全 文 ：植物科学学报　 ２０１６ꎬ ３４(３): ４７５~４８７
Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ.ｐｌａｎｔｓｃｉｅｎｃｅ.ｃｎ
ＤＯＩ:１０􀆰 １１９１３ / ＰＳＪ􀆰 ２０９５￣０８３７􀆰 ２０１６􀆰 ３０４７５
何宇清ꎬ 孙蒙祥. 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用[Ｊ] . 植物科学学报ꎬ ２０１６ꎬ ３４(３): ４７５－４８７
Ｈｅ ＹＱꎬ Ｓｕｎ ＭＸ. Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｐｌａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ[Ｊ] .Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌꎬ ２０１６ꎬ ３４(３): ４７５－
４８７
单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
何宇清ꎬ 孙蒙祥∗
(武汉大学生命科学学院ꎬ 杂交水稻国家重点实验室ꎬ 武汉 ４３００７２)
摘　 要: 多细胞生物体的生存依赖于不同类型细胞特异性的功能分工ꎬ 不同类型的细胞尽管基因组相同ꎬ 但有其
独特的发育过程和应对环境变化的能力ꎮ 生物学的一大挑战就是揭示基因如何在正确的位置、 正确的时间表达
到正确的水平ꎬ 最近出现了很多通过细胞类型特异性方法研究单细胞组学的工具ꎬ 这些新技术使我们能通过空
前分辨率ꎬ 理解多细胞生物体内不同类型的单个细胞基因表达特点及其适应环境变化的机制ꎮ 单细胞样品的获
取一直是单细胞研究的一大技术瓶颈ꎬ 因此本文将以如何获得起始材料为重点ꎬ 探讨单细胞研究的样品标记、
单细胞分离及获取、 组学数据分析和结果验证等技术方法及其在植物研究中的应用ꎮ
关键词: 细胞类型特异性ꎻ 荧光激活细胞分离ꎻ 激光显微切割ꎻ 微流控芯片ꎻ 单细胞技术
中图分类号: Ｑ９４３　 　 　 　 　 文献标识码: Ａ　 　 　 　 　 文章编号: ２０９５￣０８３７(２０１６)０３￣０４７５￣１３
　 　 　 收稿日期: ２０１５￣１２￣１８ꎬ 退修日期: ２０１６￣０１￣１９ꎮ
　 基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金项目(３１４０１４１６)ꎮ
Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｗａｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ａ ｇｒａｎｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ (３１４０１４１６) .
　 作者简介: 何宇清ꎬ 女ꎬ 理科博士ꎬ 研究方向为发育生物学(Ｅ￣ｍａｉｌ: ｙｑｈｅ＠ｗｈｕ􀆰 ｅｄｕ􀆰 ｃｎ)ꎮ
　 ∗通讯作者(Ａｕｔｈｏｒ ｆｏｒ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ􀆰 Ｅ￣ｍａｉｌ: ｍｘｓｕｎ＠ｗｈｕ􀆰 ｅｄｕ􀆰 ｃｎ)ꎮ
Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｓｉｎｇｌｅ￣Ｃｅｌｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｔｈｅｉｒ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｌａｎｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ＨＥ Ｙｕ￣Ｑｉｎｇꎬ ＳＵＮ Ｍｅｎｇ￣Ｘｉａｎｇ∗
(Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｈｙｂｒｉｄ Ｒｉｃｅꎬ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｗｕｈａｎ ４３００７２ꎬ Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｔｈｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｏｆ ｍｕｌｔｉｃｅｌｌｕｌａｒ ｏｒｇａｎｉｓｍｓ ｄｅｐｅｎｄｓ ｏｎ ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｃｅｌｌｓ. Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅｓ ｓｈａｒｅ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｇｅｎｏｍｅꎬ ｔｈｅｙ ｈａｖｅ ｕｎｉｑｕｅ
ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｐｒｏｇｒａｍｓꎬ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｂｉｌｉｔｉｅｓ ｔｏ ｐｌａｙ ｔｈｅｉｒ ｒｏｌｅ ｄｕｒｉｎｇ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ａｎｄ ｒｅｓｐｏｎｄ ｔｏ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ. Ｔｈｕｓꎬ ａ ｋｅｙ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｉｎ ｂｉｏｌｏｇｙ ｉｓ ｔｏ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｈｏｗ
ｇｅｎｅｓ ａｒｅ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｒｉｇｈｔ ｃｅｌｌｓ ａｔ ｔｈｅ ｒｉｇｈｔ ｔｉｍｅ ａｎｄ ａｔ ｔｈｅ ｒｉｇｈｔ ｌｅｖｅｌ. Ｒｅｃｅｎｔｌｙꎬ ｍａｎｙ
ｎｏｖｅｌ ｔｏｏｌｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｆｏｒ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ￣ｏｍｉｃｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｕｓｉｎｇ ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ
ｍｅｔｈｏｄｓ. Ｔｈｅｓｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ ｅｎａｂｌｅ ｕｓ ｔｏ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ
ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｔｏ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅｓ ｗｉｔｈ ｕｎｐｒｅｃｅｄｅｎｔｅｄ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ. Ｔｈｅ
ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｓａｍｐｌｅｓ ｈａｓ ｌｏｎｇ ｂｅｅｎ ａ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｔｏ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｓｔｕｄｙꎻ ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｔｈｅｒｅ
ａｒｅ ｓｏｍｅ ｕｓｅｆｕｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｖａｉｌａｂｌｅ. Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒꎬ ｗｅ ｄｉｓｃｕｓｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｓａｍｐｌｅ
ｌａｂｅｌｉｎｇꎬ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌｓꎬ ￣ｏｍｉｃｓ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓｉｎｇｌｅ￣
ｃｅｌｌ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: Ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃꎻ Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇꎻ Ｌａｓｅｒ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎꎻ
Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓꎻ Ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
　 　 多细胞生物体由不同形态、 功能的各类细胞构
成ꎬ 而不同类型的细胞具有不同的基因表达模式和
蛋白组成ꎮ 传统的生物学主要建立在细胞群体研究
的基础上ꎬ 并因忽略了细胞之间的异质性(ｈｅｔｅｒｏ￣
ｇｅｎｅｉｔｙ)ꎬ 可能会使实验结果产生偏差ꎬ 甚至得出
错误的结论ꎬ 因此开展单细胞研究有助于正确认识
不同细胞类型在发育过程中的作用及其独特的调控
规律ꎮ 随着现代科技的飞速发展ꎬ 单细胞研究技术
日益受到关注ꎮ ２０１３年 １２月 ６日 Ｓｃｉｅｎｃｅ出版了
“Ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ”专刊讨论单细胞技术ꎻ Ｎａ￣
ｔｕｒｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ 也把单细胞测序和激光片层扫描显
微技术分别作为 ２０１３、 ２０１４年的年度方法ꎬ 并在
次年首刊专述ꎻ 近年来ꎬ 单细胞测序( ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ
ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ) [１]、 单细胞质谱 ( ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｍａｓｓ
ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ) [２ꎬ３]、 微流控芯片 (ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ /
ｌａｂ￣ｏｎ￣ａ￣ｃｈｉｐ) [４ꎬ５] 和激光层照荧光显微 ( ｌｉｇｈｔ￣
ｓｈｅｅｔ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ) [６]等技术的发展
为单细胞研究提供了更有效的方法[７ꎬ８]ꎮ 目前ꎬ 随
着各类组学(基因组学、 转录组学、 蛋白组学和代
谢组学等)的发展ꎬ 单细胞技术不仅广泛应用于生
物和医学领域ꎬ 如神经细胞活动[６ꎬ９ꎬ１０]、 循环肿瘤
细胞检测[１１ꎬ１２]、 干细胞和胚胎发育[４ꎬ１３ꎬ１４]等ꎬ 而
且在植物的逆境胁迫[１５ꎬ１６]、 信号转导[１７]、 开花调
控[１８]、 生殖和胚胎发育[１９ꎬ２０]、 植物与菌类互
作[２１]、 藻类代谢[２２]等研究中也具有重要作用ꎮ 本
文将以单细胞研究的常规流程为序ꎬ 探讨单细胞技
术的发展现状及其在植物研究中的应用ꎮ
１　 单细胞样品的标记
不论研究材料是何种细胞、 细胞核、 蛋白质或
其复合体ꎬ 除了少数不易或不必标记的细胞ꎬ 如合
子、 花粉等ꎬ 目前的单细胞研究方法一般都需要标
记目标细胞样品ꎮ 标记方法主要包括两类[２３]: 一
是转基因方法ꎬ 即通过转基因技术在样品中转入一
个表位标记融合蛋白ꎻ 二是免疫染色法ꎬ 即通过外
源的细胞类型特异性免疫标签标记细胞样品ꎮ 其
中ꎬ 转基因方法适用于基因组易操作的模式生物ꎬ
如拟南芥(Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｔｈａｌｉａｎａ (Ｌ.) Ｈｅｙｎｈ)、 水
稻(Ｏｒｙｚａ ｓａｔｉｖａ Ｌ.)、 莱茵衣藻(Ｃｈｌａｍｙｄｏｍｏｎａｓ
ｒｅｉｎｈａｒｄｔｉｉ)等ꎬ 而免疫染色法适用于基因组不能操
作的样品ꎬ 如人类组织ꎮ
转基因方法的优点是适用范围广ꎮ 模式生物都
有支持细胞类型特异性转基因载体表达的工具ꎬ 并
且一般为转入 ２个基因的双元表达系统ꎬ 如 Ｇａｌ４ /
ＵＡＳ系统、 Ｃｒｅ / ＬｏｘＰ 重组酶系统等[２４－２６]ꎮ 植物
中通常使用 ＧＦＰ(绿色荧光蛋白)标记[２７]ꎮ 标记方
法是否具有细胞类型特异性将关系到试验的成败ꎬ
因此建议使用前先通过免疫组化实验验证标签蛋白
的表达部位ꎬ 并将结果与目标细胞类型的已知标记
方法进行比较ꎬ 以决定是否使用ꎮ 转基因方法的局
限性是可能导致预期外的表型ꎮ 很多转基因融合蛋
白的表达水平都在生物体的承受范围内ꎬ 但与对照
样品相比ꎬ 仍可能会对整个基因组产生微妙的影
响[２３]ꎮ 因此ꎬ 采用转基因方法进行单细胞组学分
析时ꎬ 应注意选择合适的对照样品ꎮ
免疫染色法的优点是可用于基因组不能操作的
样品ꎬ 并能避免转基因操作导致的很多问题ꎻ 局限
性在于有些细胞类型尚未找到其特异性的外源标
记ꎮ 此外ꎬ 免疫染色法的操作步骤复杂繁琐ꎬ 可能
会导致样品降解而使 ＲＮＡ 分析困难ꎮ 转基因方法
的操作相对简单ꎬ ＲＮＡ分析结果也更为可靠ꎮ
２　 常用的单细胞样品获取技术
目前常用的单细胞样品获取技术包括流式细胞
术( ｆｌｏｗ ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ)、 激光显微切割技术( ｌａｓｅｒ ｍｉ￣
ｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎꎬ ＬＭＤ)、 有限稀释法( ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｄｉｌｕ￣
ｔｉｏｎ)、 手工分离法(ｍａｎｕａｌ ｃｅｌｌ ｐｉｃｋｉｎｇ)、 微流控
芯片技术 (ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ / ｌａｂ￣ｏｎ￣ａ￣ｃｈｉｐ)等ꎮ 获取
方法的选择需考虑样品的特性、 来源以及拟采用的
处理、 分析方法[２８]ꎮ
２􀆰 １　 流式细胞术
流式细胞术是通过流式细胞仪对细胞或细胞器
进行自动分析和分选的技术ꎬ 它是 １９３４ 年由
Ｍｏｌｄａｖａｎ首次提出[２９]的ꎬ 其后又经过不断地改进
和完善[３０－３２]ꎮ 其中ꎬ 荧光激活细胞分选仪( ｆｌｕｏ￣
ｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｅｒꎬ ＦＡＣＳ)采用激光
激发技术ꎬ 不仅能分离单个细胞样品ꎬ 还能对单个
细胞的理化特性进行多参数定量分析ꎮ 细胞样品的
特性如相对大小和粒度等ꎬ 可以由其经激光束照射
产生的前向散射光(ＦＳＣ)和侧向散射光(ＳＳＣ)参
数得出ꎮ ＦＡＣＳ系统可以检测出多种细胞类型特异
性激发荧光信号ꎬ 其工作原理为: 细胞样品经荧光
染色后ꎬ 受气压驱动进入充满鞘液的流动室ꎬ 并在
鞘液的约束下排成单列ꎬ 再由流动室的喷嘴喷出ꎻ
超声振荡搅动液流ꎬ 使液流断裂成一连串均匀的小
液滴ꎬ 并且每个小液滴最多含有一个细胞ꎻ 细胞经
激光照射产生荧光和散射光信号ꎻ 下游的光学系统
收集、 分析细胞特异性信号并进行相应的操作ꎮ 细
６７４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
胞经激光照射产生的信号ꎬ 依赖于其各自的理化或
光学特性ꎬ 并且这些信号通常能被荧光染料等人工
合成的标记所增强ꎮ 除了能分析细胞的大小和计数
外ꎬ ＦＡＣＳ还能对细胞进行分选ꎮ 如果样品细胞的
信号与目标细胞的特性相符ꎬ 则在刚形成液滴时被
选择性地瞬间感应正电荷、 负电荷或不带电荷ꎬ 从
而在电磁场的作用下发生偏转并进入对应的收集管ꎮ
ＦＡＣＳ仪器昂贵ꎬ 但分离细胞准确快速ꎬ 能够
保持细胞活力ꎬ 并且可以在无菌条件下进行ꎮ
ＦＡＣＳ已经成为公认的分析和分选不同细胞群的全
球仪器标准[３３]ꎬ 可被广泛应用于 ＤＮＡ 含量分析、
免疫表型、 可溶性分子量化、 细胞周期分析、 造血
干细胞、 细胞凋亡、 亚细胞群定量、 微生物分析、
癌症诊断等[２８]ꎮ ＦＡＣＳ 分析样品的范围几乎涵盖
了所有的细胞类型ꎬ 包括血液、 骨髓、 肿瘤、 植
物、 原生质体、 酵母、 细菌ꎬ 甚至病毒[２８]ꎮ
２􀆰 ２　 激光显微切割技术
