行简单搜索：

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方式2 用专业搜索模块：Explore

该界面以列表形式呈现，主要是数据的一些基本信息（项目名，物种类型，测序平台等）。点击“Export Selected Data”按钮即可下载相应的数据。

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这一模块专用于查询数据，在上半部分，用户可以通过选择物种、捐献机构、组织类型、样品、方法、文件的形式来查询特定细胞，并在筛选框下显示相应所能提供的Donors、Specimens、Estimated Cells、Files、File Size数目，如下：

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">所支持的筛选方法</figcaption>

下半部分是提供的细胞信息相关信息，会和筛选后信息同步，点击左侧标题会跳出细胞的种群结构，或者单细胞参考图，可以提供元数据和矩阵下载。HCA数据库目前主要聚焦在正常组织，以项目名的形式呈现，要想追溯到相关的支持文献，要自行搜索。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">点开项目展示的细胞项目描述、联系方式、详情</figcaption>

在search 的子模块Samples，可以看到样本编号、项目名称、种类、样品类型、器官、器官部分、所选的单元格类型以及建设方法、配对方法、分析方案、年龄、性别、疾病情况、细胞计数。在右上方可以一键导出这些数据。可以看到网站是对不同生命阶段的细胞类型和细胞状态进行了分类，目的是通过将参考数据与从疾病患者中获得的数据进行比较，从而揭示致病机制。毕竟病变器官或组织中细胞类型组成的差异，可以从单细胞转录组数据中获取。

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网站还有五个元数据字典部分（生物材料，过程，协议，项目，文件），用来列出用于描述人类细胞图集中数据集的当前元数据字段集。每个部分中的元数据字段表示实验的不同部分生物材料（例如组织样本）可以经过处理（例如解离）以产生另一种生物材料（例如离解的细胞样本）或一组数据文件（fastq文件）。实际执行的过程遵循特定协议这些部分构成了整个项目（例如，了解人类心脏中的细胞类型）。

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">使用HCA元数据实体模型建模的单细胞测序实验示例</figcaption>

这个数据库比较简单，也不像其他数据库有很多图片展示，以上就是本期关于HCA的内容了，需要的伙伴可以动手探索一下。

人类细胞图谱（HCA）计划最近相关论文发表：
KedarNath Natarajan, Zhichao Miao, Miaomiao Jiang, et al. Comparative analysis ofsequencing technologies for single-cell transcriptomics. Genome Biol. 2019 Apr9;20(1):70.
YuyuNiu, Nianqin Sun, Chang Li, et al. Dissecting primate early post-implantationdevelopment using long-term in vitro embryo culture. Science. 2019 Nov15;366(6467): eaaw5754.
Linnan Zhu, Penghui Yang, Yingze Zhao et al.Distinct immune response landscapes of COVID-19 and influenza patients revealedby single-cell sequencing. Immunity, 2020 (In press).
Han, L., Wei, X., Liu, C., Volpe, G., Wang,Z., Pan, T., … Liu, L. (2020). Single-cell atlas of a non-human primate revealsnew pathogenic mechanisms of COVID-19. BioRxiv, 2020. https://doi.org/10.1101/2020.04.10.022103
Lei, Y., Cheng, M., Li, Z., Zhuang, Z., Wu,L., Han, L., … Liu, S. (2020). Single-cell regulatory landscape and diseasevulnerability map of adult Macaque cortex. BioRxiv, 2020.https://doi.org/10.1101/2020.05
人类细胞图谱（HCA）计划：大型、权威的单细胞测序数据来源