近年来，单细胞测序（Single-cell sequencing）技术快速发展，使研究人员能够在单细胞水平解析复杂组织中的细胞组成、功能状态以及细胞间相互作用。

从肿瘤免疫微环境解析，到免疫细胞发育研究，再到疾病机制探索，单细胞技术正在推动生命科学研究进入更加精细化的阶段。

然而，在实际实验过程中，单细胞测序数据质量并不仅仅取决于测序平台和分析算法。进入单细胞建库体系之前的细胞输入质量，是决定最终数据可靠性的关键因素。

如何获得具有代表性、高活性、低背景干扰的细胞群，是单细胞实验成功的重要基础。

其中，磁珠分选技术（Magnetic Bead-based Cell Separation）作为一种成熟、高效的细胞分离策略，能够通过优化细胞组成、富集目标群体以及降低背景干扰，为单细胞测序提供更加高质量的样本输入。

单细胞测序的核心目标，是在单个细胞水平解析细胞异质性。

理想情况下，每一个进入检测体系的细胞都应该：

• 保持良好的细胞活性；
• 保留真实的转录状态；
• 能够代表研究关注的细胞群体。

但实际来源于组织的单细胞悬液往往更加复杂。

例如，一个实体瘤样本中可能同时包含：

• 肿瘤细胞（Tumor cells）
• T细胞（T cells）
• B细胞（B cells）
• NK细胞（NK cells）
• 巨噬细胞（Macrophages）
• 成纤维细胞（Fibroblasts）
• 内皮细胞（Endothelial cells）

不同细胞类型比例存在明显差异。

如果研究目标是肿瘤浸润免疫细胞，而直接对整个组织进行单细胞测序，大量测序资源可能会被高比例的肿瘤细胞或基质细胞占据，从而导致：目标细胞捕获数量不足、低丰度细胞亚群难以发现、细胞状态解析深度不足。

因此，在单细胞建库前，对细胞群体进行合理优化，是提高数据质量的重要策略。

磁珠分选技术基于抗原-抗体特异性识别原理。

通过将特异性抗体偶联至磁珠，使磁珠能够识别细胞表面的特定Marker，并结合外部磁场实现目标细胞的分离。

根据实验目的不同，磁珠分选主要包括两种策略：

由于单细胞测序关注的是细胞真实转录状态，因此低扰动的分选方式在部分应用中具有重要价值。

传统观点认为，阳性分选由于磁珠直接结合目标细胞表面，可能对细胞状态产生一定影响。然而，随着磁珠技术的发展，磁珠尺寸、表面化学性质以及抗体偶联方式均会影响细胞分选过程中的生物学扰动。斯达特磁珠采用小粒径（20 nm）设计，在保证目标细胞高效捕获的同时，可减少磁珠与细胞表面的结合负载，降低对细胞膜结构及表面分子状态的潜在影响。相比传统较大粒径磁珠，小粒径磁珠能够提供更加温和的分选体验，有助于更好地保持细胞原始生物学特征。

Slyper等人在 Nature Medicine（2020） 发表的研究中，针对新鲜和冻存人肿瘤样本建立了一套scRNA-seq和snRNA-seq优化流程，其中通过磁珠富集策略改善细胞组成，提高了目标细胞群的检测效率。

单细胞测序能够检测的细胞数量有限。

如果目标细胞比例较低，即使捕获大量细胞，也可能无法获得足够目标群体的信息。

例如，在肿瘤组织样本中，免疫细胞可能仅占较小比例。

通过CD45⁺磁珠富集，研究人员利用 Anti-CD45磁珠进行阴性去除分选（CD45⁺ depletion），通过去除肿瘤组织中的免疫细胞，降低免疫细胞对测序数据的干扰，从而提高目标细胞在scRNA-seq中的检出比例。在非小细胞肺癌（NSCLC17）样本中，CD45⁺ depletion前上皮细胞比例仅为 26%，分选后上皮细胞比例提升至 82%，且scRNA-seq分析中几乎不再检测到免疫细胞信号。在卵巢癌腹水样本（HTAPP-727）中，CD45⁺ depletion同样显著提高了肿瘤细胞富集效率，使scRNA-seq检测获得 32%的上皮细胞比例，同时EpCAM⁺细胞比例由分选前的 0.17%提升至4.9%。可以看出，CD45磁珠去除能够有效降低免疫细胞背景，提高目标细胞富集效率，为复杂肿瘤样本开展高质量单细胞测序提供更加理想的样本基础。