激光显微切割技术是通过激光切割将单个细胞
或细胞器从组织切片中分离出来[３４]ꎬ 现已发展了
多种平台ꎬ 如激光显微切割捕获技术( ｌａｓｅｒ ｃａｐ￣
ｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎꎬ ＬＣＭ)和激光显微切割加压
弹射技术 ( ｌａｓｅｒ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ
ｃａｔａｐｕｌｔｉｎｇꎬ ＬＰＣ)等ꎮ 操作者在显微镜下观察切
片ꎬ 并定位目标细胞ꎻ 然后ꎬ 在计算机显示屏幕上
对目标细胞区域划线做标记ꎻ 再用激光切割划线区
域以提取目标细胞ꎮ 激光显微切割仪的切割程序通
常是相同的ꎬ 但按照提取细胞样品的方法ꎬ 可将设
备分为三类: (１)基于接触的方法ꎮ 通过低能红外
激光脉冲激活覆在透明塑料帽上的热塑膜ꎬ 然后将
目标样品粘到该膜上ꎮ (２)无接触重力辅助显微切
割法 ( ｇｒａｖｉｔｙ￣ａｓｓｉｓｔｅｄ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎꎬ ＧＡＭ)ꎮ
切片倒置且位于收集管的上方ꎻ 经紫外激光切割
后ꎬ 目标样品在重力作用下进入收集管ꎮ (３)无接
触激光压力弹射法ꎮ 通过紫外激光诱导的压力波触
发样品下方的膜ꎬ 使样品克服重力并被弹入其上方
的收集管内[３５ꎬ３６]ꎮ
ＬＭＤ分离单细胞样品的效率低于 ＦＡＣＳꎬ 但
其快速、 准确、 方便ꎮ 激光切割的样品不受组织类
型的限制ꎬ 通常采用甲醛固定、 石蜡包埋或冰冻固
定[３７]ꎮ 有的 ＬＭＤ设备甚至允许切割活体组织ꎬ 获
取活细胞用于培养或分析[１９]ꎮ ＬＭＤ 结合免疫组化
染色技术是单细胞水平切片分析的强大工具[３８]ꎬ
目前已报道了各种基于 ＬＭＤ 获取样品的单细胞研
究技术ꎬ 如单细胞 ＲＴ￣ＰＣＲ[３９]、 短串联重复序列
(ＳＴＲ)的法医取证分析[４０]、 Ｗｅｓｔｅｒｎ ｂｌｏｔ 和质谱
分析[４１]等ꎮ
２􀆰 ３　 有限稀释法
有限稀释法是用自制吸针或移液机器人从稀释
后的细胞悬浮液中分离单个细胞的方法[４２－４４]ꎬ 已
被长期用于单克隆细胞培养ꎮ 依据统计学原理ꎬ 细
胞悬浮液被高度稀释后ꎬ 当分装的液滴足够小时ꎬ
其含有的样品数可以低于一个细胞ꎬ 且这种低浓度
的细胞接种很容易通过标准的移液工具实现ꎬ 但悬
浮液滴中含有单细胞的几率只是基于统计学原理分
析ꎬ 实际分离效率很难保证ꎮ 每个液滴中含有各种
细胞数目(如 ０、 １、 ２、 􀆺􀆺个 /滴)的几率符合泊
松分布(Ｐｏｉｓｓｏｎ’ｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ)规律[４５]ꎬ 因此为
了提高单细胞并降低多细胞样品出现的几率ꎬ 样品
必须进行足够的稀释ꎮ 通常按照每个液滴中细胞数
目低于 １的标准(通常为 ０􀆰５ ~ ０􀆰９ 个)稀释样本ꎬ
如: 假定分装的体积为 １０ μＬꎬ 则稀释后的细胞浓
度应低于 １个 / １０ μＬꎬ 即 １００个 / ｍＬꎮ 按照泊松分
布规律ꎬ 分装后含有单细胞样品的容器数目平均约
为总数的三分之一ꎬ 但每个分装容器中是否含有单
细胞ꎬ 还需要其它实验证实ꎬ 如显微镜观察等ꎮ
２􀆰 ４　 手工分离法
手工分离单细胞样品可以通过纯手工或显微操
作仪进行ꎬ 其中ꎬ 显微操作仪通常由倒置显微镜结
合电动机械控制的微针构成ꎻ 微针是一根具有吸头
的毛细玻璃管ꎮ 操作者在显微镜下寻找悬浮于液滴
中的目标细胞样品ꎬ 手工或通过显微操作仪将微针
靠近并吸取目标细胞ꎬ 然后转移至收集容器ꎮ
手工显微操作不仅能分离活细胞ꎬ 甚至能分离
原核细胞[４６]ꎻ 其应用范围涵盖细菌分析[４７]、 生殖
医学[４８]、 法医学[４９]、 植物生殖和胚胎发育[２０ꎬ５０ꎬ５１]
等ꎮ
２􀆰 ５　 微流控芯片技术
微流控芯片技术是指将样品的制备、 反应、 分
离、 检测等基本操作单元集成到面积较小的芯片
(通常为几平方厘米)上ꎬ 以完成不同反应并对其
产物进行分析的技术ꎮ 近年来ꎬ 大量文献报道了用
于单细胞分析的微流控装置方案[４ꎬ５ꎬ５２]ꎬ 其中能用
于单细胞分离和操作的设备装置多基于以下三种原
理中的至少一种[２８]: 油基液滴分离[５３]、 气动微
７７４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
阀[５４]、 流体动力学细胞陷阱[５５]技术ꎮ
油基液滴分离技术是用充满油的通道来支持分
离的悬浮液滴(类似于乳状液)ꎬ 单细胞因被包含
于这些液滴中而被分离ꎮ 油基液滴分离装置既能遵
循泊松分布规律随机分离单细胞样品[５３]ꎬ 也能高
效率(> ８０％)、 高产量地分离单细胞样品[５６]ꎬ 其
分拣效率可高达每秒数千个细胞[５６]ꎮ
气动微阀技术通过压缩空气使弹性膜发生偏
转ꎬ 从而关闭其下方的微流控通道ꎬ 并能数字化控
制微流控网络通道的开关和闭合ꎮ 这项技术需要细
胞探测单元或操作人员逐个地分离细胞ꎬ 故相对于
油基液滴分离技术其细胞产量较低ꎮ
流体动力学细胞陷阱是只允许一个细胞进入
“陷阱”的微流控被动通道结构ꎮ 按照给定细胞大
小的平均值ꎬ “陷阱”的大小被调节到只允许单一
细胞通过ꎬ 因而两个细胞同时通过的可能性被降至
最低ꎮ 此装置能通过平行配置很多“陷阱”来操作
大量的细胞[５５]ꎬ 如 Ｆｌｕｉｄｉｇｍ 公司的商务系统 Ｃ１ꎬ
能平行分离 ９６ 个单细胞样品用于下游的遗传分
析ꎮ 流体动力学细胞陷阱甚至能通过集成手动移液
管ꎬ 在没有显微镜的条件下人工分拣单细胞样
品[５７]ꎮ
此外ꎬ Ａｔｅｙａ 等[５８]提出了基于微流控芯片的
小型流式细胞仪技术ꎮ 其研究目标之一是将流式细
胞仪的优势(如细胞分拣和计数等)ꎬ 与微流控装
置小巧实惠、 便携可移的特点相结合ꎮ 目前ꎬ 微流
控芯片技术的单细胞应用还停留在实验室阶段ꎬ 大
多只服务于特定的程序ꎬ 与其匹配的上游样品制备
和下游分析方法灵活性较小ꎮ 未来需增加接口的灵
活性ꎬ 使其适用于更多的上下游实验[２８]ꎮ
微流控芯片技术能够分选的单细胞样品很多ꎬ
包括神经细胞[９ꎬ１０]、 循环肿瘤细胞[１２ꎬ５９]、 血细
胞[６０]、 干细胞[４]、 蓝藻[６１]等ꎮ 微流控芯片技术应
用于植物样品分析领域起步较晚ꎬ 主要集中于根的
生理活动和基因组分析[６２－６５]、 花粉管极性生长研
究[６６－６９]、 原生质体培养[７０ꎬ７１]、 植物病原菌检
测[７２ꎬ７３]、 微藻研究[７４－７７]等ꎮ 在单细胞分析方面ꎬ
微流控芯片技术能用于原生质体的生长素[７８]和活
性氧[７９]检测ꎬ 但用于植物细胞分选的报道尚不多
见[８０]ꎮ
对常用的 ５种单细胞样品获取技术的特点进行
归纳比较的结果详见表 １ꎮ
３　 植物单细胞样品的获取
植物研究中ꎬ 通常将单细胞获取技术与传统的
原生质体分离和细胞培养技术相结合来获取单细胞
样品ꎮ
３􀆰 １　 通过荧光激活细胞分选仪提取植物单细胞
样品
荧光激活细胞分选仪已被广泛应用于提取拟用
于后续研究的植物单一细胞或细胞器ꎬ 如细胞
核[８１－８４]、 叶绿体[８５] 等ꎮ 其常用转基因系统为
Ｇａｌ４ / ＵＡＳ和 ＧＦＰ 蛋白ꎻ 分析的细胞系包括根或
叶的原生质体[８６ꎬ８７]、 胚乳细胞[８３]、 小孢子和精细
胞[８２ꎬ８８]等ꎮ 最早将 ＦＡＣＳ 用于植物基因组芯片分
析的是 Ｂｉｒｎｂａｕｍ[２７ꎬ８９]和 Ｂｒａｄｙ[９０]ꎻ 研究者通过
ＦＡＣＳ分选、 收集 ＧＦＰ 阳性细胞ꎬ 分析了不同生
长环境下(正常营养水平、 盐胁迫、 铁剥夺或氮处
理)拟南芥根的转录谱ꎬ 发现了传统研究群体细胞
的方法所不能揭示的新的细胞类型特异性基因表达
模式ꎬ 其结论已被原位杂交等其它多种技术证
实[９１－９３]ꎻ Ｍｏｕｓｓａｉｅｆｆ等[９４]则用 ＦＡＣＳ 分离了拟南
芥根的不同组成细胞ꎬ 并进行了代谢组分析ꎮ 拟南
芥的叶片由多种不同类别、 不同发育时期的细胞和
结构组成ꎬ 其基因组研究是一个巨大的挑战ꎮ
Ｇｒøｎｌｕｎｄ等[８７]成功地将 ＦＡＣＳ 与原生质体分离技
表 １　 常用的 ５种单细胞样品获取技术特点比较
Ｔａｂｌｅ １　 Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ ａｍｏｎｇ ｆｉｖｅ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
分离方法
Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
准确性
Ａｃｃｕｒａｃｙ
速度
Ｓｐｅｅｄ
自动化程度
Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ
适用样品
Ｓａｍｐｌｅｓ ｆｏｒ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
成本
Ｃｏｓｔ
流式细胞术 ＦＡＣＳ 高 快 高 荧光标记的细胞或细胞器 高
激光显微切割技术 ＬＭＤ 高 快 中等 切片或活体组织 中等
有限稀释法 Ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｄｉｌｕｔｉｏｎ 高 中等 低 单克隆细胞培养 低
手工分离法 Ｍａｎｕａｌ ｃｅｌｌ ｐｉｃｋｉｎｇ 高 慢 低 生殖或胚胎细胞 低
微流控芯片技术 Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ 高 因设备而异 高 与定制设备相符的细胞 中等
８７４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
术相结合ꎬ 研究了拟南芥不同突变体的叶片在发
育、 胁迫和衰老不同阶段的细胞类型特异性基因表
达模式ꎻ Ｗａｒｎａｓｏｏｒｉｙａ和 Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ通过 ＦＡＣＳ
结合 Ｇａｌ４ / ＵＡＳ 转基因系统和基因芯片分析技术ꎬ
研究了拟南芥不同组织或器官中的光敏色素是否介
导了不同的光敏色素反应[９５]ꎻ Ｂｅｒｅｎｄｚｅｎ 等[１７]用
ＦＡＣＳ技术筛选出拟南芥 ＣＰＫ３(Ｃａｌｃｉｕｍ Ｄｅｐｅｎ￣
ｄｅｎｔ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｋｉｎａｓｅ ３)的作用蛋白 ＡＰＸ３、 ＨＭＧＢ５、
ＯＲＰ２Ａꎬ 以及 Ａｔ２ｇ３９０５０编码的蛋白ꎬ 并用 ＢｉＦＣ
和 ＦＲＥＴ￣ＦＬＩＭ技术进行了验证ꎻ Ｓｌａｎｅ 等[９６]将早
期胚体、 胚柄或整个胚胎的细胞特异性启动子与
ｎＧＦＰ(ｎｕｃｌｅａｒ￣ｌｏｃａｌｉｚｅｄ ＧＦＰ)连接并转入拟南芥ꎬ
通过 ＦＡＮＳ ( ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｎｕｃｌｅａｒ ｓｏｒ￣
ｔｉｎｇ)技术分离、 筛选细胞核ꎬ 再结合基因芯片技
术ꎬ 鉴定了早期胚体和胚柄的基因表达谱ꎬ 分析了
其差异表达基因ꎮ 模式植物水稻细胞类型特异性反
应的 ＦＡＣＳ 分析技术已被建立[１５ꎬ９７]ꎮ ＦＡＣＳ 还被
用于蔗糖转运蛋白的功能研究[９８]、 羧酸酯酶在原
生质体内的表达[９９]、 细胞代谢工程[８１]、 植物与菌
类互作[２１]、 藻类的脂质合成和代谢 (尼罗红标
记) [２２]等ꎮ
３􀆰 ２　 通过激光显微切割技术提取植物单细胞样品
激光显微切割技术用于植物样品的制备约始于
１９９２ 年[１００]ꎬ 近年来发展尤为迅速[１０１－１０３]ꎬ 其在
植物单细胞组学研究中应用广泛ꎮ ＬＭＤ 的实验材
料可以是不同物种、 不同组织和器官 (如: 根、
叶、 胚等)的活体组织、 石蜡切片或冷冻切片ꎮ
Ｓｃｈｎａｂｌｅ研究组将 ＬＣＭ 与基因芯片技术相结合ꎬ
分析了玉米(Ｚｅａ ｍａｙｓ Ｌ.)胚芽鞘的表皮细胞和维
管组织ꎬ 以及顶端分生组织的基因表达谱[１０４ꎬ１０５]ꎻ
Ｄｅｍｂｉｎｓｋｙ等[１０６]则采用 ＬＣＭ 结合基因芯片和质
谱技术ꎬ 比较了玉米侧根起始细胞与中柱鞘细胞第
一次分裂前的基因表达谱和蛋白质谱ꎬ 确定了侧根
起始和中柱鞘分化存在不同的基因调控机制ꎮ
ＬＣＭ也被用于模式植物水稻(Ｏｒｙｚａ ｓａｔｉｖａ Ｌ.)样
品的研究ꎮ 早在 ２００２ 年 Ａｓａｎｏ 等[１０７]通过 ＬＣＭ
技术分离出水稻叶片的韧皮部细胞ꎬ 建立 ｃＤＮＡ
文库并进行了基因序列分析ꎻ Ｌｕ 等[１６]以水稻幼苗
的叶片表皮细胞为材料ꎬ 将 ＬＣＭ 与高通量
ｓｓＲＮＡ￣ｓｅｑ测序 ( ｓｔｒａｎｄ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ
ＤＮＡ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ) 技术相结合ꎬ 采用不同胁迫
(盐、 干旱、 冷)处理ꎬ 鉴定了水稻中新的顺式天
然反义转录本( ｃｉｓ￣ｎａｔｕｒａｌ ａｎｔｉｓｅｎｓｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓꎬ
ｃｉｓ￣ＮＡＴｓ)ꎮ
ＦＡＣＳ适合数目众多、 易于获取的荧光标记转
基因单细胞系的筛选ꎬ 而 ＬＣＭ 更适合数量有限、
不易获取的单个细胞的样本制备ꎬ 如生殖或胚胎
等ꎮ 目前ꎬ 已建立了 ＬＣＭ结合 ＲＮＡ测序分析拟南
芥中央细胞转录谱的技术[１０８ꎬ１０９]ꎮ Ｔｕｃｋｅｒ 等[１１０]应
用 ＬＣＭ 研究了拟南芥 ｓＲＮＡ(ｓｍａｌｌ ＲＮＡ)ＡＲＧＯ￣
ＮＡＵＴＥ５(ＡＧＯ５)在雌配子体发育中的功能ꎬ 发现
其参与的调控途径独立于 ＡＧＯ９ꎻ ＡＧＯ９抑制功能
大孢子发育ꎬ ＡＧＯ５ 则促进雌配子体发生ꎬ 二者
共同作用于大孢子发生向雌配子体形成的转化过
程ꎮ Ｌｉｎｄｓｅｙ研究组通过 ＬＣＭ 切割收集拟南芥球
形胚、 心形胚和鱼雷形胚的顶、 基端细胞ꎬ 结合
基因芯片技术研究了胚胎发育不同时期的基因表达
谱[１１１－１１３]ꎮ ＬＣＭ还被用于拟南芥种子中父母本印
记基因的研究[１１４]ꎮ Ｔｏｒｔｉ等[１８]应用 ＬＣＭ 结合测序
技术ꎬ 分析了长日照条件下拟南芥顶端分生组织向
花序分生组织转化的转录谱ꎬ 并鉴定了其关键基因
ＦＬＯＲ１ꎮ Ｍａ 等[２０]通过 ＬＣＭ 分离烟草(Ｎｉｃｏｔｉａｎａ
ｔａｂａｃｕｍ Ｌ.)二胞原胚的顶细胞和基细胞ꎬ 建立了
顶细胞、 基细胞 ｃＤＮＡ 文库ꎻ 序列分析和定量
ＰＣＲ试验表明ꎬ 合子的不对称分裂将转录本不均
匀地分配到顶细胞和基细胞中ꎬ 可能是致使这二种
细胞发育命运不同的原因之一ꎮ 长期以来ꎬ 研究者
推测胚柄可能也具有发育为胚的能力ꎬ 且这种能力
在胚存在时会被胚和胚柄之间的相互作用所抑制ꎬ
但一直缺乏直接的证据ꎮ Ｌｉｕ等[１９]应用体内活细胞
激光切割技术直接巧妙地验证了这个假说: 当拟南
芥的胚体被 ＬＣＭ去除后ꎬ 胚柄细胞能发育成次生
胚ꎻ 激光切除胚体后生长素在胚柄中的重新分配可
能在胚柄发育命运的转变中扮演着重要角色ꎮ
Ｅｌｈｉｔｉ 等[１１５]通过 ＬＣＭ 切割油菜(Ｂｒａｓｓｉｃａ ｎａｐｕｓ
Ｌ.)小孢子胚的顶端分生组织研究了 ＢｎＳＴＭ 在小
孢子胚形态建成方面的功能ꎮ Ｋａｓｐａｒ 等[１１６] 将
ＬＰＣ 与 ＬＣ￣ＭＳ 质谱技术相结合ꎬ 分析了大麦
(Ｈｏｒｄｅｕｍ ｖｕｌｇａｒｅ Ｌ.)谷粒发育过程中珠心突起
(ｎｕｃｅｌｌａｒ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ)和胚乳转移细胞(ｅｎｄｏｓｐｅｒｍ
ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｅｌｌｓ)的蛋白质组ꎬ 揭示了其细胞类型特
异性功能ꎮ Ｂａｒｃａｌａ 等[１１７]以拟南芥和西红柿(Ｓｏ￣
ｌａｎｕｍ ｌｙｃｏｐｅｒｓｉｃｕｍ Ｌ.)为材料ꎬ 通过 ＬＣＭ 结合
冷冻切片和基因芯片技术ꎬ 研究了植物与线虫之间
９７４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
的相互作用ꎮ
３􀆰 ３　 通过手工分离法提取植物单细胞样品
植物体的大部分细胞都能通过 ＦＡＣＳ 或 ＬＣＭ
技术获取ꎬ 但某些特殊的细胞ꎬ 如植物精细胞、 卵
细胞、 合子、 二胞原胚和幼胚等ꎬ 因其深埋于母体
组织且数目稀少[１１８ꎬ１１９]ꎬ 仍需通过手工分离才能得
到ꎮ 近年来ꎬ 通过手工分离出少量植物生殖或胚胎
细胞进行体外融合[１２０]、 培养[１２１]、 单细胞压
片[５０]、 超微结构观察[１２２]或提取 ＲＮＡ 建立 ｃＤＮＡ
文库ꎬ 并且与其相关的后续分析[１２３－１２５]的技术平台
也已发展成熟ꎮ
４　 组学分析及其结果验证
组学主要包括基因组学、 转录组学、 蛋白组
学、 代谢组学等ꎬ 数据分析是其重要的组成部分ꎬ
且日益受到研究者的重视ꎮ 用于高通量组学的生物
信息学和统计工具也越来越多ꎬ 包括: 基因组分析
工 具 Ｃｕｆｆｄｉｆｆ、 ｂａｙＳｅｑ、 ｅｄｇｅＲ、 ＤＥＳｅｑ、 ｄｉｆ￣
ｆｒｅｐｓ、 ｂｉｔＳｅｑ 等[１２６ꎬ １２７]ꎻ 蛋白质组分析工具 Ｓｅ￣
ｑｕｅｓｔ[１２８]、 Ｍａｓｃｏｔ[１２９]等ꎻ 代谢组分析工具 ＸＣ￣
ＭＳ Ｏｎｌｉｎｅ[１３０]、 ＭａｒｋｅｒＶｉｅｗ[１３１] 等ꎮ 这些组学分
析与统计工具既有商用软件ꎬ 也有开源软件ꎮ 为了
协助计算分析ꎬ 在实验设计中所有与组学分析相关
的事项都应该考虑ꎬ 其中测序的深度和实验重复设
置次数关系到基因组分析结果的可靠性[１３２]ꎻ 尤其
