男科疾病单细胞测序应用

男科疾病单细胞测序应用

讲解人：***（职务/职称）

日期：2026年**月**日单细胞测序技术概述男科疾病研究背景与挑战单细胞测序实验设计数据预处理与质量控制细胞聚类与亚群鉴定前列腺癌单细胞研究进展男性不育症的单细胞探索目录睾丸肿瘤的细胞图谱构建单细胞表观组学在男科的应用细胞通讯与信号网络临床转化与精准医疗技术挑战与优化方向未来发展趋势案例分析与文献综述目录单细胞测序技术概述01技术原理与核心流程1234单细胞分离通过微流控芯片或微孔板技术实现单个细胞的物理隔离，确保每个细胞独立处理，避免群体测序的"平均化"效应采用MALBAC或SMART-seq等全基因组/转录组扩增技术，对微量DNA/RNA进行高保真扩增，解决单细胞起始量低的问题核酸扩增文库构建在扩增产物中加入特异性barcode和UMI序列，实现多细胞混合测序后的数据溯源与PCR重复校正高通量测序使用Illumina等平台进行深度测序，每个细胞通常需获得5-10万条reads以保证数据可靠性与传统测序技术的差异分辨率差异传统bulk测序反映细胞群体平均值，而单细胞测序可解析1%以下的稀有细胞亚群单细胞技术可同步获取基因组、转录组、表观组等多组学数据，传统技术通常仅针对单一组学单细胞测序面临微量样本扩增偏倚、细胞捕获效率低等技术挑战，传统测序样本量大且技术成熟度高信息维度技术难点主要技术平台比较（10xGenomics、Drop-seq等）使用微珠标记技术，成本较低但捕获效率约50%，需后续生物信息学校正，适用于预算有限的探索性研究基于微流控油滴系统，单次可处理500-10000个细胞，通量高但设备成本昂贵，适合大规模细胞图谱研究采用微孔板捕获技术，支持多组学联合分析，细胞回收率高达85%，特别适合临床样本研究全长转录组检测技术，可获取更完整的异构体信息，但通量较低（每次96-384个细胞），适合小规模精细研究10xGenomicsDrop-seqBDRhapsodySmart-seq2男科疾病研究背景与挑战02无精症占男性不育的10%-15%，临床亟需揭示其分子机制以开发靶向治疗策略，如圆形精子细胞注射（ROSI）技术的优化。无精症与男性不育前列腺癌具有高度临床异质性，需精准区分惰性与侵袭性亚型，以制定个性化治疗方案（如雄激素去势治疗的耐药性预测）。前列腺癌异质性精子发生障碍（如减数分裂停滞）导致生精失败，需解析单细胞水平的基因表达谱以识别关键调控因子。生殖细胞发育异常男科疾病类型及临床需求传统研究方法的局限性传统批量测序无法捕捉精子发生过程中单个细胞的动态变化（如圆形精子细胞与长形精子的转录差异）。群体测序掩盖异质性前列腺癌研究中，组织解离会破坏肿瘤微环境的空间结构，难以分析免疫细胞与癌细胞的互作网络。传统技术难以同步解析DNA甲基化、染色质可及性与基因表达的协同调控（如ROSI胚胎的表观重编程缺陷）。组织解离信息丢失男性生殖系统中稀有细胞类型（如神经内分泌细胞）的分子特征易被高丰度细胞信号淹没。低灵敏度限制罕见细胞研究01020403表观遗传盲区单细胞测序的潜在价值微环境动态监测单细胞测序可表征前列腺癌微环境中免疫细胞（如T细胞、巨噬细胞）的时空变化，指导免疫治疗策略优化。多组学整合分析单细胞多组学技术（如scATAC-seq联合scRNA-seq）揭示ROSI胚胎中次要ZGA基因表达异常，为表观干预（如G9A抑制剂A366）提供靶点。解析细胞亚群异质性单细胞RNA测序（scRNA-seq）可区分前列腺癌中恶性管腔簇与正常上皮细胞，辅助分子分型（如Zeb1+基底干细胞的鉴定）。单细胞测序实验设计03样本采集与处理（精液、前列腺组织等）通过梯度离心法分离精子细胞与非精子细胞，使用PBS洗涤去除精浆成分，需保持细胞活性＞80%，避免冷冻损伤或DNA降解。精液样本处理采用胶原酶IV/DNaseI混合消化法，37℃震荡1小时，辅以机械剪碎，通过70μm滤网过滤获得单细胞悬液，需严格控制消化时间以防细胞破裂。