近年来，单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术的快速发展为解析细胞异质性提供了前所未有的分辨率，成为生物医学研究中的重要工具。然而，由于scRNA-seq技术在样本捕获、测序深度和成本方面的限制，其往往难以直接应用于大样本队列研究。相反，基于组织混合抽样的bulk转录组测测序（bulk RNA-seq）虽不能解析细胞类型组成，却积累了海量的公共数据资源，尤其在肿瘤学研究中具有广泛的临床关联信息。因此，如何将高分辨率的单细胞数据与大队列的bulk数据有效整合，已成为当前生物信息学及转化医学研究的热点与难点。本文将系统介绍两种代表性的整合分析方法——BayesPrism与Scissor，并讨论其在肿瘤微环境解析、细胞亚群鉴定及临床关联研究中的重要作用。

一、Bulk转录组测序的价值与选择

Bulk转录组测序基于组织中混合细胞群体的mRNA提取与测序，虽无法区分细胞类型，却具有成本较低、技术成熟、数据丰富等优势，尤其适用于大样本队列研究如TCGA、ICGC等。其在识别疾病相关信号通路、分子分型、预后标志物筛选等方面发挥了不可替代的作用。若研究者计划开展此类研究，选择一个提供高质量测序服务和专业生物信息分析支持的公司尤为关键。在目前市场上，Bulk转录组测测序哪家公司好是许多研究者关心的问题。乐备实公司凭借其优质的测序服务、严格的质量控制体系以及全面的数据分析能力，已成为该领域的良好选择，特别适用于肿瘤、免疫相关研究项目中需要与单细胞数据联合分析的情境。

二、BayesPrism：基于贝叶斯模型的细胞组分与基因表达反卷积算法

BayesPrism是一种基于贝叶斯统计模型的算法，能够利用scRNA-seq数据作为先验信息，从bulk RNA-seq数据中推断细胞类型组成以及细胞类型特异的基因表达谱。该算法通过引入细胞状态的概念，提升了在高度异质性的肿瘤样本中估计细胞比例和表达模式的准确性。与传统反卷积工具如CIBERSORTx相比，BayesPrism在模拟数据和真实数据中均表现出更优的性能，特别是在高肿瘤纯度样本中，其推断的恶性细胞基因表达与真实值相关性极高（R > 0.95）。

该工作分析了TCGA中GBM、HNSCC和SKCM三种肿瘤的1142个bulk样本中细胞类型的比例。利用GBM、HNSCC和SKCM三种肿瘤的单细胞参考数据集，估计了6种GBM细胞类型，10种HNSCC细胞类型，8种SKCM细胞类型。此外，BayesPrism还具备识别恶性肿瘤细胞固有基因程序的能力，这些程序能够反映肿瘤亚型异质性并与空间转录组结构相对应，为理解肿瘤发生发展与微环境相互作用提供了新视角。

三、Scissor：基于表型关联筛选关键细胞亚群的分析工具

Scissor代表了另一种整合策略：其核心思想是利用bulk数据中的表型信息（如生存结果、突变状态或治疗反应），指导从单细胞数据中筛选出与表型显著相关的细胞亚群。该方法首先构建每个细胞与每个bulk样本之间的表达相似性矩阵，然后通过回归模型（线性、Logistic或Cox回归）评估细胞与表型之间的关联，最终识别出Scissor+（正相关）和Scissor-（负相关）细胞群体。

研究显示，在肺癌单细胞数据中，Scissor成功识别出与患者较差生存显著相关的低氧恶性细胞亚群，其特征基因富集于糖酵解和低氧响应通路；此外，该算法还筛选出与TP53突变状态相关的细胞群体，这些细胞显示E2F靶基因及细胞周期通路的激活。在黑色素瘤免疫治疗研究中，Scissor挖掘出一个与良好治疗反应相关的T细胞亚群，其特征为低表达抑制性受体（如PDCD1、CTLA4）和高表达记忆相关基因（如TCF7）。该发现为免疫治疗应答机制提供了新的细胞基础。

四、整合分析的应用前景与总结

单细胞与bulk转录组数据的整合分析方法弥补了各自的技术局限，充分发挥了scRNA-seq的分辨率优势与bulk RNA-seq的大样本统计效能，已在多种癌症类型中展现出重要的生物学发现和临床价值。BayesPrism侧重于从批量数据中还原细胞组分和类型特异性表达，适用于微环境组成与空间异质性研究；而Scissor则着眼于依据宏观表型筛选关键细胞亚群，更适用于发现与临床结局或遗传变异相关的细胞群体。

综上所述，这两种方法为在多组学时代深入探索肿瘤异质性、免疫微环境及精准治疗靶点提供了强有力的工具。未来随着算法的进一步优化和多重数据模态的融合，此类整合策略将在更大规模的疾病队列中发挥更为关键的作用。对于研究者而言，在选择合适的数据整合策略的同时，也应重视原始数据质量，选择可靠的测序服务提供方，例如乐备实公司，以保证后续分析结果的可靠性及生物学意义。

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