是测定不同类型细胞转录相对丰度的 ＲＮＡ￣ｓｅｑꎬ
使用 ｓｐｉｋｅ￣ｉｎ ＲＮＡｓ等内参能大大提高其不同样本
之间分析的准确性[１３３]ꎮ 通常ꎬ 这些分析都会输出
一个列表ꎬ 内容包括每种细胞类型特异性表达的基
因或特性ꎮ 高通量测序或蛋白质组实验ꎬ 一般要求
设置 ３ ~ ４次生物学重复ꎻ 代谢组学则不同ꎬ 要求
重复次数往往更多[１３４]ꎮ
一旦某段基因序列、 染色质或 ｍＲＮＡ 转录本
被认定为具有细胞类型特异性ꎬ 则后续最重要的工
作就是观察验证ꎬ 其常用的验证方法包括计算分
析、 定量 ＰＣＲ、 使用报告工具的图像分析等ꎮ 计
算实验重复次数与样本对照之间的关联有助于评估
数据质量及实验设计的优劣ꎮ 实验数据常用的分析
方法分为非监督方法(ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ)和有
监督方法(ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ)ꎮ 其中ꎬ 非监督方
法包括主成分分析 ( ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙ￣
ｓｉｓ)和聚类分析(ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ)等ꎬ 有监督方法
包括偏最小二乘法￣判别分析(ＰＬＳ￣Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａ￣
ｎａｌｙｓｉｓ)和正交信号校正的偏最小二乘法￣判别分析
( ＯＰＬＳ￣Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ) 等[１３５ꎬ１３６]ꎮ Ｇｅｎｅ
ｏｎｔｏｌｏｇｙ(ＧＯ)分析常被用作快速评估数据库中是
否存在具有预期特性基因的途径ꎬ 然而其存在的一
大问题是注释很不完全ꎮ 细胞类型越不清楚ꎬ 其注
释越不完全ꎮ ＫＥＧＧ 也是一个目前使用较多的数
据库ꎬ 它是基于基因组信息ꎬ 用计算机计算或者预
测出复杂细胞中的通路或者生物的复杂行为[１３７]ꎻ
ＫＥＧＧ在线数据库也可以用来查找代谢循环图ꎮ
此外ꎬ 还能使用其它的数据库ꎬ 如果蝇的 ＦｌｙＡｔ￣
ｌａｓ[１３８]、 拟南芥的 ＴＡＩＲ[１３９]ꎮ 通过分析不同组织中
基因表达量的变化ꎬ 可以推测出哪些基因是细胞类
型特异性表达的ꎬ 哪些基因是广谱表达的[１４０]ꎬ 而
聚类分析可用于分析不同类型的基因如何相互作
用ꎮ 希尔波特曲线(Ｈｉｌｂｅｒｔ ｃｕｒｖｅｓ) [１４１]能用来推测
细胞类型特异性基因的基因组定位及其在特定神经
元细胞类型中的修饰功能ꎬ 如 Ｈｅｎｒｙ 等[１４２]采用这
种方法识别了章鱼胺能神经元 ( ｏｃｔｏｐａｍｉｎｅｒｇｉｃ
ｎｅｕｒｏｎｓ)特异性的几个候选转录因子ꎮ 聚类分析
也常被用来比较基因在不同类型细胞中的表达水平
或与染色质因子结合的能力ꎬ 如 Ｄｅａｌ 和 Ｈｅｎｉｋｏｆｆ
通过 Ｋ￣均值聚类分析细胞类型特异性表达数据和
组蛋 白 标 记ꎬ 发 现 了 一 种 异 于 Ｈ３Ｋ４ｍｅ３ /
Ｈ３Ｋ２７ｍｅ３平衡的细胞类型特异性表达机制[１４３]ꎮ
聚类分析还被用于研究了大肠杆菌对冷、 热、 氧化
等不同胁迫条件下的代谢组和转录组应答[１４４]ꎮ 需
要注意的是ꎬ 这些信息技术的使用有助于评估实验
质量ꎬ 检测细胞类型特异性或提出假说ꎬ 但不能取
代实验验证ꎮ
基因组的分析结果可以通过多种方法来验证ꎮ
例如: 荧光显微镜常被用来验证特定基因的表达模
式ꎻ ＲＮＡ 原位杂交曾被用来确定果蝇中胚层
Ｍａｒｋｅｒ基因(Ｍｅｆ ２)与 ＢｉＴＳ￣ＣｈＩＰ 鉴定出的中胚层
其它特异性表达基因的共定位ꎬ 以证明其在调控区
域的预期活性[１４５]ꎻ 可将拟鉴定基因的启动子或增
强子连接报告基因以研究其表达模式[１４０]ꎮ 果蝇
Ｇａｌ４ / ＵＡＳ和小鼠 Ｃｒｅ / ＬｏｘＰ 都是基因组分析结果
验证实验较常采用的理想系统ꎬ 其可以产生数千个
转基因株系以研究给定位点的基因活性ꎮ 此外ꎬ 基
因组分析结果的实验验证还可以采用将已知细胞类
型特异性 Ｍａｒｋｅｒ与目标蛋白进行免疫组化共染的
０８４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
方法ꎻ 随着细胞类型特异性数据的日益复杂ꎬ 也可
以采取目标基因敲除的技术以验证其功能ꎮ 蛋白质
组分析鉴定的差异蛋白ꎬ 可以通过 Ｗｅｓｔｅｒｎ￣ｂｌｏｔ
和 ＲＴ￣ＰＣＲ来验证ꎻ 如果蛋白在组织中有表达ꎬ 也
可以通过免疫组化的方法来验证ꎻ 不同蛋白之间的
相互作用ꎬ 可以通过酵母双杂交、 免疫共沉淀或
ＧＳＴ ｐｕｌｌｄｏｗｎ等来验证ꎮ 代谢组分析结果可以采
用三重四级杆质谱进行靶标验证ꎬ 或者采用试剂盒
验证[１４６ꎬ１４７]ꎮ
研究基因调控的一个目的是ꎬ 了解基因如何
能在正确的时间、 正确的位置进行表达ꎮ 多种细
胞类型特异性研究工具的出现ꎬ 使得我们可以高
精度地研究基因的时空表达谱ꎬ 理解特定细胞类
型中特定基因的表达调控机制及其对特殊环境挑
战的应对机制ꎮ 很多细胞类型特异性研究工具还
有进一步发展的空间ꎬ 如用于分离细胞类型特异
性 ｍＲＮＡ的 ＴＲＡＰ 和 ＲｉｂｏＴａｇ 技术ꎬ 应能被进一
步改进与完善以更好的研究蛋白质翻译ꎮ 因为有
很多 ｍＲＮＡ被核糖体结合后而不能活跃翻译成蛋
白质[１４８]ꎬ 因此通过核糖体印迹技术确定给定 ＲＮＡ
上核糖体的密度也许能更精确地报道实际上正在翻
译的ｍＲＮＡ数目[１４９]ꎮ 另一个有用的工具是与细胞
器(如线粒体或内质网)核糖体相结合的 ＲＮＡ 谱技
术[１５０ꎬ１５１]ꎮ 这些功能强大的细胞类型特异性工具的
发展使我们能更精确地探讨基因表达的时空特性ꎮ
此外ꎬ 其它一些已经成熟的技术ꎬ 如 ＤＮａｓｅ￣
ｓｅｑ[１５２]、 ＦＡＩＲＥ[１５３]、 Ｇｒｏ￣ｓｅｑ[１５４]、 ＮＥＴ￣ｓｅｑ[１５５]
也能被用来研究特定细胞类型的染色质和转录ꎮ
单细胞测序技术也取得了重大突破[１５６ꎬ１５７]ꎬ 其
研究材料正从大量丰富的培养细胞或整体组织ꎬ 向
复杂组织中的少量亚细胞群转变ꎮ 单细胞测序技术
的进步得益于基因组测序的飞跃发展ꎬ 特别是测序
成本的降低意味着几种不同类型的细胞可以同时比
较ꎮ 高通量测序对起始材料数量的要求也在减少ꎬ
这就意味着本文所讨论的技术瓶颈———某些材料因
分离得到的细胞数目少而不能测序ꎬ 即将成为历
史ꎬ 如 ＲＮＡ￣ｓｅｑ技术对起始材料总 ＲＮＡ的要求已
从 １０ μｇ降至 １０ ｎｇ[１５８ꎬ１５９]ꎬ 使其应用前景更加广
阔ꎮ 活细胞单分子实时显示检测技术的发展使我们
能以高时空分辨率追踪分子运动[１６０]ꎻ 共聚焦拉曼
显微镜(ｃｏｎｆｏｃａｌ Ｒａｍａｎ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ)可以与次级
离子质谱仪(ＳＩＭＳ)相结合鉴定其中任意单独一个
平台都不能研究的代谢ꎬ 如木质纤维素的酶解预处
理过程[１６１]或单个藻类细胞的成分分析[１６２]ꎮ 因此ꎬ
计算方法和新的统计方法需随之进展ꎬ 以在单细胞
水平区分生物变化和技术噪点[１６３]ꎮ
总之ꎬ 单细胞测序等研究工具的出现ꎬ 使得高
精度研究单细胞基因调控模型成为可能ꎬ 且其所揭
示的生物学意义将远远超过了解基因调控本身ꎻ 不
同基因时空表达谱的确定将为在生物学领域发现新
的机制奠定理论基础ꎮ 质谱和显微镜等技术的结合
使用ꎬ 则使从一个或少量细胞样本获取多种组学数
据成为可能ꎮ 流式细胞术和微流控芯片等技术的发
展ꎬ 必将促使单细胞研究工具的自动化和智能化程
度不断加强ꎮ 随着生物和其它学科的不断发展、 交
叉渗透ꎬ 未来的单细胞研究工具将朝着精度更高、
功能更全、 自动化和智能化程度高、 速度更快、 操
作较简易等方向发展ꎮ
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ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｖｅｓｉｃｕｌａｒ ｅｘｏｃｙｔｏｓｉｓ ｉｎｓｉｄｅ ｓｉｎｇｌｅ
１８４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
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ａｔｏｒｅ Ｃꎬ Ｈｕａｎｇ Ｗ. Ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｓｙｎａｐ￣
ｔｉｃ ｒｅｌｅａｓｅ ｅｖｅｎｔｓ ａｎｄ ｅｘｃｉｔａｔｏｒｙ ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ ｗｉｔｈｉｎ ｓｅｌｆ￣
ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｎｅｕｒｏ￣ｍｕｓｃｕｌａｒ ｊｕｎｃｔｉｏｎｓ[Ｊ] . Ａｎｇｅｗ Ｃｈｅｍ
Ｉｎｔ Ｅｄꎬ ２０１５ꎬ ５４: ９３１３－９３１８.
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ｎｕｍｂｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｍｏｎｇ ｓｉｎｇｌｅ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ ｔｕｍｏｒ
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Ｐꎬ Ｄｏｎｇ Ｗꎬ Ｈｕａｎｇ Ｗ. Ｐｈｏｔｏｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ ｉｍｍｕｎｏｍａｇｎｅｔｉｃ
ｎａｎｏｃａｒｒｉｅｒ ｆｏｒ ｃａｐｔｕｒｅ ａｎｄ ｒｅｌｅａｓｅ ｏｆ ｒａｒｅ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ
ｔｕｍｏｒ ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ｃｈｅｍ Ｓｃｉꎬ ２０１５ꎬ ６: ６４３２－６４３８.
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ｇｌｅ ｃｅｌｌ ＲＮＡ￣ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｏｆ ｐｌｕｒｉｐｏｔｅｎｔ ｓｔａｔｅｓ ｕｎｌｏｃｋｓ
ｍｏｄｕｌａｒ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ[Ｊ] . Ｃｅｌｌ Ｓｔｅｍ Ｃｅｌｌꎬ ２０１５ꎬ
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ｂｒｙｏｎｉｃ ｓｔｅｍ ｃｅｌｌｓ [ Ｊ] . Ｎａｔ Ｓｔｒｕｃｔ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１３ꎬ ２０:
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ｍａｎｎ Ｕꎬ Ｊｏｈｎｓｏｎ ＡＡ. Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ
ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｓａｌｉｎｉｔｙ ｓｔｒｅｓｓ
ｉｎ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ａｎｄ ｒｉｃｅ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１２ꎬ ９１３:
２６５－７６.
[１６] 　 Ｌｕ Ｔꎬ Ｚｈｕ Ｃꎬ Ｌｕ Ｇꎬ Ｇｕｏ Ｙꎬ Ｚｈｏｕ Ｙꎬ Ｚｈａｎｇ Ｚꎬ Ｚｈａｏ Ｙꎬ Ｌｉ
Ｗꎬ Ｌｕ Ｙꎬ Ｔａｎｇ Ｗꎬ Ｆｅｎｇ Ｑꎬ Ｈａｎ Ｂ. Ｓｔｒａｎｄ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ＲＮＡ￣
ｓｅｑ ｒｅｖｅａｌｓ ｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｏｆ ｎｏｖｅｌ ｃｉｓ￣ｎａｔｕｒａｌ
ａｎｔｉｓｅｎｓｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ｉｎ ｒｉｃｅ[ Ｊ] . ＢＭＣ Ｇｅｎｏｍｉｃｓꎬ ２０１２ꎬ
１３: ７２１.
[１７] 　 Ｂｅｒｅｎｄｚｅｎ ＫＷꎬ Ｂöｈｍｅｒ Ｍꎬ Ｗａｌｌｍｅｒｏｔｈ Ｎꎬ Ｐｅｔｅｒ Ｓꎬ Ｖｅｓｉｃ
Ｍꎬ Ｚｈｏｕ Ｙꎬ Ｔｉｅｓｌｅｒ ＦＫꎬ Ｓｃｈｌｅｉｆｅｎｂａｕｍ Ｆꎬ Ｈａｒｔｅｒ Ｋ.
Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｆｏｒ ｉｎ ｐｌａｎｔａ ｐｒｏｔｅｉｎ￣ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｃｏｍｂｉ￣
ｎｉｎｇ ｂｉｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｆｌｏｗ
ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１２ꎬ ８: ２５.
[１８] 　 Ｔｏｒｔｉ Ｓꎬ Ｆｏｒｎａｒａ Ｆꎬ Ｖｉｎｃｅｎｔ Ｃꎬ Ａｎｄｒéｓ Ｆꎬ Ｎｏｒｄｓｔｒöｍ Ｋꎬ
Ｇöｂｅｌ Ｕꎬ Ｋｎｏｌｌ Ｄꎬ Ｓｃｈｏｏｆ Ｈꎬ Ｃｏｕｐｌａｎｄ Ｇ. Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ
Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｓｈｏｏｔ ｍｅｒｉｓｔｅｍ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ ｄｕｒｉｎｇ ｆｌｏｒａｌ
ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｎｄ ａ
ｌｅｕｃｉｎｅ￣ｒｉｃｈ ｒｅｐｅａｔ ｐｒｏｔｅｉｎ ｔｈａｔ ｐｒｏｍｏｔｅｓ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ [ Ｊ ] .
Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌꎬ ２０１２ꎬ ２４: ４４４－４６２.
[１９] 　 Ｌｉｕ Ｙꎬ Ｌｉ Ｘꎬ Ｚｈａｏ Ｊꎬ Ｔａｎｇ Ｘꎬ Ｔｉａｎ Ｓꎬ Ｃｈｅｎ Ｊꎬ Ｓｈｉ Ｃꎬ
Ｗａｎｇ Ｗꎬ Ｚｈａｎｇ Ｌꎬ Ｆｅｎｇ Ｘꎬ Ｓｕｎ ＭＸ. Ｄｉｒｅｃｔ ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｔｈａｔ
ｓｕｓｐｅｎｓｏｒ ｃｅｌｌｓ ｈａｖｅ ｅｍｂｒｙｏｇｅｎｉｃ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｔｈａｔ ｉｓ ｓｕｐ￣
ｐｒｅｓｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｅｍｂｒｙｏ ｐｒｏｐｅｒ ｄｕｒｉｎｇ ｎｏｒｍａｌ ｅｍｂｒｙｏｇｅ￣
ｎｅｓｉｓ[ Ｊ] . Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡꎬ ２０１５ꎬ １１２: １２４３２－
１２４３７.
[２０] 　 Ｍａ Ｌꎬ Ｘｉｎ Ｈꎬ Ｑｕ Ｌꎬ Ｚｈａｏ Ｊꎬ Ｙａｎｇ Ｌꎬ Ｚｈａｏ Ｐꎬ Ｓｕｎ Ｍ.
Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｔｈａｔ ｚｙｇｏｔｉｃ ｄｉｖｉｓｉｏｎ
ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｕｎｅｖｅｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ｉｎ ａｐｉ￣
ｃａｌ / ｂａｓａｌ ｃｅｌｌｓ ｏｆ ｔｏｂａｃｃｏ [ Ｊ ] . ＰＬｏＳ ＯＮＥꎬ ２０１１ꎬ ６:
ｅ１５９７１.
[２１] 　 Ｃｏｋｅｒ ＴＬꎬ Ｃｅｖｉｋ Ｖꎬ Ｂｅｙｎｏｎ ＪＬꎬ Ｇｉｆｆｏｒｄ ＭＬ. Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓ￣
ｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｔｈａｌｉａｎａ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｔｏ ｄｏｗｎｙ ｍｉｌｄｅｗ ｕｓｉｎｇ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ
[Ｊ] . Ｆｒｏｎｔ Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉꎬ ２０１５ꎬ ６: ５２７.