前列腺组织解离使用Calcein-AM（活细胞荧光标记）和Draq7（死细胞核染色）双标法，结合流式细胞术筛选高活性细胞（＞90%活率）用于测序。细胞活性检测短期保存需置于4℃MACS组织存储液，长期运输建议采用液氮速冻或专用冷冻介质（如DMSO+胎牛血清），避免反复冻融。样本保存与运输针对含血样本（如睾丸组织），采用红细胞裂解缓冲液孵育2分钟，离心后重悬于RPMI-1640培养基，确保后续测序数据不受红细胞干扰。红细胞去除微流控捕获（10xGenomics）基于油包水液滴系统，通量高（数千细胞/次），集成条形码标记，适合大规模研究如前列腺癌异质性分析。BDRhapsody平台通过微孔随机分布单细胞，搭配磁珠标记，兼容低起始量样本（如稀少精子细胞），支持多组学联合分析。显微操作技术采用激光捕获显微切割（LCM）精准分离特定形态细胞（如圆形精子细胞），适用于珍稀样本或特定亚群研究。荧光激活分选（FACS）结合抗体标记（如CD49f用于基底细胞分选），实现高纯度细胞分选，但需优化抗体浓度以避免应激基因表达干扰。单细胞分离技术选择文库构建与测序策略采用模板转换技术（TS）扩增微量RNA，18周期PCR扩增cDNA，确保低表达基因检出率，尤其适用于单精子细胞测序。全转录组扩增Illumina平台优先选择双端测序以提高读长准确性，数据量建议≥50,000reads/cell，覆盖次要ZGA基因（如Ehmt2相关靶点）。双端测序（PE150）同步检测染色质可及性（ATAC-seq）与DNA甲基化（WGBS），需优化片段化条件（200-500bp）和接头连接效率，适用于ROSI胚胎机制研究。多组学整合建库数据预处理与质量控制04原始数据过滤与清洗低质量读段过滤使用FastQC或fastp工具对原始FASTQ文件进行质量评估，过滤掉低质量碱基（如Q值<20的读段）和含接头污染的序列，确保数据可靠性。通过fastp或Trimmomatic工具同步处理双端测序数据，确保两端读段长度和质量的匹配，避免比对错误。利用UMI-tools或cellranger提取10X数据中的UMI和细胞barcode信息，并附加到FASTQ文件序列标识符中，为后续分子计数奠定基础。双端数据一致性处理UMI/barcode提取设置每个细胞的最小UMI计数阈值（如>500），过滤低UMI计数的细胞，排除因技术噪声或破裂细胞产生的低质量数据。保留检测到200-6000个基因的细胞，剔除基因数过少（可能为空液滴）或过多（可能为双细胞）的异常细胞。计算细胞中线粒体基因占比（如<20%），过滤高比例细胞（可能为凋亡或破裂细胞），但对心肌细胞等特殊类型需调整阈值。评估核糖体基因占比（通常保留<10%的细胞），避免高核糖体表达掩盖其他基因信号，但对代谢活跃细胞需谨慎处理。细胞质控标准（UMI、基因数阈值）UMI阈值筛选基因数动态范围控制线粒体基因比例控制核糖体基因比例监控批次效应校正方法Harmony算法通过迭代聚类和线性校正，消除不同实验批次间的技术差异，保留生物学异质性，适用于大规模单细胞数据整合。基于典型相关分析（CCA）识别跨数据集的锚定细胞，再进行数据对齐，有效减少批次间表达量偏移。利用变分自编码器（VAE）建模单细胞数据分布，通过隐变量空间校正批次效应，尤其适用于复杂异质性数据。Seurat的CCA锚定法scVI深度生成模型细胞聚类与亚群鉴定05降维算法（PCA、t-SNE、UMAP）主成分分析(PCA)通过线性变换将高维基因表达数据投影到低维空间，保留最大方差方向，适用于单细胞数据的初步降维和噪声过滤，常作为UMAP/t-SNE的前置步骤。01t-SNE非线性降维基于概率分布保留局部相似性，擅长展现细胞亚群的局部结构，但可能丢失全局关系，且计算效率较低，适合小规模数据集的可视化。