最近在bioRxiv 预印本发现了一篇人类肺部器官单细胞研究，来自于斯坦福大学团队，发表在Aug. 27, 2019; doi: http://dx.doi.org/10.1101/742320 有约7万个单细胞数据，找到了58个细胞亚群，其中大部分是前人研究发现过的，但是有14个新亚群。
- 前人研究是：(11 epithelial, 5 endothelial, 7 stromal, 20 immune, and 2 neuronal cell types) 这些信息在Table S1. Canonical cell types (45) in the human lung and their abundances, markers, and available expression data. 需要大量的背景知识和人力才能整理出来。
- 作者的分类是：15 epithelial (clusters 1-15), 9 endothelial (16-24), 9 stromal (25-33), and 25 immune (34-58) populations
作者的亚群信息都在Table S2. Human lung cell cluster identities and their abundances in each dataset.分别是：
- epithelial (club, ciliated, basal, goblet, mucous, serous,ionocyte, neuroendocrine, alveolar type 1, alveolar type 2),
- endothelial (pulmonary artery, vein,capillary, lymphatic),
- stromal (airway smooth muscle, vascular smooth muscle, fibroblast,myofibroblast, lipofibroblast, pericyte, mesothelium) compartments
- 免疫细胞比较清晰
前人定义的23种经典细胞类型中的7个 (ciliated, basal, alveolar type 2, capillary, bronchial vessel, myofibroblast, and fibroblast), 都被发现其实还可以进一步分群。
当然，本研究也使用了前面提到的 两个小鼠器官单细胞图谱 , 里面介绍的2018年其实在nature和cell分布发表了小鼠器官单细胞图谱研究数据，表达矩阵都是可以直接下载的，浙江大学的研究有小白鼠近50种器官组织的40余万个细胞，斯坦福大学的研究从小鼠20个不同器官中分离出超过10万个细胞测序。
技术细节
单细胞转录组技术手段蛮多的，细节也值得关注， 可以看单细胞天地的详细介绍：
- Single cell RNA-seq 原理的前世今生
- Single cell RNA-seq 方法篇-上