[２２] 　 Ｔｅｒａｓｈｉｍａ Ｍꎬ Ｆｒｅｅｍａｎ ＥＳꎬ Ｊｉｎｋｅｒｓｏｎ ＲＥꎬ Ｊｏｎｉｋａｓ ＭＣ. Ａ
ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ￣ｂａｓｅｄ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｆｏｒ
ｒａｐｉｄ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｉｇｈ￣ｌｉｐｉｄ Ｃｈｌａｍｙｄｏｍｏｎａｓ ｍｕｔａｎｔｓ[ Ｊ] .
Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ ２０１５ꎬ ８１: １４７－１５９.
[２３] 　 Ｈａｎｄｌｅｙ Ａꎬ Ｓｃｈａｕｅｒ Ｔꎬ Ｌａｄｕｒｎｅｒ ＡＧꎬ Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ ＣＥ. Ｄｅ￣
ｓｉｇｎｉｎｇ ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｇｅｎｏｍｅ￣ｗｉｄｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ [ Ｊ] .
Ｍｏｌ Ｃｅｌｌꎬ ２０１５ꎬ ５８: ６２１－６３１.
[２４] 　 Ｒｏｄｒíｇｕｅｚ ＡＶꎬ Ｄｉｄｉａｎｏ Ｄꎬ Ｄｅｓｐｌａｎ Ｃ. Ｐｏｗｅｒ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ
ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｌｏｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ[Ｊ] . Ｎａｔ
Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１１ꎬ ９: ４７－５５.
[２５] 　 Ｈｕａｎｇ ＺＪꎬ Ｚｅｎｇ Ｈ. Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｎｅｕｒａｌ ｃｉｒｃｕｉｔｓ
ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｕｓｅ [ Ｊ] . Ａｎｎｕ Ｒｅｖ Ｎｅｕｒｏｓｃｉꎬ ２０１３ꎬ ３６: １８３ －
２１５.
[２６] 　 Ｗｅｂｅｒ Ｔꎬ Ｋöｓｔｅｒ Ｒ. Ｇｅｎｅｔｉｃ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ
ｚｅｂｒａｆｉｓｈ ｌａｒｖａｅ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１３ꎬ ６２: ２７９－２９１.
[２７] 　 Ｂｉｒｎｂａｕｍ Ｋꎬ Ｊｕｎｇ ＪＷꎬ Ｗａｎｇ ＪＹꎬ Ｌａｍｂｅｒｔ ＧＭꎬ Ｈｉｒｓｔ ＪＡꎬ
Ｇａｌｂｒａｉｔｈ ＤＷꎬ Ｂｅｎｆｅｙ ＰＮ. Ｃｅｌｌ ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ
ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｉｎ ｐｌａｎｔｓ ｖｉａ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ ｏｆ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ ｆｒｏｍ ｆｌｕｏ￣
ｒｅｓｃｅｎｔ ｒｅｐｏｒｔｅｒ ｌｉｎｅｓ[ Ｊ] . Ｎａｔ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２００５ꎬ ２: ６１５－
６１９.
[２８] 　 Ｇｒｏｓｓ Ａꎬ Ｓｃｈｏｅｎｄｕｂｅ Ｊꎬ Ｚｉｍｍｅｒｍａｎｎ Ｓꎬ Ｓｔｅｅｂ Ｍꎬ
Ｚｅｎｇｅｒｌｅ Ｒꎬ Ｋｏｌｔａｙ Ｐ. Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ
[Ｊ] . Ｉｎｔ Ｊ Ｍｏｌ Ｓｃｉꎬ ２０１５ꎬ １６: １６８９７－１６９１９.
[２９] 　 Ｍｏｌｄａｖａｎ Ａ. Ｐｈｏｔｏ￣ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｏｆ
ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃａｌ ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ １９３４ꎬ ８０: １８８－１８９.
[３０] 　 Ｇｕｃｋｅｒ ＦＴ Ｊｒꎬ Ｏ’Ｋｏｎｓｋｉ ＣＴ. Ａ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｕｎｔｅｒ ｆｏｒ
ｃｏｌｌｏｉｄａｌ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ[Ｊ] . Ｊ Ａｍ Ｃｈｅｍ Ｓｏｃꎬ １９４７ꎬ ６９: ２４２２－
２４３１.
[３１] 　 Ｆｕｌｗｙｌｅｒ ＭＪ. Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｅｌｌｓ ｂｙ
ｖｏｌｕｍｅ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ １９６５ꎬ １５０: ９１０－９１１.
[３２] 　 Ｓｈａｐｉｒｏ ＨＭ. Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｆｌｏｗ Ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ[Ｍ] . ４ｔｈ ｅｄ. Ｈｏｂｏ￣
ｋｅｎ: Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓꎬ ２００３.
[３３] 　 Ｈｅｒｚｅｎｂｅｒｇ ＬＡꎬ Ｐａｒｋｓ Ｄꎬ Ｓａｈａｆ Ｂꎬ Ｐｅｒｅｚ Ｏꎬ Ｒｏｅｄｅｒｅｒ
Ｍꎬ Ｈｅｒｚｅｎｂｅｒｇ ＬＡ. Ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｙ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｆｌｕｏｒｅｓ￣
ｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｅｒ ａｎｄ ｆｌｏｗ ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ: ａ ｖｉｅｗ ｆｒｏｍ
Ｓｔａｎｆｏｒｄ[Ｊ] . Ｃｌｉｎ Ｃｈｅｍꎬ ２００２ꎬ ４８: １８１９－１８２７.
[３４] 　 Ｅｍｍｅｒｔ￣Ｂｕｃｋ ＭＲꎬ Ｂｏｎｎｅｒ ＲＦꎬ Ｓｍｉｔｈ ＰＤꎬ Ｃｈｕａｑｕｉ ＲＦꎬ
Ｚｈｕａｎｇ Ｚꎬ Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ ＳＲꎬ Ｗｅｉｓｓ ＲＡꎬ Ｌｉｏｔｔａ ＬＡ. Ｌａｓｅｒ ｃａｐ￣
ｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ １９９６ꎬ ２７４: ９９８－１００１.
[３５] 　 Ｖｏｇｅｌ Ａꎬ Ｎｏａｃｋ Ｊꎬ Ｈüｔｔｍａｎ Ｇꎬ Ｐａｌｔａｕｆ Ｇ. Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ
ｆｅｍｔｏｓｅｃｏｎｄ ｌａｓｅｒ ｎａｎｏｓｕｒｇｅｒｙ ｏｆ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｔｉｓｓｕｅｓ [ Ｊ] .
Ａｐｐｌ Ｐｈｙｓ Ｂꎬ ２００５ꎬ ８１: １０１５－１０４７.
[３６] 　 Ｖｏｇｅｌ Ａꎬ Ｌｏｒｅｎｚ Ｋꎬ Ｈｏｒｎｅｆｆｅｒ Ｖꎬ Ｈüｔｔｍａｎｎ Ｇꎬ ｖｏｎ Ｓｍｏ￣
２８４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
ｌｉｎｓｋｉ Ｄꎬ Ｇｅｂｅｒｔ Ａ. Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ｌａｓｅｒ￣ｉｎｄｕｃｅｄ ｄｉｓｓｅｃ￣
ｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｏｆ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ[Ｊ] . Ｂｉｏｐｈｙｓ Ｊꎬ
２００７ꎬ ９３: ４４８１－４５００.
[３７] 　 Ｅｓｐｏｓｉｔｏ Ｇ. Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ: ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉ￣
ｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ—ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ
ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ [ Ｊ ] . Ａｄｖ Ｅｘｐ Ｍｅｄ Ｂｉｏｌꎬ
２００７ꎬ ５９３: ５４－６５.
[３８] 　 Ｎａｋａｍｕｒａ Ｎꎬ Ｒｕｅｂｅｌ Ｋꎬ Ｊｉｎ Ｌꎬ Ｑｉａｎ Ｘꎬ Ｚｈａｎｇ Ｈꎬ Ｌｌｏｙｄ
ＲＶ. Ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ
ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｍｅｄꎬ ２００７ꎬ １３２: １１－１８.
[３９] 　 Ｋｅａｙｓ ＫＭꎬ Ｏｗｅｎｓ ＧＰꎬ Ｒｉｔｃｈｉｅ ＡＭꎬ Ｇｉｌｄｅｎ ＤＨꎬ Ｂｕｒｇｏｏｎ
ＭＰ. Ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ＲＴ￣ＰＣＲ
ｗｉｔｈｏｕｔ ＲＮＡ ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ[ Ｊ] . Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２００５ꎬ
３０２: ９０－９８.
[４０] 　 Ｖａｎｄｅｗｏｅｓｔｙｎｅ Ｍꎬ Ｄｅｆｏｒｃｅ Ｄ. Ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓ￣
ｓｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｅｎｓｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ: ａ ｒｅｖｉｅｗ [ Ｊ] . Ｉｎｔ Ｊ Ｌｅｇａｌ
Ｍｅｄꎬ ２０１０ꎬ １２４: ５１３－５２１.
[４１] 　 Ｄｅｃａｒｌｏ Ｋꎬ Ｅｍｌｅｙ Ａꎬ Ｄａｄｚｉｅ ＯＥꎬ Ｍａｈａｌｉｎｇａｍ Ｍ. Ｌａｓｅｒ
ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ: ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ [ Ｊ] .
Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１１ꎬ ７５５: １－１５.
[４２] 　 Ｇｏｄｉｎｇ ＪＷ. Ａｎｔｉｂｏｄｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｂｙ ｈｙｂｒｉｄｏｍａｓ[Ｊ] . Ｊ Ｉｍ￣
ｍｕｎｏｌ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ １９８０ꎬ ３９: ２８５－３０８.
[４３] 　 Ｆｕｌｌｅｒ ＳＡꎬ Ｔａｋａｈａｓｈｉ Ｍꎬ Ｈｕｒｒｅｌｌ ＪＧＲ. Ｃｌｏｎｉｎｇ ｏｆ ｈｙｂｒｉｄｏ￣
ｍａ ｃｅｌｌ ｌｉｎｅｓ ｂｙ ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｄｉｌｕｔｉｏｎ[Ｊ] . Ｃｕｒｒ Ｐｒｏｔｏｃ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ
２００１. ＤＯＩ: １０􀆰１００２ / ０４７１１４２７２７􀆰 ｍｂ１１０８ｓ０１.
[４４] 　 Ｙｏｋｏｙａｍａ ＷＭꎬ Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎ Ｍꎬ Ｄｏｓ Ｓａｎｔｏｓ Ｇꎬ Ｍｉｌｌｅｒ Ｄꎬ
Ｈｏ Ｊꎬ Ｗｕ Ｔꎬ Ｄｚｉｅｇｅｌｅｗｓｋｉ Ｍꎬ Ｎｅｅｔｈｌｉｎｇ ＦＡ. Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ
ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ [ Ｊ] . Ｃｕｒｒ Ｐｒｏｔｏｃ Ｉｍｍｕｎｏｌꎬ ２０１３.
ＤＯＩ: １０􀆰１００２ / ０４７１１４２７３５􀆰 ｉｍ０２０５ｓ１０２.
[４５] 　 Ｓｔａｓｚｅｗｓｋｉ Ｒ. Ｃｌｏｎｉｎｇ ｂｙ ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｄｉｌｕｔｉｏｎ: ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｅｓ￣
ｔｉｍａｔｅ ｔｈａｔ ａｎ ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ ｃｕｌｔｕｒｅ ｉｓ ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ[Ｊ] . Ｙａｌｅ Ｊ
Ｂｉｏｌ Ｍｅｄꎬ １９８４ꎬ ５７: ８６５－８６８.
[４６] 　 Ｆｒöｈｌｉｃｈ Ｊꎬ Ｋöｎｉｇ Ｈ. Ｎｅｗ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ
ｐｒｏｋａｒｙｏｔｉｃ ｃｅｌｌｓ [ Ｊ ] . ＦＥＭＳ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ Ｒｅｖꎬ ２０００ꎬ ２４:
５６７－５７２.
[４７] 　 Ｂｒｅｈｍ￣Ｓｔｅｃｈｅｒ ＢＦꎬ Ｊｏｈｎｓｏｎ ＥＡ. Ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｍｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｙ:
ｔｏｏｌｓꎬ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓꎬ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ [ Ｊ] . Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ Ｍｏｌ
Ｂｉｏｌ Ｒｅｖꎬ ２００４ꎬ ６８: ５３８￣５５９.
[４８] 　 Ｗｒｉｇｈｔ Ｇꎬ Ｔｕｃｋｅｒ ＭＪꎬ Ｍｏｒｔｏｎ ＰＣꎬ Ｓｗｅｉｔｚｅｒ￣Ｙｏｄｅｒ ＣＬꎬ
Ｓｍｉｔｈ ＳＥ. Ｍｉｃｒｏｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ａｓｓｉｓｔｅｄ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ: ａ
ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ[ Ｊ] . Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｏｂｓｔｅｔ Ｇｙｎｅ￣
ｃｏｌꎬ １９９８ꎬ １０: ２２１－２２６.
[４９] 　 Ｌｉ ＣＸꎬ Ｗａｎｇ ＧＱꎬ Ｌｉ ＷＳꎬ Ｈｕａｎｇ ＪＰꎬ Ｊｉ ＡＱꎬ Ｈｕ Ｌ. Ｎｅｗ
ｃｅｌｌ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｃｅｌｌｓ ｆｒｏｍ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｉｘｔｕｒｅｓ ｉｎ ｆｏｒｅｎｓｉｃ ｃａｓｅｗｏｒｋｓ [ Ｊ] .
Ｃｒｏａｔ Ｍｅｄ Ｊꎬ ２０１１ꎬ ５２: ２９３－２９８.
[５０] 　 何玉池ꎬ 曲良焕ꎬ 孙蒙祥ꎬ 杨弘远. 以单细胞压片技术观察
烟草(Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ Ｌ.)合子细胞器 ＤＮＡ 的分布[ Ｊ] .
武汉植物学研究ꎬ ２００５ꎬ ２３(１): ６３－６７.
Ｈｅ ＹＣꎬ Ｑｕ ＬＨꎬ Ｓｕｎ ＭＸꎬ Ｙａｎｇ ＨＹ. Ａ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ￣ｓｑｕａｓ￣
ｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｒｇａｎｅｌｌｅ ＤＮＡ ｄｉｓｔｒｉｂｕ￣
ｔｉｏｎ ｉｎ ｔｏｂａｃｃｏ ｚｙｇｏｔｅｓ[ Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｂｏｔａｎｉｃａｌ
Ｒｅｓｅａｒｃｈꎬ ２００５ꎬ ２３(１): ６３－６７.
[５１] 　 赵婧ꎬ 孙蒙祥. 外源生长素对烟草(Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ Ｌ.)
小孢子早期胚胎发生的影响[Ｊ] . 武汉植物学研究ꎬ ２００５ꎬ
２３ (６): ５１９－５２３.
Ｚｈａｏ Ｊꎬ Ｓｕｎ ＭＸ. Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ ａｕｘｉｎ ｏｎ ｍｉｃｒｏ￣
ｓｐｏｒｅ ｅｍｂｒｙｏｇｅｎｅｓｉｓ ｉｎ ｔｏｂａｃｏｏ [ Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ
Ｂｏｔａｎｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈꎬ ２００５ꎬ ２３(６): ５１９－５２３.
[５２] 　 Ｌｅｃａｕｌｔ Ｖꎬ Ｗｈｉｔｅ ＡＫꎬ Ｓｉｎｇｈａｌ Ａꎬ Ｈａｎｓｅｎ ＣＬ. Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ
ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌ ａｎａｌｙｓｉｓ: ｆｒｏｍ ｐｒｏｍｉｓｅ ｔｏ ｐｒａｃｔｉｃｅ [ Ｊ] . Ｃｕｒｒ
Ｏｐｉｎ Ｃｈｅｍ Ｂｉｏｌꎬ ２０１２ꎬ １６: ３８１－３９０.
[５３] 　 Ｂｒｏｕｚｅｓ Ｅꎬ Ｍｅｄｋｏｖａ Ｍꎬ Ｓａｖｅｎｅｌｌｉ Ｎꎬ Ｍａｒｒａｎ Ｄꎬ Ｔｗａｒ￣
ｄｏｗｓｋｉ Ｍꎬ Ｈｕｔｃｈｉｓｏｎ ＪＢꎬ Ｒｏｔｈｂｅｒｇ ＪＭꎬ Ｌｉｎｋ ＤＲꎬ Ｐｅｒｒｉ￣
ｍｏｎ Ｎꎬ Ｓａｍｕｅｌｓ ＭＬ. Ｄｒｏｐｌｅｔ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ
ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｈｉｇｈ￣ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ[Ｊ] . Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ
Ｓｃｉ ＵＳＡꎬ ２００９ꎬ １０６: １４１９５－１４２００.
[５４] 　 Ｇóｍｅｚ￣Ｓｊöｂｅｒｇ Ｒꎬ Ｌｅｙｒａｔ ＡＡꎬ Ｐｉｒｏｎｅ ＤＭꎬ Ｃｈｅｎ ＣＳꎬ
Ｑｕａｋｅ ＳＲ. Ｖｅｒｓａｔｉｌｅꎬ ｆｕｌｌｙ ａｕｔｏｍａｔｅｄꎬ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｃｅｌｌ ｃｕｌ￣
ｔｕｒｅ ｓｙｓｔｅｍ[Ｊ] . Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２００７ꎬ ７９: ８５５７－８５６３.
[５５] 　 Ｄｉ Ｃａｒｌｏ Ｄꎬ Ｗｕ ＬＹꎬ Ｌｅｅ ＬＰ. Ｄｙｎａｍｉｃ ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌ ｃｕｌｔｕｒｅ
ａｒｒａｙ[Ｊ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ ２００６ꎬ ６: １４４５－１４４９.