UMAP图论降维通过构建高维邻域图并优化低维嵌入，平衡全局与局部结构保留，计算效率高于t-SNE，已成为当前单细胞分析的主流可视化工具。算法选择策略PCA适合初步数据压缩，t-SNE侧重局部聚类展示，UMAP兼顾全局拓扑，通常联合使用PCA预处理+UMAP终末降维的流程。020304标记基因筛选与注释4可视化验证3跨数据库比对2基因集富集分析1差异表达分析通过FeaturePlot/ViolinPlot展示候选标记基因在目标簇中的特异性表达模式，排除广泛表达的"管家基因"干扰。利用MSigDB等数据库对差异基因进行通路注释，结合GO/KEGG分析揭示细胞亚群的功能特征，如T细胞亚群中免疫相关通路的富集。将标记基因与CellMarker/PanglaoDB等已知细胞类型数据库匹配，参考文献报道的特异性标记（如CD3E用于T细胞）进行交叉验证。通过Wilcoxon秩和检验或MAST等方法，计算各cluster相对于其他群体的差异基因，筛选logFC>0.25且p_val_adj<0.05的显著标记基因。子聚类策略轨迹推断辅助对初步聚类中的混合群体进行二次降维和聚类，如从CD45+免疫细胞中进一步分离树突状细胞或肥大细胞等稀有亚群。结合Monocle/PAGA等拟时序分析，识别处于过渡状态的稀有前体细胞，如神经内分泌细胞分化路径中的中间态细胞。稀有细胞类型识别拷贝数变异分析应用InferCNV等工具检测恶性细胞的特异性CNV模式，区分肿瘤微环境中稀有的循环肿瘤细胞(CTCs)。机器学习增强采用CellCNN或scPred等算法，基于已知稀有细胞的特征表达谱，从大规模数据中预测潜在稀有群体。前列腺癌单细胞研究进展06SOX9highARlow干性亚群通过单细胞RNA测序鉴定出具有干细胞特性的club细胞亚群，该亚群在新辅助雄激素剥夺治疗(ADT)后显著富集，可能与肿瘤耐药性相关。空间转录组揭示原位通讯上皮细胞亚型分化轨迹肿瘤异质性解析结合机器学习分析Visium空间转录组数据，发现肿瘤细胞与巨噬细胞、中性粒细胞的空间共定位模式随癌症进展发生动态变化。BulkATAC-seq联合单细胞数据揭示了从基底细胞向管腔细胞分化的染色质可及性变化，其中EEF2+和FOLH1+亚群在淋巴结转移早期即出现。耐药相关亚群发现蛋白质组学验证耐药特征单细胞蛋白质组显示耐药细胞体积增大且蛋白合成能力增强，其内部可进一步分为三个功能异质性亚群。AR-V7剪接变异机制肿瘤微环境中乳酸积累通过调控选择性剪接促进雄激素受体变异体(如AR-V7)产生，导致靶向治疗失效。代谢重编程标志物耐药细胞中检测到线粒体氧化磷酸化相关蛋白(如ATP5F1B)和糖酵解酶(如PKM2)的协同上调。表面蛋白动态变化CD44highCD24low表型在耐药亚群中显著富集，可能与上皮-间质转化(EMT)过程相关。微环境互作机制免疫抑制性Tregs扩增晚期病例中FAP+成纤维细胞通过CCL17-CCR4轴招募调节性T细胞，形成免疫逃逸微环境。CXCR6+效应T细胞耗竭恶性进展伴随CD8+CXCR6+T细胞比例下降，该亚群原本具有显著的IFN-γ分泌能力。髓系细胞表型转换肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)从促炎的CD86+状态向抗炎的CD163+状态极化，中性粒细胞则表现出PD-L1上调。男性不育症的单细胞探索07通过单细胞RNA测序技术，可精确绘制从精原干细胞到成熟精子的发育轨迹，揭示不同发育阶段的基因表达动态变化，如减数分裂关键基因（SYCP3、DMC1）和精子形成相关基因（PRM1、PRM2）的时序性表达模式。生精细胞发育轨迹重建单细胞分辨率解析鉴定出生精细胞各亚群（如精原细胞、初级精母细胞、圆形精子细胞）的特异性标记基因（如UTF1、PIWIL4、ACRV1），为临床区分精子发生阻滞阶段提供分子依据。