并且在CD45⁺细胞去除后，单细胞测序数据质量得到进一步优化。结果显示，Reads per cell（每个细胞测序reads数）无明显变化，说明磁珠分选并未增加额外测序深度需求，整体测序效率保持稳定；与此同时，UMIs per cell（每个细胞捕获的有效转录本数量）和Genes per cell（每个细胞检测到的基因数量）均有所增加，表明分选后单个细胞获得了更丰富的转录信息，提升了细胞表达谱解析能力。此外，线粒体基因比例（Mitochondrial gene fraction, % mito）无明显升高，说明CD45⁺磁珠去除过程未造成额外细胞损伤或应激反应。

以上结果表明，磁珠分选在不影响细胞状态的前提下，有效提高了单细胞测序数据的信息捕获效率，为后续细胞亚群鉴定和功能分析提供了更高质量的数据基础。

在淋巴细胞单细胞转录组及免疫受体测序（scRNA-seq + V(D)J profiling）中，样本中非目标细胞的背景干扰会影响免疫受体信息解析。Hanamsagar等人在 Scientific Reports（2020） 的研究中，针对临床样本建立了优化的淋巴细胞单细胞测序流程，并评估了B细胞磁珠富集对BCR分析的影响。研究发现，未经富集的PBMC样本中，B细胞比例较低，大量非B细胞背景会增加BCR信号误匹配的风险，使部分BCR clonotype错误出现在T细胞、单核细胞等非B细胞群中，影响克隆型鉴定准确性。而经过B细胞磁珠富集后，B细胞比例显著提高，约99%的BCR clonotype能够准确定位于B细胞及浆细胞群体，有效降低非特异性BCR检测，提高V(D)J免疫组库分析的准确性。这个结果表明，在开展B细胞免疫组库及单细胞测序研究时，通过磁珠富集优化细胞组成，可减少背景干扰，提升稀有克隆型识别能力，为高质量免疫谱系解析提供可靠的样本基础。

在肿瘤微环境研究中，髓系细胞（myeloid cells）具有高度异质性，但由于其在组织中的比例和状态差异，直接进行单细胞测序往往难以充分解析低丰度细胞亚群。Dang等人在 STAR Protocols（2021） 中建立了一套针对小鼠脑肿瘤髓系细胞的单细胞测序优化流程，通过CD11b⁺磁珠富集策略从肿瘤小脑组织中分离髓系细胞，并进一步开展scRNA-seq分析。研究结果显示，经过CD11b⁺磁珠富集后，研究人员能够有效获得并解析多种髓系细胞群体，包括 Microglia、Macrophages和Monocytes 等亚群。相比传统FACS分选，磁珠富集无需高强度流式压力刺激，可降低分选过程对细胞活性和转录状态的影响，同时提高目标细胞比例，增强稀有髓系细胞亚群的检测能力。该研究表明，CD11b磁珠富集能够作为肿瘤单细胞测序前的重要样本优化策略，提高scRNA-seq对复杂肿瘤微环境细胞异质性的解析能力。

随着单细胞技术的发展，研究已经从单一转录组进入多组学时代：

• scRNA-seq
• scATAC-seq
• CITE-seq
• TCR/BCR sequencing

磁珠技术也不仅用于细胞分离，还逐渐参与：

• 蛋白标签检测
• 多组学联合分析
• 高通量自动化样本处理

未来，高质量细胞输入仍将是推动单细胞技术发展的重要基础。

单细胞测序的数据质量，不仅取决于测序深度，更取决于进入分析体系之前的细胞状态。

磁珠分选通过：

• 富集目标细胞，提高有效信息比例；
• 去除非目标成分，降低背景干扰；
• 优化细胞组成，提高亚群解析能力；
• 支持稀有细胞发现和多组学研究；

为单细胞测序提供更加精准、高质量的细胞输入。

高质量样本，是高质量单细胞数据的起点！