[５６] 　 Ｅｄｄ ＪＦꎬ Ｄｉ Ｃａｒｌｏ Ｄꎬ Ｈｕｍｐｈｒｙ ＫＪꎬ Ｋöｓｔｅｒ Ｓꎬ Ｉｒｉｍｉａ Ｄꎬ
Ｗｅｉｔｚ ＤＡꎬ Ｔｏｎｅｒ Ｍ. Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｅｎｃａｐｓｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ￣
ｃｅｌｌｓ ｉｎｔｏ ｍｏｎｏｄｉｓｐｅｒｓｅ ｐｉｃｏｌｉｔｒｅ ｄｒｏｐｓ [ Ｊ ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ
２００８ꎬ ８: １２６２－１２６４.
[５７] 　 Ｚｈａｎｇ Ｋꎬ Ｈａｎ Ｘꎬ Ｌｉ Ｙꎬ Ｌｉ ＳＹꎬ Ｚｕ Ｙꎬ Ｗａｎｇ Ｚꎬ Ｑｉｎ Ｌ.
Ｈａｎｄ￣ｈｅｌｄ ａｎｄ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｐｉｐｅｔｔｅｓ [ Ｊ] . Ｊ Ａｍ
Ｃｈｅｍ Ｓｏｃꎬ ２０１４ꎬ １３６: １０８５８－１０８６１.
[５８] 　 Ａｔｅｙａ ＤＡꎬ Ｅｒｉｃｋｓｏｎ ＪＳꎬ Ｈｏｗｅｌｌ ＰＢ Ｊｒꎬ Ｈｉｌｌｉａｒｄ ＬＲꎬ Ｇｏｌｄｅｎ
ＪＰꎬ Ｌｉｇｌｅｒ ＦＳ. Ｔｈｅ ｇｏｏｄꎬ ｔｈｅ ｂａｄꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｉｎｙ: ａ ｒｅｖｉｅｗ
ｏｆ ｍｉｃｒｏｆｌｏｗ ｃｙｔｏｍｅｔｒｙ [ Ｊ] . Ａｎａｌ Ｂｉｏａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２００８ꎬ
３９１: １４８５－１４９８.
[５９] 　 Ｄｕ Ｇꎬ Ｆａｎｇ Ｑꎬ ｄｅｎ Ｔｏｏｎｄｅｒ ＪＭ. Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ ｆｏｒ ｃｅｌｌ￣
ｂａｓｅｄ ｈｉｇｈ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ—Ａ ｒｅｖｉｅｗ[Ｊ] .
Ａｎａｌ Ｃｈｉｍ Ａｃｔａꎬ ２０１６ꎬ ９０３: ３６－５０.
[６０] 　 Ｗｕ Ｚꎬ Ｃｈｅｎ Ｙꎬ Ｗａｎｇ Ｍꎬ Ｃｈｕｎｇ Ａ. Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｉ￣
ｃｒｏｐａｒｔｉｃｌｅ ａｎｄ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｔｒａｉｇｈｔ ｃｈａｎｎｅｌｓ
ｗｉｔｈ ｌｏｃａｌ ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ[ Ｊ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ ２０１６ꎬ １６(３):
５３２－５４２.
[６１] 　 Ｄａｖｉｓｏｎ Ｍꎬ Ｈａｌｌ Ｅꎬ Ｚａｒｅ Ｒꎬ Ｂｈａｙａ Ｄ. Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｏｆ ｍｅｔ￣
ａｇｅｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｆｏｒ ｅｘ￣
ｐｌｏｒｉｎｇ ｃｙａｎｏｂａｃｔｅｒｉａｌ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ [ Ｊ ] . Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈ Ｒｅｓꎬ
２０１５ꎬ １２６: １３５－１４６.
[６２] 　 Ｚｈａｎｇ Ｚꎬ Ｗｅｉ Ｌꎬ Ｚｏｕ Ｘꎬ Ｔａｏ Ｙꎬ Ｌｉｕ Ｚꎬ Ｚｈｅｎｇ Ｙ. Ｓｕｂｍｅｒ￣
ｇｅｎｃｅ￣ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ ＭｉｃｒｏＲＮＡｓ ａｒｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙ ｉｎｖｏｌｖｅｄ ｉｎ
ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ａｄａｐｔａｔｉｏｎｓ
ｉｎ ｍａｉｚｅ ｒｏｏｔ ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ａｎｎ Ｂｏｔꎬ ２００８ꎬ １０２: ５０９－５１９.
[６３] 　 Ｇｒｏｓｓｍａｎｎ Ｇꎬ Ｇｕｏ ＷＪꎬ Ｅｈｒｈａｒｄｔ ＤＷꎬ Ｆｒｏｍｍｅｒ ＷＢꎬ Ｓｉｔ
ＲＶꎬ Ｑｕａｋｅ ＳＲꎬ Ｍｅｉｅｒ Ｍ. Ｔｈｅ ＲｏｏｔＣｈｉｐ: ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｉ￣
ｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｃｈｉｐ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｓｃｉｅｎｃｅ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌꎬ ２０１１ꎬ ２３:
４２３４－４２４０.
３８４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
[６４] 　 Ｂｕｓｃｈ Ｗꎬ Ｍｏｏｒｅ ＢＴꎬ Ｍａｒｔｓｂｅｒｇｅｒ Ｂꎬ Ｍａｃｅ ＤＬꎬ Ｔｗｉｇｇ
ＲＷꎬ Ｊｕｎｇ Ｊꎬ Ｐｒｕｔｅａｎｕ￣Ｍａｌｉｎｉｃｉ Ｉꎬ Ｋｅｎｎｅｄｙ ＳＪꎬ Ｆｒｉｃｋｅ ＧＫꎬ
Ｃｌａｒｋ ＲＬꎬ Ｏｈｌｅｒ Ｕꎬ Ｂｅｎｆｅｙ ＰＮ. Ａ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｄｅｖｉｃｅ ａｎｄ
ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｈｉｇｈ￣ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｌｉｖｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ
ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ[Ｊ] . Ｎａｔ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１２ꎬ ９: １１０１－１１０６.
[６５] 　 Ｌａｎｑｕａｒ Ｖꎬ Ｇｒｏｓｓｍａｎｎ Ｇꎬ Ｖｉｎｋｅｎｂｏｒｇ ＪＬꎬ Ｍｅｒｋｘ Ｍꎬ Ｔｈｏ￣
ｍｉｎｅ Ｓꎬ Ｆｒｏｍｍｅｒ ＷＢ. Ｄｙｎａｍｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｏｆ ｃｙｔｏｓｏｌｉｃ ｚｉｎｃ
ｉｎ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｒｏｏｔｓ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ＦＲＥＴ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ Ｒｏｏｔ
Ｃｈｉｐ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ[Ｊ] . Ｎｅｗ Ｐｈｙｔｏｌꎬ ２０１４ꎬ ２０２: １９８－２０８.
[６６] 　 Ｎｅｚｈａｄ ＡＳꎬ Ｐａｃｋｉｒｉｓａｍｙ Ｍꎬ Ｇｅｉｔｍａｎｎ Ａ. Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ
ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ ｆｏｒ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｇｒｏｗｔｈ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ｔｉｐ ｇｒｏ￣
ｗｉｎｇ ｐｏｌｌｅｎ ｔｕｂｅｓ[Ｊ] . Ｃｏｎｆ Ｐｒｏｃ ＩＥＥＥ Ｅｎｇ Ｍｅｄ Ｂｉｏｌ Ｓｏｃꎬ
２０１４ꎬ ２０１４: ６１７５－６１７８.
[６７] 　 Ａｇｕｄｅｌｏ ＣＧꎬ Ｐａｃｋｉｒｉｓａｍｙ Ｍꎬ Ｇｅｉｔｍａｎｎ Ａ. Ｌａｂ￣ｏｎ￣ａ￣ｃｈｉｐ
ｆｏｒ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｇｒｏｗｉｎｇ ｐｏｌｌｅｎ ｔｕｂｅｓ[ Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ
２０１４ꎬ １０８０: ２３７－２４８.
[６８] 　 Ｇｈａｎｂａｒｉ Ｍꎬ Ｎｅｚｈａｄ ＡＳꎬ Ａｇｕｄｅｌｏ ＣＧꎬ Ｐａｃｋｉｒｉｓａｍｙ Ｍꎬ
Ｇｅｉｔｍａｎｎ Ａ. Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｆ ｐｏｌｌｅｎ ｇｒａｉｎｓ ｉｎ ｌａｂ￣
ｏｎ￣ａ￣ｃｈｉｐ ｆｏｒ ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌ ａｎａｌｙｓｉｓ [ Ｊ] . Ｊ Ｂｉｏｓｃｉ Ｂｉｏｅｎｇꎬ
２０１４ꎬ １１７: ５０４－５１１.
[６９] 　 Ｎｅｚｈａｄ ＡＳꎬ Ｇｈａｎｂａｒｉ Ｍꎬ Ａｇｕｄｅｌｏ ＣＧꎬ Ｎａｇｈａｖｉ Ｍꎬ
Ｐａｃｋｉｒｉｓａｍｙ Ｍꎬ Ｂｈａｔ ＲＢꎬ Ｇｅｉｔｍａｎｎ Ａ. Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｌｏｗ
ａｓｓｉｓｔｅｄ ｅｎｔｒａｐｍｅｎｔ ｏｆ ｐｏｌｌｅｎ ｇｒａｉｎｓ ｉｎ ａ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｐｌａｔ￣
ｆｏｒｍ ｆｏｒ ｔｉｐ ｇｒｏｗｔｈ ａｎａｌｙｓｉｓ [ Ｊ] . Ｂｉｏｍｅｄ Ｍｉｃｒｏｄｅｖｉｃｅｓꎬ
２０１４ꎬ １６: ２３－３３.
[７０] 　 Ｊｕ Ｊꎬ Ｋｏ Ｊꎬ Ｋｉｍ Ｓꎬ Ｂａｅｋ Ｊꎬ Ｃｈａ Ｈꎬ Ｌｅｅ Ｓ. Ｓｏｆｔ ｍａｔｅｒｉａｌ￣
ｂａｓｅｄ ｍｉｃｒｏｃｕｌｔｕｒｅ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｖｉｎｇ ａｉｒ ｐｅｒｍｅａｂｌｅ ｃｏｖｅｒ
ｓｈｅｅｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔ ｃｕｌｔｕｒｅ ｏｆ Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ[ Ｊ] .
Ｂｉｏｐｒｏｃｅｓｓ Ｂｉｏｓｙｓｔ Ｅｎｇꎬ ２００６ꎬ ２９: １６３－１６８.
[７１] 　 Ｋｏ Ｊꎬ Ｊｕ Ｊꎬ Ｌｅｅ Ｓꎬ Ｃｈａ Ｈ. Ｔｏｂａｃｃｏ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔ ｃｕｌｔｕｒｅ ｉｎ ａ
ｐｏｌｙｄｉｍｅｔｈｙｌｓｉｌｏｘａｎｅ￣ｂａｓｅｄ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｃｈａｎｎｅｌ[ Ｊ] . Ｐｒｏ￣
ｔｏｐｌａｓｍａꎬ ２００６ꎬ ２２７: ２３７－２４０.
[７２] 　 Ｃｈａｎｇ ＷＨꎬ Ｙａｎｇ ＳＹꎬ Ｌｉｎ ＣＬꎬ Ｗａｎｇ ＣＨꎬ Ｌｉ ＰＣꎬ Ｃｈｅｎ
ＴＹꎬ Ｊａｎ ＦＪꎬ Ｌｅｅ ＧＢ. Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｖｉｒｕｓｅｓ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｆｒｏｍ ｔｈｅ
ｆｒｅｓｈ ｌｅａｖｅｓ ｏｆ ａ Ｐｈａｌａｅｎｏｐｓｉｓ ｏｒｃｈｉｄ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ
ｓｙｓｔｅｍ[Ｊ] . Ｎａｎｏｍｅｄｉｃｉｎｅꎬ ２０１３ꎬ ９: １２７４－１２８２.
[７３] 　 Ｌｉｎ ＣＬꎬ Ｃｈａｎｇ ＷＨꎬ Ｗａｎｇ ＣＨꎬ Ｌｅｅ ＣＨꎬ Ｃｈｅｎ ＴＹꎬ Ｊａｎ
ＦＪꎬ Ｌｅｅ ＧＢ. Ａ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｂｕｒｉｅｄ
ｏｐｔｉｃａｌ ｆｉｂｅｒｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｈａｌａｅｎｏｐｓｉｓ ｏｒｃｈｉｄ ｐａｔｈｏ￣
ｇｅｎｓ[Ｊ] . Ｂｉｏｓｅｎｓ Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｏｎꎬ ２０１５ꎬ ６３: ５７２－５７９.
[７４] 　 Ｑｕ Ｂꎬ Ｅｕ ＹＪꎬ Ｊｅｏｎｇ ＷＪꎬ Ｋｉｍ ＤＰ. Ｄｒｏｐｌｅｔ ｅｌｅｃｔｒｏｐｏｒａｔｉｏｎ
ｉｎ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ ｆｏｒ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｃｅｌｌ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｏｒ ｗｉ￣
ｔｈｏｕｔ ｃｅｌｌ ｗａｌｌ ｒｅｍｏｖａｌ[ Ｊ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ ２０１２ꎬ １２: ４４８３－
４４８８.
[７５] 　 Ａｉ Ｘꎬ Ｌｉａｎｇ Ｑꎬ Ｌｕｏ Ｍꎬ Ｚｈａｎｇ Ｋꎬ Ｐａｎ Ｊꎬ Ｌｕｏ Ｇ. Ｃｏｎｔｒｏｌ￣
ｌｉｎｇ ｇａｓ / ｌｉｑｕｉｄ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｕｓｉｎｇ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃｓ ｆｏｒ ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ
ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｆｌａｇｅｌｌａｒ ｌｅｎｇｔｈ ｉｎ ｌｉｖｉｎｇ Ｃｈｌａｍｙｄｏｍｏｎａｓ ａｔ
ｔｈｅ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ｌｅｖｅｌ[Ｊ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ ２０１２ꎬ １２: ４５１６－４５２２.
[７６] 　 Ｗａｎｇ Ｊꎬ Ｓｕｎ Ｊꎬ Ｓｏｎｇ Ｙꎬ Ｘｕ Ｙꎬ Ｐａｎ Ｘꎬ Ｓｕｎ Ｙꎬ Ｌｉ Ｄ. Ａ ｌａ￣
ｂｅｌ￣ｆｒｅｅ ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｂｉｏｓｅｎｓｏｒ ｆｏｒ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎ￣
ｇｌｅ ｍｉｃｒｏａｌｇａｅ ｃｅｌｌｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ
[Ｊ] . Ｓｅｎｓｏｒｓ￣Ｂａｓｅｌꎬ ２０１３ꎬ １３: １６０７５－１６０８９.
[７７] 　 Ｐａｒｋ ＪＷꎬ Ｎａ ＳＣꎬ Ｎｇｕｙｅｎ ＴＱꎬ Ｐａｉｋ ＳＭꎬ Ｋａｎｇ Ｍꎬ Ｈｏｎｇ
Ｄꎬ Ｃｈｏｉ ＩＳꎬ Ｌｅｅ ＪＨꎬ Ｊｅｏｎ ＮＬ. Ｌｉｖｅ ｃｅｌｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｃｏｍｐａｔｉ￣
ｂｌｅ ｉｍｍｏｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｌａｍｙｄｏｍｏｎａｓ ｒｅｉｎｈａｒｄｔｉｉ ｉｎ ｍｉ￣
ｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｂｉｏｄｉｅｓｅｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ [ Ｊ] . Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ
Ｂｉｏｅｎｇꎬ ２０１５ꎬ １１２: ４９４－５０１.
[７８] 　 Ｌｉｕ Ｊꎬ Ｈｕ Ｌꎬ Ｌｉｕ Ｙꎬ Ｃｈｅｎ Ｒꎬ Ｃｈｅｎｇ Ｚꎬ Ｃｈｅｎ Ｓꎬ Ａｍａｔｏｒｅ
Ｃꎬ Ｈｕａｎｇ Ｗꎬ Ｈｕｏ Ｋ. Ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ａｕｘｉｎ ｖｅｓｉｃｕ￣
ｌａｒ ｅｘｏｃｙｔｏｔｉｃ ｅｆｆｌｕｘ ｆｒｏｍ ｓｉｎｇｌｅ ｐｌａｎｔ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ ｂｙ ａｍ￣
ｐｅｒｏｍｅｔｒｙ ａｔ ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｄｅｓ ｄｅｃｏｒａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｎａｎｏｗｉｒｅｓ
[Ｊ] . Ａｎｇｅｗ Ｃｈｅｍ Ｉｎｔ Ｅｄꎬ ２０１４ꎬ ５３: ２６４３－２６４７.
[７９] 　 Ａｉ Ｆꎬ Ｃｈｅｎ Ｈꎬ Ｚｈａｎｇ Ｓꎬ Ｌｉｕ Ｓꎬ Ｗｅｉ Ｆꎬ Ｄｏｎｇ Ｘꎬ Ｃｈｅｎｇ Ｊꎬ
Ｈｕａｎｇ Ｗ. Ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｏｘｉｄａｔｉｖｅ ｂｕｒｓｔ ｆｒｏｍ ｓｉｎ￣
ｇｌｅ ｐｌａｎｔ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ ｕｓｉｎｇ ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｓｅｎｓｏｒｓ
ｍｏｄｉｆｉｅｄ ｂｙ ｐｌａｔｉｎｕｍ ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅｓ[Ｊ] . Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２００９ꎬ
８１: ８４５３－８４５８.