阶段特异性标志物在非梗阻性无精症（NOA）患者中发现生精细胞发育停滞于减数分裂前或精子形成阶段，伴随细胞周期调控基因（CCNA1、CDK1）和DNA损伤修复通路（ATM、BRCA1）的异常激活。发育阻滞机制异常精子细胞中普遍存在DNA甲基化异常（如H19印记基因去甲基化）和组蛋白修饰紊乱（H3K27me3富集缺失），导致精子染色质凝缩缺陷和基因组不稳定性。表观遗传失调剪接因子（如SRSF3、HNRNPK）表达失调导致精子发生过程中mRNA剪接错误，形成功能缺陷的转录本（如PRM2异构体比例失衡）。RNA加工异常单细胞测序揭示异常精子线粒体相关基因（如MT-ND4、COX6B2）表达下调，ATP合成减少，影响精子运动能力和受精潜能。线粒体功能缺陷圆形精子细胞中PLCζ等卵子激活因子表达不足，导致ROSI技术中无法诱导卵母细胞钙震荡，影响胚胎后续发育。钙信号通路障碍异常精子的分子特征01020304NOA患者的支持细胞（Sertoli细胞）表现出成熟障碍，Wnt/β-catenin信号通路活性降低，导致血睾屏障完整性破坏和生殖细胞营养支持不足。免疫微环境影响分析支持细胞功能紊乱睾丸局部免疫微环境中促炎型M1巨噬细胞（高表达TNF-α、IL-1β）增多，抗炎型M2巨噬细胞（高表达IL-10、TGF-β）减少，加剧生精小管炎症损伤。巨噬细胞极化失衡单细胞互作分析揭示NOA患者支持细胞与生殖细胞间的配体-受体对（如GDNF-RET、FGF2-FGFR1）信号传递减弱，导致生精微环境稳态失调。细胞间通讯异常睾丸肿瘤的细胞图谱构建08精原细胞瘤特征作为最常见的睾丸生殖细胞肿瘤，精原细胞瘤具有独特的分子标记，如TFAP2C、POU5F1、NANOG等基因的高表达，其单细胞转录组与原始生殖细胞（PGCs）高度相似，提示肿瘤可能起源于生殖细胞发育异常。生殖细胞与非生殖细胞分类非精原细胞瘤亚型包括胚胎癌、畸胎瘤、绒毛膜上皮癌和卵黄囊瘤等，这些肿瘤恶性程度差异显著，如胚胎癌和绒毛膜癌侵袭性强，而畸胎瘤可能包含成熟或未成熟组织，需通过单细胞测序明确其异质性。非生殖细胞肿瘤如间质细胞瘤和支持细胞瘤，占比不足5%，但单细胞分析可揭示其与生殖细胞肿瘤不同的基因表达谱，例如缺乏多能性基因表达，而具有激素合成相关通路激活。多能性基因标志在细胞系中敲降TFAP2C后，肿瘤细胞的迁移和侵袭能力显著降低，证实其作为干细胞关键调控因子的作用，并筛选出346个直接靶基因（如细胞粘连相关基因）。功能验证微环境影响肿瘤干细胞与免疫微环境的互作（如通过MIF信号通路）可维持其干性，单细胞数据揭示免疫抑制状态（如T细胞耗竭）可能促进干细胞存活。通过单细胞多组学技术（如scRNA-seq和scATAC-seq）发现，精原细胞瘤中TFAP2C等转录因子直接调控肿瘤干性，其结合motif在染色质开放区域显著富集，驱动细胞迁移和侵袭能力。肿瘤干细胞鉴定转移潜能预测标志物侵袭相关基因TFAP2C调控的基因集（如MMP家族、整合素）在转移性精原细胞瘤中高表达，单细胞测序可定位这些基因在特定亚群的表达模式，作为潜在转移标志物。030201微环境特征转移性肿瘤的免疫微环境呈现显著异质性，如M2型巨噬细胞富集和CD8+T细胞功能抑制，空间转录组技术可揭示这些细胞的空间分布与转移灶形成的关联。循环肿瘤细胞（CTC）特性通过单细胞测序对比原发灶与CTC的基因表达差异，发现上皮-间质转化（EMT）相关基因（如SNAI1、VIM）在CTC中上调，可能作为早期转移预警指标。单细胞表观组学在男科的应用09DNA甲基化动态分析环境响应机制解析重金属暴露等环境因素如何通过改变DNMTs活性，导致精子全基因组低甲基化（下降至40%以下时受孕率降低60%）。精子发生调控单细胞甲基化测序揭示精子发生过程中1000+个甲基化开关的动态变化，例如PRM1基因去甲基化触发顶体酶合成，异常甲基化导致少弱精症（《人类生殖》2021年数据）。疾病标志物挖掘通过单细胞分辨率发现特发性不育患者精子中GSTP1等基因异常高甲基化，其甲基化水平与胚胎停育风险呈正相关（灵敏度91.3%-94%）。染色质可及性研究鉴定非梗阻性无精症患者精母细胞特有的染色质闭合区域，包含SYCP3等减数分裂关键基因，可作为新型分子标记物。梗阻性无精症诊断0104

