单细胞时代单细胞代谢组学之免疫代谢
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生信技能树核心成员，单细胞天地特约撰稿人，简书创作者，单细胞数据科学家。
∙Immune metabolism in PD-1 blockade-bad cancer immunotherapy
∙Immunometabolism in the Single-Cell Era
∙A novel strategy for single-cell metabolicanalysis highlights dynamic changes in immune subpopulations
logisticsviggie∙Spatial metabolomics of in situ, host-microbe interactions
这不是最好的时代，也不是最坏的时代，这里是单细胞时代。灵活的单细胞系统，高效的组织解离液，开源的数据分析工具，端到端的单细胞解决方案是未来发展的趋势。这里最主要的是开放灵活的单细胞系统，有了这个系统我们就可以自主地设计反应体系，来从不同纬度捕获单个细胞的信息。
我们知道，单细胞转录组数据分析的下游往往聚焦在pathway上，其中，代谢通路是大家关注比较多的。代谢也是联系转录组与表型的关键。单细胞代谢组学期望的是考察单个细胞的代谢水平。我们知道，活细胞无时不在与外界进行着物质和能量的交换，那么，其代谢水平应是其生命体征的主要表现。如果说单细胞转录组帮我们识别出细胞的身份，代谢组将反应细胞的即时状态。单细胞代谢组学至少在通量和空代（空间代谢组）两方面带给我们新的见解。今天，我们跟着Immunometabolism in the Single-Cell Era来看看单细
胞代谢组的进展与希望。
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目前研究已经确定对免疫细胞的适当调节，可以促使我们理解其代谢途径以及它们紊乱时如何导致免疫功能紊乱和疾病发展。然而由于技术上的限制，这种见解严重束缚于免疫细胞的体外激活，还是bulk水平的。但随着单细胞应用的出现，研究人员现在可以估计临床样本中单个免疫细胞的代谢状态。
在这里，我们回顾这些单细胞技术和他们验证免疫代谢的共同原则，同时也概述免疫细胞
的代谢异质性。我们讨论当前技术的局限性以及未来的机会，以推动该领域发展，当然也希望该领域的发展能提高人类诊断和治疗疾病的能力。
maskchina新陈代谢是所有生物过程的核心，它可以被广泛地细分为合成代谢过程(使用能量和构建块进行生物合成)和分解代谢过程(为合成代谢提供原料，并产生能量为生物功能提供燃料)。除了这些功能，代谢酶和中间体有重要的调节作用，是主要的控制细胞行为的小分子。最近在免疫代谢领域的研究表明，在健康和疾病中，代谢程序和它们所支持的特定免疫功能之间有着密切的联系。这些核心代谢功能的失调与许多现代疾病有关，包括癌症和慢性炎症性代谢疾病，如糖尿病、肥胖、动脉粥样硬化和类风湿关节炎。然而，由于疾病的复杂性和所涉及的细胞表型甚多，对于发生在致病环境中的免疫代谢重塑的详细了解还很缺乏。
营养水平的改变/氧气可用性/信号因子的存在以及与邻近细胞的相互干扰，都会诱导代谢变化，使细胞在其特定的组织微环境中发挥作用。由于每个细胞都生活在一个独特的环境中，我们体内没有一个细胞在新陈代谢、表型和功能上完全相同。在单细胞分辨率下，解决免疫代谢的时空异质性和阐明这一复杂性将推动免疫代谢领域向前发展，允许转换到临床应用和理解体内免疫学的基础。
事实上，为了充分理解细胞代谢调节免疫和疾病进展的机制，研究人员需要能够解决免疫细胞代谢转化为效应表型的轨迹。可以说，单细胞图谱技术具有解决上述所有问题的能力，即使在目前的发展状态下也是如此。
从这个角度出发，我们将探讨当前和新兴的先进技术如何有助于我们理解免疫的代谢调节，并讨论从bulk到单细胞免疫代谢谱分析的转变。
常见的bulk代谢分析
细胞外通量分析 （Extracellular flux analyzers）自学网视频教程
细胞外通量分析仪，如海马装置（Seahor apparatus），实时记录细胞外酸化率(ECAR)和耗氧率(OCR)作为代谢的关键读数，并以此提供糖酵解和线粒体呼吸的间接测量。虽然使用特定的底物和抑制剂可以研究细胞对葡萄糖、谷氨酰胺或脂肪酸的相对偏好，但细胞外通量分析不能提供关于糖酵解和线粒体内TCA循环以外代谢途径活性的详细信息。事实上，这项技术允许简单、快速地以96孔的方式对细胞进行分析，这极大地扩展了免疫代谢的研究视野。
应用该技术的发现包括炎性巨噬细胞的糖酵解开关和线粒体功能障碍，效应T细胞和活化的树突状细胞(DCs)的糖酵解增加以及T记忆细胞和il -4活化的巨噬细胞的线粒体呼吸增高。值得注意的是，ECAR是糖酵解的替代标记，培养基酸化不一定是糖酵解增强的结果。实际上线粒体呼吸二氧化碳的产生或细胞外TCA循环中间体(如琥珀酸盐)的释放也会使培养基酸化。这一局限性可以通过对糖酵解途径进行靶向代谢组学或通量组学来克服。
稳态代谢组学
对于一个给定的时间点，代谢组学通过液相或气相色谱-质谱(LC-MS或GC-MS)测量一系列代谢物的稳态水平。非靶向代谢组学测量生物样本中的数百种代谢物，而靶向代谢组学则评估预先选择的代谢物，并产生具有更高灵敏度的数据，并允许对代谢物浓度进行精确的绝对定量。除了测量小的代谢物，高分辨率MS-bad profiling最近被应用在“shotgun”脂质体学中，分析不同活化的巨噬细胞的脂质体。大多数基于ms的方法仍然需要相对高水平的输入通量(大约100,000s的细胞)，然而最近的发展提供了一种以单细胞分辨率空间测量代谢物的方法。关于空间和单细胞代谢组学领域的最新发展的更深入的信息，我们参考了对主要新兴方法的综述，包括基质辅助激光解吸电离(MALDI)-质谱成像和二次离子质谱(SIMS)。将这种分析与本观点中讨论的单细胞方法相结合，必将有助于阐明在体内复杂组织微环境中单细胞水平的免疫代谢。
Fluxomics
通过给定途径的通量改变不一定与该途径内代谢组学测定的特定时间点的代谢产物水平直接相关。通过靶向质谱在连续时间点对底物和同位素同位素的测量，可以确定代谢通量和
emc是什么意思途径动力学。代谢组学提供了某一特定时刻代谢物的“快照”，而13C/15N的标签追踪(或所谓的Fluxomics )可以被视为一种“快照”。在单细胞分辨率方面，这种分析的使用仍处于起步阶段，但在bulk方法中，如在Kibbey开发的质量同位素多序数光谱分析(MIMOSA fluxomics)，群落可以很容易地用于量化特定代谢反应的速率实验室(Alves等，2015)。
>感觉的英文翻译