[８０] 　 Ｓａｎａｔｉ ＮＡ. Ｍｉｃｒｏｆｌｕｉｄｉｃ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｃｅｌｌｓ ｓｔｕｄｉｅｓ
[Ｊ] . Ｌａｂ Ｃｈｉｐꎬ ２０１４ꎬ １４: ３２６２－３２７４.
[８１] 　 Ｇａｕｒａｖ Ｖꎬ Ｋｏｌｅｗｅ ＭＥꎬ Ｒｏｂｅｒｔｓ ＳＣ. Ｆｌｏｗ ｃｙｔｏｍｅｔｒｉｃ ｍｅ￣
ｔｈｏｄｓ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｃｕｌｔｕｒｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｍｅｔａ￣
ｂｏｌｉｃ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１０ꎬ ６４３: ２４３－
２６２.
[８２] 　 Ｂｏｒｇｅｓ Ｆꎬ Ｇａｒｄｎｅｒ Ｒꎬ Ｌｏｐｅｓ Ｔꎬ Ｃａｌａｒｃｏ ＪＰꎬ Ｂｏａｖｉｄａ ＬＣꎬ
Ｓｌｏｔｋｉｎ ＲＫꎬ Ｍａｒｔｉｅｎｓｓｅｎ ＲＡꎬ Ｂｅｃｋｅｒ ＪＤ. ＦＡＣＳ￣ｂａｓｅｄ
ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｍｉｃｒｏｓｐｏｒｅｓꎬ ｓｐｅｒｍ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ
ｖｅｇｅｔａｔｉｖｅ ｎｕｃｌｅｉ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１２ꎬ ８: ４４.
[８３] 　 Ｗｅｉｎｈｏｆｅｒ Ｉꎬ Ｋöｈｌｅｒ Ｃ. Ｅｎｄｏｓｐｅｒｍ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ ｐｒｏ￣
ｆｉｌｉｎｇ ｂｙ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｎｕｃｌｅｉ ｓｏｒｔｉｎｇ ａｎｄ ＣｈＩＰ￣
ｏｎ￣ｃｈｉｐ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１４ꎬ １１１２: １０５－１１５.
[８４] 　 汪艳ꎬ 肖媛ꎬ 刘伟ꎬ 李婷婷ꎬ 胡锐ꎬ 乔志仙. 流式细胞仪检测
高等植物细胞核 ＤＮＡ 含量的方法 [ Ｊ] . 植物科学学报ꎬ
２０１５ꎬ ３３ (１): １２６－１３１.
Ｗａｎｇ Ｙꎬ Ｘｉａｏ Ｙꎬ Ｌｉｕ Ｗꎬ Ｌｉ ＴＴꎬ Ｈｕ Ｒꎬ Ｑｉａｏ ＺＸ. Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ
ｓｋｉｌｌｓ ｏｆ ｆｌｏｗ ｃｙｔｏｍｅｔｅｒ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｎｕｃｌｅａｒ ＤＮＡ ｃｏｎｔｅｎｔｓ
ｉｎ ｈｉｇｈｅｒ ｐｌａｎｔ ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌꎬ ２０１５ꎬ ３３
(１): １２６－１３１.
[８５] 　 Ｗｏｌｆ ＰＧꎬ Ｋａｒｏｌ ＫＧꎬ Ｍａｎｄｏｌｉ ＤＦꎬ Ｋｕｅｈｌ Ｊꎬ Ａｒｕｍｕｇａ￣
ｎａｔｈａｎ Ｋꎬ Ｅｌｌｉｓ ＭＷꎬ Ｍｉｓｈｌｅｒ ＢＤꎬ Ｋｅｌｃｈ ＤＧꎬ Ｏｌｍｓｔｅａｄ
ＲＧꎬ Ｂｏｏｒｅ ＪＬ. Ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｃｈｌｏｒｏｐｌａｓｔ ｇｅｎｏｍｅ ｓｅ￣
ｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ａ ｌｙｃｏｐｈｙｔｅꎬ Ｈｕｐｅｒｚｉａ ｌｕｃｉｄｕｌａ ( Ｌｙｃｏｐｏｄｉａ￣
ｃｅａｅ)[Ｊ] . Ｇｅｎｅꎬ ２００５ꎬ ３５０: １１７－１２８.
[８６] 　 Ｂａｒｇｍａｎｎ ＢＯꎬ Ｂｉｒｎｂａｕｍ ＫＤ. Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ
ｓｏｒｔｉｎｇ ｏｆ ｐｌａｎｔ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ [ Ｊ] . Ｊ Ｖｉｓ Ｅｘｐꎬ ２０１０ꎬ ３６:
１６７３.
[８７] 　 Ｇｒøｎｌｕｎｄ ＪＴꎬ Ｅｙｒｅｓ Ａꎬ Ｋｕｍａｒ Ｓꎬ Ｂｕｃｈａｎａｎ￣Ｗｏｌｌａｓｔｏｎ Ｖꎬ
Ｇｉｆｆｏｒｄ ＭＬ. Ｃｅｌｌ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｌｅａｖｅｓ
ｕｓｉｎｇ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ [ Ｊ] . Ｊ Ｖｉｓ Ｅｘｐꎬ
２０１２ꎬ ６８: ４２１４.
[８８] 　 Ｅｎｇｅｌ ＭＬꎬ Ｃｈａｂｏｕｄ Ａꎬ Ｄｕｍａｓ Ｃꎬ ＭｃＣｏｒｍｉｃｋ Ｓ. Ｓｐｅｒｍ
ｃｅｌｌｓ ｏｆ Ｚｅａ ｍａｙｓ ｈａｖｅ ａ ｃｏｍｐｌｅｘ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍＲＮＡｓ
[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ ２００３ꎬ ３４: ６９７－７０７.
４８４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
[８９] 　 Ｂｉｒｎｂａｕｍ Ｋꎬ Ｓｈａｓｈａ ＤＥꎬ Ｗａｎｇ ＪＹꎬ Ｊｕｎｇ ＪＷꎬ Ｌａｍｂｅｒｔ
ＧＭꎬ Ｇａｌｂｒａｉｔｈ ＤＷꎬ Ｂｅｎｆｅｙ ＰＮ. Ａ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｍａｐ ｏｆ
ｔｈｅ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｒｏｏｔ [ Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ ２００３ꎬ ３０２: １９５６ －
１９６０.
[９０] 　 Ｂｒａｄｙ ＳＭꎬ Ｏｒｌａｎｄｏ ＤＡꎬ Ｌｅｅ ＪＹꎬ Ｗａｎｇ ＪＹꎬ Ｋｏｃｈ Ｊꎬ Ｄｉｎ￣
ｎｅｎｙ ＪＲꎬ Ｍａｃｅ Ｄꎬ Ｏｈｌｅｒ Ｕꎬ Ｂｅｎｆｅｙ ＰＮ. Ａ ｈｉｇｈ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
ｒｏｏｔ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｍａｐ ｒｅｖｅａｌｓ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐａｔ￣
ｔｅｒｎｓ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ ２００７ꎬ ３１８: ８０１－８０６.
[９１] 　 Ｗｅｅ ＣＷꎬ Ｄｉｎｎｅｎｙ ＪＲ. Ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｈｉｇｈ￣ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ￣
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｉｎ ｐｌａｎｔｓ
[Ｊ] . Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ Ｌｅｔｔꎬ ２０１０ꎬ ３２: １３６１－１３７１.
[９２] 　 Ｇｉｆｆｏｒｄ ＭＬꎬ Ｄｅａｎ Ａꎬ Ｇｕｔｉｅｒｒｅｚ ＲＡꎬ Ｃｏｒｕｚｚｉ ＧＭꎬ Ｂｉｒｎ￣
ｂａｕｍ ＫＤ. Ｃｅｌｌ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｎｉｔｒｏｇｅｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｍｅｄｉａｔｅ ｄｅｖｅ￣
ｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｐｌａｓｔｉｃｉｔｙ[ Ｊ] . Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡꎬ ２００８ꎬ
１０５: ８０３－８０８.
[９３] 　 Ｃａｒｔｅｒ ＡＤꎬ Ｂｏｎｙａｄｉ Ｒꎬ Ｇｉｆｆｏｒｄ ＭＬ. Ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ｆｌｕｏｒｅｓ￣
ｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ ｉｎ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｐｌａｎｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ [ Ｊ] . Ｉｎｔ Ｊ Ｄｅｖ Ｂｉｏｌꎬ ２０１３ꎬ
５７: ５４５－５５２.
[９４] 　 Ｍｏｕｓｓａｉｅｆｆ Ａꎬ Ｒｏｇａｃｈｅｖ Ｉꎬ Ｂｒｏｄｓｋｙ Ｌꎬ Ｍａｌｉｔｓｋｙ Ｓꎬ Ｔｏａｌ
ＴＷꎬ Ｂｅｌｃｈｅｒ Ｈꎬ Ｙａｔｉｖ Ｍꎬ Ｂｒａｄｙ ＳＭꎬ Ｂｅｎｆｅｙ ＰＮꎬ Ａｈａｒｏｎｉ
Ａ. Ｈｉｇｈ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ ｏｆ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｐｌａｎｔ
ｒｏｏｔｓ[ Ｊ] . Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡꎬ ２０１３ꎬ １１０: １２３２ －
１２４１.
[９５] 　 Ｗａｒｎａｓｏｏｒｉｙａ ＳＮꎬ Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ ＢＬ. Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇ ｔｉｓｓｕｅ￣
ａｎｄ ｏｒｇａｎ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｐｈｙｔｏｃｈｒｏｍｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｕｓｉｎｇ ＦＡＣＳ￣
ａｓｓｉｓｔｅｄ ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｉｎ Ａｒａｂｉ￣
ｄｏｐｓｉｓ ｔｈａｌｉａｎａ[Ｊ] . Ｊ Ｖｉｓ Ｅｘｐꎬ ２０１０ꎬ ３９: １９２５.
[９６] 　 Ｓｌａｎｅ Ｄꎬ Ｋｏｎｇ Ｊꎬ Ｂｅｒｅｎｄｚｅｎ ＫＷꎬ Ｋｉｌｉａｎ Ｊꎬ Ｈｅｎｓｃｈｅｎ Ａꎬ
Ｋｏｌｂ Ｍꎬ Ｓｃｈｍｉｄ Ｍꎬ Ｈａｒｔｅｒ Ｋꎬ Ｍａｙｅｒ Ｕꎬ Ｄｅ Ｓｍｅｔ Ｉꎬ Ｂａｙｅｒ
Ｍꎬ Ｊüｒｇｅｎｓ Ｇ. Ｃｅｌｌ ｔｙｐｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ
ｔｈｅ ｅａｒｌｙ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｔｈａｌｉａｎａ ｅｍｂｒｙｏ[ Ｊ] . Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ
２０１４ꎬ １４１: ４８３１－４８４０.
[９７] 　 Ｙｏｕ ＭＫꎬ Ｌｉｍ ＳＨꎬ Ｋｉｍ ＭＪꎬ Ｊｅｏｎｇ ＹＳꎬ Ｌｅｅ ＭＧꎬ Ｈａ ＳＨ.
Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ａ ｆｌｏｗ ｃｙ￣
ｔｏｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｒｉｃｅ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ ｂｙ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａ
ｇｒｅｅｎ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎｔｏ ｃｈｌｏｒｏｐｌａｓｔｓ [ Ｊ] . Ｉｎｔ Ｊ Ｍｏｌ
Ｓｃｉꎬ ２０１５ꎬ １６: ７８８－８０４.
[９８] 　 Ｇｏｒａ ＰＪꎬ Ｒｅｉｎｄｅｒｓ Ａꎬ Ｗａｒｄ ＪＭ. Ａ ｎｏｖｅｌ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ ａｓｓａｙ
ｆｏｒ ｓｕｃｒｏｓｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒｓ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１２ꎬ ８: １３.
[９９] 　 Ｃｕｍｍｉｎｓ Ｉꎬ Ｓｔｅｅｌ ＰＧꎬ Ｅｄｗａｒｄｓ Ｒ. Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｃａｒ￣
ｂｏｘｙｌｅｓｔｅｒａｓｅ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ ｐｒｏｔｏｐｌａｓｔｓ ｕｓｉｎｇ ｆｌｕｏｒｅｓ￣
ｃｅｎｃｅ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄ ｃｅｌｌ ｓｏｒｔｉｎｇ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ Ｊꎬ ２００７ꎬ
５: ３５４－３５９.
[１００] 　 Ｆｕｋｕｉ Ｋꎬ Ｍｉｎｅｚａｗａ Ｍꎬ Ｋａｍｉｓｕｇｉ Ｙꎬ Ｉｓｈｉｋａｗａ Ｍꎬ Ｏｈｍｉｄｏ
Ｎꎬ Ｙａｎａｇｉｓａｗａ Ｔꎬ Ｆｕｊｉｓｈｉｔａ Ｍꎬ Ｓａｋａｉ Ｆ. Ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ
ｏｆ ｐｌａｎｔ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ ｂｙ ａｒｇｏｎ￣ｉｏｎ ｌａｓｅｒ ｂｅａｍ[Ｊ] . Ｔｈｅ￣
ｏｒ Ａｐｐｌ Ｇｅｎｅｔꎬ １９９２ꎬ ８４: ７８７－７９１.
[１０１] 　 Ｋｅｒｋ ＮＭꎬ Ｃｅｓｅｒａｎｉ Ｔꎬ Ｔａｕｓｔａ ＳＬꎬ Ｓｕｓｓｅｘ ＩＭꎬ Ｎｅｌｓｏｎ
ＴＭ. Ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃｅｌｌｓ ｆｒｏｍ ｐｌａｎｔ ｔｉｓ￣
ｓｕｅｓ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｐｈｙｓｉｏｌꎬ ２００３ꎬ １３２: ２７－３５.
[１０２] 　 Ｌｕｄｗｉｇ Ｙꎬ Ｈｏｃｈｈｏｌｄｉｎｇｅｒ Ｆ. Ｌａｓｅｒ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｏｆ
ｐｌａｎｔ ｃｅｌｌｓ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１４ꎬ １０８０: ２４９－２５８.
[１０３] 　 Ｆａｎｇ Ｊꎬ Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ Ｂ. Ｌａｓｅｒ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ: ａ ｓａｍｐｌｅ
ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｍｉｃｒｏｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ
[Ｊ] . Ｐｈｙｔｏｃｈｅｍ Ａｎａｌꎬ ２０１４ꎬ ２５: ３０７－３１３.
[１０４] 　 Ｎａｋａｚｏｎｏ Ｍꎬ Ｑｉｕ Ｆꎬ Ｂｏｒｓｕｋ ＬＡꎬ Ｓｃｈｎａｂｌｅ ＰＳ. Ｌａｓｅｒ￣
ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎꎬ ａ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｐｌａｎｔ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅｓ: ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｏｆ ｇｅｎｅｓ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙ ｉｎ ｅｐｉｄｅｒｍａｌ ｃｅｌｌｓ ｏｒ
ｖａｓｃｕｌａｒ ｔｉｓｓｕｅｓ ｏｆ ｍａｉｚｅ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌꎬ ２００３ꎬ １５: ５８３－
５９６.
[１０５] 　 Ｏｈｔｓｕ Ｋꎬ Ｓｍｉｔｈ ＭＢꎬ Ｅｍｒｉｃｈ ＳＪꎬ Ｂｏｒｓｕｋ ＬＡꎬ ｅｔ ａｌ. Ｇｌｏｂａｌ
ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｈｏｏｔ ａｐｉｃａｌ ｍｅｒｉｓｔｅｍ ｏｆ
ｍａｉｚｅ (Ｚｅａ ｍａｙｓ Ｌ.)[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ ２００７ꎬ ５２: ３９１－４０４.
[１０６] 　 Ｄｅｍｂｉｎｓｋｙ Ｄꎬ Ｗｏｌｌ Ｋꎬ Ｓａｌｅｅｍ Ｍꎬ Ｌｉｕ Ｙꎬ ｅｔ ａｌ. Ｔｒａｎｓｃｒｉｐ￣
ｔｏｍｉｃ ａｎｄ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｅｓ ｏｆ ｐｅｒｉｃｙｃｌｅ ｃｅｌｌｓ ｏｆ ｔｈｅ
ｍａｉｚｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｒｏｏｔ[ Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｐｈｙｓｉｏｌꎬ ２００７ꎬ １４５: ５７５－
５８８.
[１０７] 　 Ａｓａｎｏ Ｔꎬ Ｍａｓｕｍｕｒａ Ｔꎬ Ｋｕｓａｎｏ Ｈꎬ Ｋｉｋｕｃｈｉ Ｓꎬ Ｋｕｒｉｔａ Ａꎬ
Ｓｈｉｍａｄａ Ｈꎬ Ｋａｄｏｗａｋｉ Ｋ. Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｐｅｃｉａｌｉｚｅｄ
ｃＤＮＡ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｒｏｍ ｐｌａｎｔ ｃｅｌｌｓ ｉｓｏｌａｔｅｄ ｂｙ ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ
ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ: ｔｏｗａｒｄ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ
ｇｅｎｅｓ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｒｉｃｅ ｐｈｌｏｅｍ[ Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ ２００２ꎬ
３２: ４０１－４０８.
[１０８] 　 Ｓｃｈｍｉｄ ＭＷꎬ Ｓｃｈｍｉｄｔ Ａꎬ Ｋｌｏｓｔｅｒｍｅｉｅｒ ＵＣꎬ Ｂａｒａｎｎ Ｍꎬ
Ｒｏｓｅｎｓｔｉｅｌ Ｐꎬ Ｇｒｏｓｓｎｉｋｌａｕｓ Ｕ. Ａ ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ
ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｅｕ￣
ｋａｒｙｏｔｅｓ: ｌａｓｅｒ￣ａｓｓｉｓｔｅｄ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ＲＮＡ ｓｅ￣
ｑｕｅｎｃｉｎｇ[Ｊ] . ＰＬｏＳ ＯＮＥꎬ ２０１２ꎬ ７: ｅ２９６８５.