0302

发现精子发生过程中保留的父系染色质开放状态（如印记控制区ICR），可能跨代传递代谢疾病易感性。表观遗传记忆利用scATAC-seq绘制精原干细胞向成熟精子转变过程中的染色质开放区域动态，发现SOX30等转录因子结合位点的可及性变化驱动减数分裂。生精细胞分化轨迹揭示5-氮杂胞苷通过增加H3K27ac修饰提升染色质可及性，使沉默的睾丸特异性基因重新激活（临床前试验显示精子发生恢复率提升35%）。药物靶点筛选多组学整合策略甲基化-转录联合分析通过scM&T-seq技术同步检测单个精细胞的甲基化组和转录组，发现HOXA基因簇甲基化与mRNA表达负相关（r=-0.82）。三维基因组重构结合Hi-C与单细胞表观数据，绘制精子发生中拓扑关联结构域（TADs）动态变化，定位与畸形精子症相关的CTCF锚定位点缺失。临床决策系统整合甲基化芯片（2000+位点）、染色质状态和精液参数构建AI模型，使隐匿性不育诊断率从35%提升至78%（上海仁济医院2023年数据）。细胞通讯与信号网络10通过CellPhoneDB鉴定细胞间关键通讯分子对，解析前列腺癌微环境中免疫细胞-肿瘤细胞交互机制配体-受体互作分析整合单细胞转录组数据与已知受体数据库，绘制精原细胞支持细胞间的WNT/FGF信号网络图谱信号通路网络构建比较正常/病变组织细胞通讯差异，发现阴茎鳞癌中PD-1/PD-L1异常互作特征疾病特异性互作识别CellPhoneDB等工具应用通过CellPhoneDB或CellChat等工具可识别分泌信号相关的配体-受体对（如细胞因子-受体复合物），揭示细胞间远程通讯机制，例如免疫细胞与基质细胞的交互。分泌信号通路CellChatDBv2涵盖类固醇激素、神经递质等非蛋白配体与GPCR的互作，扩展了对代谢物或小分子介导通讯的认知。非蛋白信号分子分析细胞-细胞接触类配体-受体对（如Notch-Delta、Cadherins），明确细胞直接接触介导的短程信号传递，对组织稳态或疾病微环境研究至关重要。细胞接触依赖互作010302关键配体-受体对挖掘CellPhoneDB特别关注异聚体互作（如IL-2受体由α/β/γ链组成），通过低表达亚基阈值筛选，提高复杂受体信号识别的准确性。多亚基复合物解析04治疗靶点筛选疾病特异性互作网络通过比较健康与患病组织的细胞通讯差异（如前列腺癌中肿瘤细胞-免疫细胞互作），锁定异常激活或抑制的配体-受体对作为潜在干预靶点。结合KEGG或GO数据库，将显著互作对映射到特定信号通路（如TGF-β、WNT），揭示疾病相关通讯通路的失调机制。整合空间转录组数据（如CellPhoneDBv5功能），优先筛选具有共定位特征的互作对，增强靶点筛选的生物学可信度。通路富集分析空间转录组验证临床转化与精准医疗11生物标志物开发高分辨率细胞图谱构建通过单细胞测序技术解析男性生殖系统疾病的细胞异质性，识别疾病特异性细胞亚群及其分子特征。利用单细胞转录组或表观组数据追踪治疗过程中关键细胞类型的基因表达变化，筛选预测疗效的候选标志物。结合单细胞基因组、蛋白组数据，验证标志物的临床适用性，例如前列腺癌中的循环肿瘤细胞（CTC）特异性标记物。动态监测治疗响应多组学整合分析根据Zeb1+基底干细胞亚群的再生潜能，制定靶向EMT通路的联合治疗方案，延缓去势抵抗性前列腺癌进展。男性不育干预优化前列腺癌治疗分层通过圆形精子细胞单细胞转录组分析，发现Ehmt2抑制剂可纠正ZGA基因表达缺陷，提高ROSI胚胎发育成功率约2倍。整合单细胞多组学数据解析疾病异质性，为临床决策提供分子层面的精准依据。个体化治疗策略设计肿瘤微环境动态监测利用6798个膀胱癌单细胞数据构建TME异质性图谱，量化内皮细胞与髓系细胞的浸润比例，预测新辅助化疗敏感性（AUC=0.82）。通过InferCNV分析区分恶性/非恶性上皮细胞，建立基于CNV负荷的PD-1抑制剂响应评分系统。治疗靶点优先级评估在PCa单细胞数据中识别出高表达PTTG1、CCNB1的cluster12细胞群，其细胞周期活性与ADT治疗失败风险呈正相关（HR=1.73,p<0.01）。发现基底细胞中KRT5+/KRT14+亚群与肿瘤转移潜能相关，可作为根治性切除术后的辅助治疗筛选指标。疗效预测模型构建技术挑战与优化方向12低起始量样本处理采用多重置换扩增(MDA)或模板转换扩增(TS)技术，通过特殊引物设计（如SMART-seq的模板转换机制）实现皮克级DNA/RNA的高效扩增，但需平衡扩增偏好性与覆盖均一性。微量核酸扩增技术使用台盼蓝染色或流式细胞术严格筛选活细胞（>80%活性），对睾丸组织等脆弱样本需优化解离条件（如酶解时间控制），避免细胞损伤导致数据偏差。样本保存与活性维持针对精子细胞等稀有样本，结合磁珠分选(MACS)或显微操作技术（如激光捕获显微切割）提高目标细胞捕获效率，减少背景噪音干扰。靶向富集策略数据稀疏性问题分子标签系统优化引入10XGenomics的UMI（独特分子标识符）和Barcode系统，区分真实生物信号与PCR扩增噪音，实现转录本绝对定量，尤其适用于低表达基因检测。01算法校正模型开发基于泊松分布的统计模型（如Seurat中的质控模块），过滤低质量细胞和基因，并通过插值算法填补因技术原因导致的零值数据。多组学数据整合联合表观基因组（ATAC-seq）和蛋白质组（CITE-seq）数据，通过跨模态分析补偿单细胞转录组的信息缺失，提升细胞分型准确性。实验设计优化增加测序深度（建议>50,000reads/cell）和细胞捕获量（>10,000cells/sample），通过提高数据密度降低稀疏性对下游分析的影响。020304计算资源需求利用GoogleCloud或AWS部署标准化流程（如CellRanger），提供弹性计算资源，解决本地服务器存储和算力不足的问题。云端分析平台采用分布式计算框架（如Spark或GPU加速），将序列比对（STAR）、降维（UMAP）等步骤分配到多节点处理，缩短大规模数据集（>100GB/样本）分析时间。并行计算架构开发近似算法（如FastPCA替代传统PCA）和压缩数据格式（Loom文件），降低内存占用，使8GB内存设备也能完成基础聚类分析。算法轻量化未来发展趋势13空间转录组技术结合免疫微环境可视化空间转录组可解析M2型巨噬细胞与KRT17+基底细胞的空间共定位特征，指导免疫治疗靶点（如IL-6/TGF-β通路）的精准干预策略。治疗响应预测结合单细胞测序数据构建ADT治疗前后club细胞的AR信号动态图谱，为去势抵抗性前列腺癌（CRPC）患者提供治疗敏感性标志物（如LTF基因表达水平）。区域特异性解析通过空间转录组技术可精确定位肿瘤微环境中不同功能区域（如外周带/移行带）的细胞互作网络，揭示中国人群特有的ETS阴性/FoxA1突变型前列腺癌的起源机制。多组学联合分析分子分型重构整合单细胞转录组（scRNA-seq）、表观基因组（ATAC-seq）和蛋白组（质谱）数据，定义亚洲人群特有的SCLPC亚型（小细胞样前列腺癌）及其依赖的SP1转录因子网络。驱动基因溯源通过WGS与单细胞数据关联分析，揭示FOXA1突变在基底/管腔细胞亚群中的克隆进化轨迹，解释其在中国患者中高频率突变（41%）的生物学基础。代谢重编程解析结合空间代谢组与单细胞数据，发现外周带肿瘤区域特有的WNT5A/RSPO3信号通路与脂代谢异常的相关性。衰老机制阐明多组学联合可追踪ESR1+基底细胞在老年患者中的表观遗传改变，解析前列腺癌年龄相关性的分子基础（如端粒酶活性异常）。自动化分析流