[１０９] 　 Ｗｕｅｓｔ ＳＥꎬ Ｇｒｏｓｓｎｉｋｌａｕｓ Ｕ. Ｌａｓｅｒ￣ａｓｓｉｓｔｅｄ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃ￣
ｔｉｏｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｆｌｏｒａｌ ｔｉｓｓｕｅｓ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１４ꎬ
１１１０: ３２９－３４４.
[１１０] 　 Ｔｕｃｋｅｒ ＭＲꎬ Ｏｋａｄａ Ｔꎬ Ｈｕ Ｙꎬ Ｓｃｈｏｌｅｆｉｅｌｄ Ａꎬ Ｔａｙｌｏｒ ＪＭꎬ
Ｋｏｌｔｕｎｏｗ ＡＭ. Ｓｏｍａｔｉｃ ｓｍａｌｌ ＲＮＡ ｐａｔｈｗａｙｓ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ
ｍｉｔｏｔｉｃ ｅｖｅｎｔｓ ｏｆ ｍｅｇａｇａｍｅｔｏｇｅｎｅｓｉｓ ｄｕｒｉｎｇ ｆｅｍａｌｅ ｒｅ￣
ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ [ Ｊ ] . Ｄｅｖｅｌｏｐ￣
ｍｅｎｔꎬ ２０１２ꎬ １３９: １３９９－１４０４.
[１１１] 　 Ｃａｓｓｏｎ ＳＡꎬ Ｓｐｅｎｃｅｒ ＭＷꎬ Ｗａｌｋｅｒ Ｋꎬ Ｌｉｎｄｓｅｙ Ｋ. Ｌａｓｅｒ
ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓ￣
ｓｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｅｍｂｒｙｏｇｅｎｅｓｉｓ ｏｆ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ[ Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ
２００５ꎬ ４２: １１１－１２３.
[１１２] 　 Ｃａｓｓｏｎ ＳＡꎬ Ｓｐｅｎｃｅｒ ＭＷꎬ Ｌｉｎｄｓｅｙ Ｋ. Ｌａｓｅｒ￣ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉ￣
ｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｇｌｏｂａｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｃｈａｎｇｅｓ
ｄｕｒｉｎｇ ｐｌａｎｔ ｅｍｂｒｙｏｇｅｎｅｓｉｓ [ Ｊ ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ
２００８ꎬ ４２７: １１１－１２０.
[１１３] 　 Ｓｐｅｎｃｅｒ ＭＷꎬ Ｃａｓｓｏｎ ＳＡꎬ Ｌｉｎｄｓｅｙ Ｋ. Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ
ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｅｍｂｒｙｏ [ Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｐｈｙｓｉｏｌꎬ
２００７ꎬ １４３: ９２４－９４０.
[１１４] 　 ＭｃＫｅｏｗｎ ＰＣꎬ Ｌａｏｕｉｅｌｌｅ￣Ｄｕｐｒａｔ Ｓꎬ Ｐｒｉｎｓ Ｐꎬ Ｗｏｌｆｆ Ｐꎬ ｅｔ
ａｌ. Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｐｒｉｎｔｅｄ ｇｅｎｅｓ ｓｕｂｊｅｃｔ ｔｏ ｐａｒｅｎｔ￣ｏｆ￣
ｏｒｉｇｉｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ ｔｈａｌｉａｎａ ｓｅｅｄｓ
５８４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用
[Ｊ] . ＢＭＣ Ｐｌａｎｔ Ｂｉｏｌꎬ ２０１１ꎬ １１: １１３.
[１１５] 　 Ｅｌｈｉｔｉ Ｍꎬ Ｗａｌｌｙ ＯＳꎬ Ｂｅｌｍｏｎｔｅ ＭＦꎬ Ｃｈａｎ Ａꎬ Ｃａｏ Ｙꎬ Ｘｉａｎｇ
Ｄꎬ Ｄａｔｌａ Ｒꎬ Ｓｔａｓｏｌｌａ Ｃ. Ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｍｉ￣
ｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｅｄ ｓｈｏｏｔ ｍｅｒｉｓｔｅｍｓ ｏｆ Ｂｒａｓｓｉｃａ ｎａｐｕｓ ｍｉｃｒｏ￣
ｓｐｏｒｅ￣ｄｅｒｉｖｅｄ ｅｍｂｒｙｏｓ ｗｉｔｈ ａｌｔｅｒｅｄ ＳＨＯＯＴＭＥＲＩＳＴＥＭ￣
ＬＥＳＳ ｌｅｖｅｌｓ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔａꎬ ２０１３ꎬ ２３７: １０６５－１０８２.
[１１６] 　 Ｋａｓｐａｒ Ｓꎬ Ｗｅｉｅｒ Ｄꎬ Ｗｅｓｃｈｋｅ Ｗꎬ Ｍｏｃｋ ＨＰꎬ Ｍａｔｒｏｓ Ａ.
Ｐｒｏｔｅｉｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｌａｓｅｒ ｃａｐｔｕｒｅ ｍｉｃｒｏ￣ｄｉｓｓｅｃｔｅｄ ｔｉｓｓｕｅｓ
ｒｅｖｅａｌｅｄ ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｉｎ ｄｅｖｅｌｏ￣
ｐｉｎｇ ｂａｒｌｅｙ ｇｒａｉｎｓ[Ｊ] . Ａｎａｌ Ｂｉｏａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２０１０ꎬ ３９８:
２８８３－２８９３.
[１１７] 　 Ｂａｒｃａｌａ Ｍꎬ Ｆｅｎｏｌｌ Ｃꎬ Ｅｓｃｏｂａｒ Ｃ. Ｌａｓｅｒ ｍｉｃｒｏｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ
ｏｆ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｉｇｈ￣ｑｕａｌｉｔｙ ＲＮＡ ａｆｔｅｒ ｃｒｙｏｓｅｃ￣
ｔｉｏｎｉｎｇ[Ｊ] . Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌꎬ ２０１２ꎬ ８８３: ８７－９５.
[１１８] 　 Ｆｕ Ｃꎬ Ｓｕｎ Ｍꎬ Ｚｈｏｕ Ｃꎬ Ｙａｎｇ Ｈ. Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｄ ｅｍ￣
ｂｒｙｏ ｓａｃｓ ａｎｄ ｚｙｇｏｔｅｓ ａｎｄ ｔｒｉｇｇｅｒｉｎｇ ｏｆ ｚｙｇｏｔｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ
ｉｎ ｖｉｔｒｏ ｉｎ Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ[ Ｊ] . Ａｃｔａ Ｂｏｔ Ｓｉｎꎬ １９９６ꎬ
３８: ２６２－２６７.
[１１９] 　 Ｔｉａｎ Ｈꎬ Ｒｕｓｓｅｌｌ ＳＤ. Ｍｉｃｒｏｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｌｅ ａｎｄ ｆｅ￣
ｍａｌｅ ｇａｍｅｔｅｓ ｏｆ Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ: Ｉ. Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ
ｇａｍｅｔｅｓ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｃｅｌｌ Ｒｅｐꎬ １９９７ꎬ １６: ５５５－５６０.
[１２０] 　 Ｓｕｎ Ｍꎬ Ｍｏｓｃａｔｅｌｌｉ Ａꎬ Ｙａｎｇ Ｈꎬ Ｃｒｅｓｔｉ Ｍ. Ｉｎ ｖｉｔｒｏ ｄｏｕｂｌｅ
ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｎｉｃｏｔｉａｎａ ｔａｂａｃｕｍ ( Ｌ.): ｆｕｓｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ
ａｎｄ ｇａｍｅｔｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｔｒａｃｅｄ ｂｙ ｖｉｄｅｏ￣ｅｎｈａｎｃｅｄ ｍｉ￣
ｃｒｏｓｃｏｐｙ[Ｊ] . Ｓｅｘ Ｐｌａｎｔ Ｒｅｐｒｏｄꎬ ２０００ꎬ １２: ２６７－２７５.
[１２１] 　 Ｈｅ Ｙꎬ Ｈｅ Ｙꎬ Ｑｕ Ｌꎬ Ｓｕｎ Ｍꎬ Ｙａｎｇ Ｈ. Ｔｏｂａｃｃｏ ｚｙｇｏｔｉｃ
ｅｍｂｒｙｏｇｅｎｅｓｉｓ ｉｎ ｖｉｔｒｏ: ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｃｅｌｌ ｗａｌｌ ｏｆ ｔｈｅ ｚｙｇｏｔｅ
ｉｓ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｏｆ ｃｅｌｌ ｐｏｌａｒｉｔｙꎬ ｔｈｅ ａｐｉｃａｌ￣
ｂａｓａｌ ａｘｉｓ ａｎｄ ｔｙｐｉｃａｌ ｓｕｓｐｅｎｓｏｒ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ
２００７ꎬ ４９: ５１５－５２７.
[１２２] 　 Ｈｅ Ｙꎬ Ｈｅ Ｙꎬ Ｔａｎｇ Ｘꎬ Ｓｕｎ Ｍ. Ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ
ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ
ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ｆｏｒ ＴＥＭ [ Ｊ] . ＳＡＪＢꎬ ２００６ꎬ ７２:
２９８－３０１.
[１２３] 　 Ｎｉｎｇ Ｊꎬ Ｐｅｎｇ Ｘꎬ Ｑｕ Ｌꎬ Ｘｉｎ Ｈꎬ Ｙａｎ Ｔꎬ Ｓｕｎ Ｍ. Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ
ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｅｇｇ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｚｙｇｏｔｅｓ ｓｕｇｇｅｓｔｓ ｔｈａｔ
ｔｈｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ ｉｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｚｙｇｏｔｉｃ
ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｉｎ ｔｏｂａｃｃｏ [ Ｊ] . ＦＥＢＳ Ｌｅｔｔꎬ ２００６ꎬ ５８０: １７４７ －
１７５２.
[１２４] 　 Ｘｉｎ Ｈꎬ Ｐｅｎｇ Ｘꎬ Ｎｉｎｇ Ｊꎬ Ｙａｎ Ｔꎬ Ｍａ Ｌꎬ Ｓｕｎ Ｍ. Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ
ｓｅｑｕｅｎｃｅ￣ｔａｇ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｏｂａｃｃｏ ｓｐｅｒｍ ｃｅｌｌｓ ｒｅｖｅａｌｓ ａ
ｕｎｉｑｕｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｆｉｌｅ ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ ｏｆ
ｐａｔｅｒｎａｌ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ａｆｔｅｒ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ [ Ｊ] . Ｓｅｘ Ｐｌａｎｔ Ｒｅ￣
ｐｒｏｄꎬ ２０１１ꎬ ２４: ３７－４６.
[１２５] 　 Ｚｈａｏ Ｊꎬ Ｘｉｎ Ｈꎬ Ｑｕ Ｌꎬ Ｎｉｎｇ Ｊꎬ Ｐｅｎｇ Ｘꎬ Ｙａｎ Ｔꎬ Ｍａ Ｌꎬ Ｌｉ
Ｓꎬ Ｓｕｎ ＭＸ. Ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ａｆｔｅｒ
ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄｅ ｎｏｖｏ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ａｎｄ
ｍａｔｅｒｎａｌ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｏｂａｃｃｏ ｚｙｇｏｔｅꎬ ａｎｄ ｍａｒｋ ｔｈｅ ｏｎ￣
ｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｅｒｎａｌ￣ｔｏ￣ｚｙｇｏｔｉｃ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ [ Ｊ ] . Ｐｌａｎｔ Ｊꎬ
２０１１ꎬ ６５: １３１－１４５.
[１２６] 　 Ｒａｐａｐｏｒｔ Ｆꎬ Ｋｈａｎｉｎ Ｒꎬ Ｌｉａｎｇ Ｙꎬ Ｐｉｒｕｎ Ｍꎬ Ｋｒｅｋ Ａꎬ Ｚｕｍ￣
ｂｏ Ｐꎬ Ｍａｓｏｎ ＣＥꎬ Ｓｏｃｃｉ ＮＤꎬ Ｂｅｔｅｌ Ｄ. Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅ￣
ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ
ｆｏｒ ＲＮＡ￣ｓｅｑ ｄａｔａ[Ｊ] . Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌꎬ ２０１３ꎬ １４: Ｒ９５.
[１２７] 　 Ｌｕｎ ＡＴꎬ Ｓｍｙｔｈ ＧＫ. Ｄｅ ｎｏｖｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙ
ｂｏｕｎｄ ｒｅｇｉｏｎｓ ｆｏｒ ＣｈＩＰ￣ｓｅｑ ｄａｔａ ｕｓｉｎｇ ｐｅａｋｓ ａｎｄ ｗｉｎ￣
ｄｏｗｓ: ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅｓ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ[Ｊ] . Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ
Ｒｅｓꎬ ２０１４ꎬ ４２: ｅ９５.
[１２８] 　 Ｅｎｇ ＪＫꎬ ＭｃＣｏｒｍａｃｋ ＡＬꎬ Ｙａｔｅｓ ＪＲ. Ａｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｃｏｒ￣
ｒｅｌａｔｅ ｔａｎｄｅｍ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄａｔａ ｏｆ ｐｅｐｔｉｄｅｓ ｗｉｔｈ ａｍｉｎｏ
ａｃｉｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｉｎ ａ ｐｒｏｔｅｉｎ ｄａｔａｂａｓｅ [ Ｊ] . Ｊ Ａｍ Ｓｏｃ
Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍꎬ １９９４ꎬ ５: ９７６－９８９.
[１２９] 　 Ｐｅｒｋｉｎｓ ＤＮꎬ Ｐａｐｐｉｎ ＤＪꎬ Ｃｒｅａｓｙ ＤＭꎬ Ｃｏｔｔｒｅｌｌ ＪＳ. Ｐｒｏｂａ￣
ｂｉｌｉｔｙ￣ｂａｓｅｄ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｂｙ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｅ
ｄａｔａｂａｓｅｓ ｕｓｉｎｇ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ [ Ｊ] . Ｅｌｅｃｔｒｏ￣
ｐｈｏｒｅｓｉｓꎬ １９９９ꎬ ２０: ３５５１－３５６７.
[１３０] 　 Ｔａｕｔｅｎｈａｈｎ Ｒꎬ Ｐａｔｔｉ ＧＪꎬ Ｒｉｎｅｈａｒｔ Ｄꎬ Ｓｉｕｚｄａｋ Ｇ. ＸＣＭＳ
Ｏｎｌｉｎｅ: ａ ｗｅｂ￣ｂａｓｅｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｔｏ ｐｒｏｃｅｓｓ ｕｎｔａｒｇｅｔｅｄ
ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃ ｄａｔａ [ Ｊ ] . Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２０１２ꎬ ８４ ( １１ ):
５０３５－５０３９.
[１３１] 　 Ｌｕｔｚ Ｕꎬ Ｌｕｔｚ ＲＷꎬ Ｌｕｔｚ ＷＫ. Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｇｌｕｃｕ￣
ｒｏｎｉｄｅｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｕｒｉｎｅ ｂｙ ＬＣ￣ＭＳ / ＭＳ ａｎｄ ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ￣
ｓｑｕａｒｅｓ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅ￣
ｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｄｅｒ [ Ｊ] . Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２００６ꎬ ７８: ４５６４ －
４５７１.
[１３２] 　 Ｓｉｍｓ Ｄꎬ Ｓｕｄｂｅｒｙ Ｉꎬ Ｉｌｏｔｔ ＮＥꎬ Ｈｅｇｅｒ Ａꎬ Ｐｏｎｔｉｎｇ ＣＰ. Ｓｅ￣
ｑｕｅｎｃｉｎｇ ｄｅｐｔｈ ａｎｄ ｃｏｖｅｒａｇｅ: ｋｅｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｇｅ￣
ｎｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｅｓ[Ｊ] . Ｎａｔ Ｒｅｖ Ｇｅｎｅｔꎬ ２０１４ꎬ １５: １２１－１３２.
[１３３] 　 Ｍｕｎｒｏ ＳＡꎬ Ｌｕｎｄ ＳＰꎬ Ｐｉｎｅ ＰＳꎬ Ｂｉｎｄｅｒ Ｈꎬ ｅｔ ａｌ. Ａｓｓｅｓ￣
ｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓ￣
ｓｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｅｘｔｅｒｎａｌ ｓｐｉｋｅ￣ｉｎ ＲＮＡ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒａｔｉｏ
ｍｉｘｔｕｒｅｓ[Ｊ] . Ｎａｔ Ｃｏｍｍｕｎꎬ ２０１４ꎬ ５: ５１２５.
[１３４] 　 ｔ′Ｋｉｎｄｔ Ｒꎬ Ｍｏｒｒｅｅｌ Ｋꎬ Ｄｅｆｏｒｃｅ Ｄꎬ Ｂｏｅｒｊａｎ Ｗꎬ Ｖａｎ Ｂｏｃｘ￣
ｌａｅｒ Ｊ. Ｊｏｉｎｔ ＧＣ￣ＭＳ ａｎｄ ＬＣ￣ＭＳ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎ￣
ｓｉｖｅ ｐｌａｎｔ ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃｓ: ｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｓａｍｐｌｅ ｐｒｅ￣
ｔｒｅａｔｍｅｎｔ[ Ｊ] . Ｊ Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒ Ｂ Ａｎａｌｙｔ Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｂｉｏｍｅｄ
Ｌｉｆｅ Ｓｃｉꎬ ２００９ꎬ ８７７: ３５７２－３５８０.
[１３５] 　 Ｂａｊｏｕｂ Ａꎬ Ｐａｃｃｈｉａｒｏｔｔａ Ｔꎬ Ｈｕｒｔａｄｏ￣Ｆｅｒｎáｎｄｅｚ Ｅꎬ Ｏｌｍｏ￣
Ｇａｒｃíａ Ｌꎬ Ｇａｒｃíａ￣Ｖｉｌｌａｌｂａ Ｒꎬ Ｆｅｒｎáｎｄｅｚ￣Ｇｕｔｉéｒｒｅｚ Ａꎬ
Ｍａｙｂｏｒｏｄａ ＯＡꎬ Ｃａｒｒａｓｃｏ￣Ｐａｎｃｏｒｂｏ Ａ. Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｗｏ
ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ( ｌｉｑｕｉｄ ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ
ａｎｄ ｇａｓ ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ ｃｏｕｐｌｅｄ ｔｏ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅ￣
ｔｒｙ) ｆｏｒ ｅｘｔｒａ￣ｖｉｒｇｉｎ ｏｌｉｖｅ ｏｉｌ ｐｈｅｎｏｌｉｃ ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ ａｎａｌｙ￣
ｓｉｓ: Ａ ｂｏｔａｎｉｃａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ[Ｊ] . Ｊ Ｃｈｒｏｍａ￣
ｔｏｇｒ Ａꎬ ２０１６ꎬ １４２８: ２６７－２７９.
[１３６] 　 Ｂｒｅｎｎｅｃｋｅ Ｐꎬ Ａｎｄｅｒｓ Ｓꎬ Ｋｉｍ ＪＫꎬ Ｋｏłｏｄｚｉｅｊｃｚｙｋ ＡＡꎬ
Ｚｈａｎｇ Ｘꎬ Ｐｒｏｓｅｒｐｉｏ Ｖꎬ Ｂａｙｉｎｇ Ｂꎬ Ｂｅｎｅｓ Ｖꎬ Ｔｅｉｃｈｍａｎｎ
ＳＡꎬ Ｍａｒｉｏｎｉ ＪＣꎬ Ｈｅｉｓｌｅｒ ＭＧ. Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ｆｏｒ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ
ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ＲＮＡ￣ｓｅｑ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ [ Ｊ ] . Ｎａｔ
Ｍｅｔｈｏｄｓꎬ ２０１３ꎬ １０: １０９３－１０９５.
[１３７] 　 Ｏｇａｔａ Ｈꎬ Ｇｏｔｏ Ｓꎬ Ｆｕｊｉｂｕｃｈｉ Ｗꎬ Ｋａｎｅｈｉｓａ Ｍ. Ｃｏｍｐｕｔａ￣
ｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＫＥＧＧ ｐａｔｈｗａｙ ｄａｔａｂａｓｅ[ Ｊ] . Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓꎬ
６８４ 植 物 科 学 学 报 第 ３４卷　
１９９８ꎬ ４７: １１９－１２８.
[１３８] 　 Ｃｈｉｎｔａｐａｌｌｉ ＶＲꎬ Ｗａｎｇ Ｊꎬ Ｄｏｗ ＪＡ. Ｕｓｉｎｇ ＦｌｙＡｔｌａｓ ｔｏ ｉｄｅｎ￣
ｔｉｆｙ ｂｅｔｔｅｒ Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ ｍｅｌａｎｏｇａｓｔｅｒ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ
ｄｉｓｅａｓｅ[Ｊ] . Ｎａｔ Ｇｅｎｅｔꎬ ２００７ꎬ ３９: ７１５－７２０.
[１３９] 　 Ｌａｍｅｓｃｈ Ｐꎬ Ｂｅｒａｒｄｉｎｉ ＴＺꎬ Ｌｉ Ｄꎬ Ｓｗａｒｂｒｅｃｋ Ｄꎬ ｅｔ ａｌ. Ｔｈｅ
Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ ( ＴＡＩＲ ): ｉｍｐｒｏｖｅｄ
ｇｅｎｅ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｎｅｗ ｔｏｏｌｓ[ Ｊ] . Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓꎬ
２０１２ꎬ ４０(Ｄ１): １２０２－１２１０.
[１４０] 　 Ｓｃｈａｕｅｒ Ｔꎬ Ｓｃｈｗａｌｉｅ ＰＣꎬ Ｈａｎｄｌｅｙ Ａꎬ Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ ＣＥꎬ
Ｆｌｉｃｅｋ Ｐꎬ Ｌａｄｕｒｎｅｒ ＡＧ. ＣＡＳＴ￣ＣｈＩＰ ｍａｐｓ ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ￣ｓｐｅ￣
ｃｉｆｉｃ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ ｓｔａｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ ｃｅｎｔｒａｌ ｎｅｒｖｏｕｓ
ｓｙｓｔｅｍ[Ｊ] . Ｃｅｌｌ Ｒｅｐꎬ ２０１３ꎬ ５: ２７１－２８２.
[１４１] 　 Ａｎｄｅｒｓ Ｓ. Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｏｍｉｃ ｄａｔａ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｈｉｌｂｅｒｔ
ｃｕｒｖｅ[Ｊ] . Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓꎬ ２００９ꎬ ２５: １２３１－１２３５.
[１４２] 　 Ｈｅｎｒｙ ＧＬꎬ Ｄａｖｉｓ ＦＰꎬ Ｐｉｃａｒｄ Ｓꎬ Ｅｄｄｙ ＳＲ. Ｃｅｌｌ ｔｙｐｅ￣ｓｐｅ￣
ｃｉｆｉｃ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｏｆ Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ ｎｅｕｒｏｎｓ[Ｊ] . Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ
Ｒｅｓꎬ ２０１２ꎬ ４０: ９６９１－９７０４.
[１４３] 　 Ｄｅａｌ ＲＢꎬ Ｈｅｎｉｋｏｆｆ Ｓ. Ａ ｓｉｍｐｌｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓ￣
ｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｃｅｌｌ ｔｙｐｅｓ ｗｉｔｈｉｎ
ａ ｔｉｓｓｕｅ[Ｊ] . Ｄｅｖ Ｃｅｌｌꎬ ２０１０ꎬ １８: １０３０－１０４０.
[１４４] 　 Ｊｏｚｅｆｃｚｕｋ Ｓꎬ Ｋｌｉｅ Ｓꎬ Ｃａｔｃｈｐｏｌｅ Ｇꎬ Ｓｚｙｍａｎｓｋｉ Ｊꎬ
Ｃｕａｄｒｏｓ￣Ｉｎｏｓｔｒｏｚａ Ａꎬ Ｓｔｅｉｎｈａｕｓｅｒ Ｄꎬ Ｓｅｌｂｉｇ Ｊꎬ Ｗｉｌｌｍｉｔｚｅｒ
Ｌ. Ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃ ａｎｄ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｉｃ ｓｔｒｅｓｓ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ
Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ[Ｊ] . Ｍｏｌ Ｓｙｓｔ Ｂｉｏｌꎬ ２０１０ꎬ ６: ３６４.
[１４５] 　 Ｂｏｎｎ Ｓꎬ Ｚｉｎｚｅｎ ＲＰꎬ Ｇｉｒａｒｄｏｔ Ｃꎬ Ｇｕｓｔａｆｓｏｎ ＥＨꎬ Ｐｅｒｅｚ￣
Ｇｏｎｚａｌｅｚ Ａꎬ Ｄｅｌｈｏｍｍｅ Ｎꎬ Ｇｈａｖｉ￣Ｈｅｌｍ Ｙꎬ Ｗｉｌｃｚｙńｓｋｉ Ｂꎬ
Ｒｉｄｄｅｌｌ Ａꎬ Ｆｕｒｌｏｎｇ ＥＥ. Ｔｉｓｓｕｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｈｒｏ￣
ｍａｔｉｎ ｓｔａｔｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｅｎｈａｎｃｅｒ ａｃ￣
ｔｉｖｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ｅｍｂｒｙｏｎｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ [ Ｊ ] . Ｎａｔ Ｇｅｎｅｔꎬ
２０１２ꎬ ４４: １４８－１５６.
[１４６] 　 Ｒｕｂａｋｈｉｎ ＳＳꎬ Ｌａｎｎｉ ＥＪꎬ Ｓｗｅｅｄｌｅｒ ＪＶ. Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｔｏｗａｒｄ
ｓｉｎｇｌｅ ｃｅｌｌ ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃｓ [ Ｊ ] . Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌꎬ
２０１３ꎬ ２４: ９５－１０４.
[１４７] 　 Ｍｉｓｒａ ＢＢꎬ Ａｓｓｍａｎｎ ＳＭꎬ Ｃｈｅｎ Ｓ. Ｐｌａｎｔ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ａｎｄ
ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ￣ｔｙｐｅ ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃｓ [ Ｊ ] . Ｔｒｅｎｄｓ Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉꎬ
２０１４ꎬ １９: ６３７－６４６.
[１４８] 　 Ｍｅｉｊｅｒ ＨＡꎬ Ｔｈｏｍａｓ ＡＡ. Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｕｋａｒｙｏｔｉｃ ｐｒｏｔｅｉｎ ｓｙｎ￣
ｔｈｅｓｉｓ ｂｙ ｕｐｓｔｒｅａｍ ｏｐｅｎ ｒｅａｄｉｎｇ ｆｒａｍｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ５′￣
ｕｎｔｒａｎｓｌａｔｅｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ａｎ ｍＲＮＡ[ Ｊ] . Ｂｉｏｃｈｅｍ Ｊꎬ ２００２ꎬ
３６７: １－１１.
[１４９] 　 Ｉｎｇｏｌｉａ ＮＴꎬ Ｇｈａｅｍｍａｇｈａｍｉ Ｓꎬ Ｎｅｗｍａｎ ＪＲꎬ Ｗｅｉｓｓｍａｎ
ＪＳ. Ｇｅｎｏｍｅ￣ｗｉｄｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｖｉｖｏ ｏｆ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｎｕ￣
ｃｌｅｏｔｉｄｅ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｒｉｂｏｓｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ
２００９ꎬ ３２４: ２１８－２２３.
[１５０] 　 Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＣＣꎬ Ｊａｎ ＣＨꎬ Ｗｅｉｓｓｍａｎ ＪＳ. Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ａｎｄ ｐｌａｓ￣
ｔｉｃｉｔｙ ｏｆ ｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａｌ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｂｙ ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ￣ｓｐｅ￣
ｃｉｆｉｃ ｒｉｂｏｓｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ[ Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ ２０１４ꎬ ３４６: ７４８－
７５１.
[１５１] 　 Ｊａｎ ＣＨꎬ Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＣＣꎬ Ｗｅｉｓｓｍａｎ ＪＳ. Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ ＥＲ ｃｏ￣
ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｌｏｃａｔｉｏｎ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｂｙ ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ
ｒｉｂｏｓｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ ２０１４ꎬ ３４６: １２５７５２１.
[１５２] 　 Ｂｏｙｌｅ ＡＰꎬ Ｄａｖｉｓ Ｓꎬ Ｓｈｕｌｈａ ＨＰꎬ Ｍｅｌｔｚｅｒ Ｐꎬ Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ
ＥＨꎬ Ｗｅｎｇ Ｚꎬ Ｆｕｒｅｙ ＴＳꎬ Ｃｒａｗｆｏｒｄ ＧＥ. Ｈｉｇｈ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｐｅｎ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ ａｃｒｏｓｓ
ｔｈｅ ｇｅｎｏｍｅ[Ｊ] . Ｃｅｌｌꎬ ２００８ꎬ １３２: ３１１－３２２.
[１５３] 　 Ｇｉｒｅｓｉ ＰＧꎬ Ｋｉｍ Ｊꎬ ＭｃＤａｎｉｅｌｌ ＲＭꎬ Ｉｙｅｒ ＶＲꎬ Ｌｉｅｂ ＪＤ.
ＦＡＩＲＥ ( Ｆｏｒｍａｌｄｅｈｙｄｅ￣Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ
Ｅｌｅｍｅｎｔｓ) ｉｓｏｌａｔｅｓ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｆｒｏｍ ｈｕ￣
ｍａｎ ｃｈｒｏｍａｔｉｎ[Ｊ] . Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓꎬ ２００７ꎬ １７: ８７７－８８５.
[１５４] 　 Ｃｏｒｅ ＬＪꎬ Ｗａｔｅｒｆａｌｌ ＪＪꎬ Ｌｉｓ ＪＴ. Ｎａｓｃｅｎｔ ＲＮＡ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ
ｒｅｖｅａｌｓ ｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ ｐａｕｓｉｎｇ ａｎｄ ｄｉｖｅｒｇｅｎｔ ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ ａｔ
ｈｕｍａｎ ｐｒｏｍｏｔｅｒｓ[Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ ２００８ꎬ ３２２: １８４５－１８４８.
[１５５] 　 Ｃｈｕｒｃｈｍａｎ ＬＳꎬ Ｗｅｉｓｓｍａｎ ＪＳ. Ｎａｓｃｅｎｔ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ ｓｅ￣
ｑｕｅｎｃｉｎｇ ｖｉｓｕａｌｉｚｅｓ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ａｔ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
[Ｊ] . Ｎａｔｕｒｅꎬ ２０１１ꎬ ４６９: ３６８－３７３.
[１５６] 　 Ｗａｎｇ Ｙꎬ Ｎａｖｉｎ ＮＥ. Ａｄｖａｎｃｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ￣
ｃｅｌｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ [ Ｊ] . Ｍｏｌ Ｃｅｌｌꎬ ２０１５ꎬ ５８:
５９８－６０９.
[１５７] 　 Ｋｏｌｏｄｚｉｅｊｃｚｙｋ ＡＡꎬ Ｋｉｍ ＪＫꎬ Ｓｖｅｎｓｓｏｎ Ｖꎬ Ｍａｒｉｏｎｉ ＪＣꎬ
Ｔｅｉｃｈｍａｎｎ ＳＡ. Ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｂｉｏｌｏｇｙ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ
ＲＮＡ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ[Ｊ] . Ｍｏｌ Ｃｅｌｌꎬ ２０１５ꎬ ５８: ６１０－６２０.
[１５８] 　 Ｂｈａｒｇａｖａ Ｖꎬ Ｈｅａｄ ＳＲꎬ Ｏｒｄｏｕｋｈａｎｉａｎ Ｐꎬ Ｍｅｒｃｏｌａ Ｍꎬ
Ｓｕｂｒａｍａｎｉａｍ Ｓ. Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｌｏｗ￣ｉｎｐｕｔ ＲＮＡ￣
ｓｅｑ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓ[Ｊ] . Ｓｃｉ Ｒｅｐꎬ ２０１４ꎬ ４: ３６７８.
[１５９] 　 Ｓａｌｉｂａ ＡＥꎬ Ｗｅｓｔｅｒｍａｎｎ ＡＪꎬ Ｇｏｒｓｋｉ ＳＡꎬ Ｖｏｇｅｌ Ｊ. Ｓｉｎｇｌｅ￣
ｃｅｌｌ ＲＮＡ￣ｓｅｑ: ａｄｖａｎｃｅｓ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ[ Ｊ] . Ｎｕ￣
ｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓꎬ ２０１４ꎬ ４２: ８８４５－８８６０.
[１６０] 　 Ｋｕｓｕｍｉ Ａꎬ Ｔｓｕｎｏｙａｍａ ＴＡꎬ Ｈｉｒｏｓａｗａ ＫＭꎬ Ｋａｓａｉ ＲＳꎬ Ｆｕ￣
ｊｉｗａｒａ ＴＫ. Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｉｎｇｌｅ ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ ａｔ ｗｏｒｋ ｉｎ ｌｉｖｉｎｇ ｃｅｌｌｓ
[Ｊ] . Ｎａｔ Ｃｈｅｍ Ｂｉｏｌꎬ ２０１４ꎬ １０: ５２４－５３２.
[１６１] 　 Ｌｉ Ｚꎬ Ｃｈｕ ＬＱꎬ Ｓｗｅｅｄｌｅｒ ＪＶꎬ Ｂｏｈｎ ＰＷ. Ｓｐａｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｏｆ ｃｏｎｆｏｃａｌ Ｒａｍａｎ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｉｏｎ ｍａｓｓ
ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｉｃ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｌｉｇｎｏｃｅｌｌｕｌｏｓｉｃ
ｍａｔｅｒｉａｌｓ[Ｊ] . Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ ２０１０ꎬ ８２: ２６０８－２６１１.
[１６２] 　 Ｕｒｂａｎ ＰＬꎬ Ｓｃｈｍｉｄ Ｔꎬ Ａｍａｎｔｏｎｉｃｏ Ａꎬ Ｚｅｎｏｂｉ Ｒ. Ｍｕｌｔｉｄｉ￣
ｍｅｎｓｉｏｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ａｌｇａｌ ｃｅｌｌｓ ｂｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｍｉ￣
ｃｒｏｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｗｉｔｈ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ [ Ｊ ] . Ａｎａｌ
Ｃｈｅｍꎬ ２０１１ꎬ ８３: １８４３－１８４９.
[１６３] 　 Ｂｒｅｎｎｅｃｋｅ Ｐꎬ Ａｎｄｅｒｓ Ｓꎬ Ｋｉｍ ＪＫꎬ Ｋｏłｏｄｚｉｅｊｃｚｙｋ ＡＡꎬ
Ｚｈａｎｇ Ｘꎬ Ｐｒｏｓｅｒｐｉｏ Ｖꎬ Ｂａｙｉｎｇ Ｂꎬ Ｂｅｎｅｓ Ｖꎬ Ｔｅｉｃｈｍａｎｎ
ＳＡꎬ Ｍａｒｉｏｎｉ ＪＣꎬ Ｈｅｉｓｌｅｒ ＭＧ. Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ｆｏｒ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ
ｎｏｉｓｅ ｉｎ ｓｉｎｇｌｅ￣ｃｅｌｌ ＲＮＡ￣ｓｅｑ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ[ Ｊ] . Ｎａｔ Ｍｅｔｈ￣
ｏｄｓꎬ ２０１３ꎬ １０: １０９３－１０９５.
(责任编辑: 刘艳玲)
７８４　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 何宇清等: 单细胞技术进展及其在植物研究中的应用