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做单细胞研究，找到合适的参考Atlas，往往能事半功倍。

在最新发表于MedComm（Q1 IF=10.7）的重磅综述《Single-cell and Spatial Omics: Methods and Applications》中，作者系统汇总了覆盖多个器官、疾病和生理系统的经典单细胞与空间图谱资源（Table 3），涵盖神经系统、呼吸系统、心血管系统、消化系统、泌尿系统、免疫系统以及发育领域等方向。

我们将这些资源进行了整理，并附上数据库入口，方便大家收藏查阅。

瑞兴生物依托丰富的单细胞与空间组学数据库资源，支持公共数据整合分析，助力从公开数据中发现新的研究线索~~

01 全身参考图谱（Whole-body Atlas）

01Human Cell Atlas（HCA）

Human Cell Atlas（HCA）是全球规模最大的细胞图谱计划，旨在构建覆盖人体所有组织、器官及疾病状态的标准细胞参考图谱。目前已整合超过6200万个细胞和9100余名供体样本，是单细胞研究最重要的公共资源之一。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://data.humancellatlas.org

02Single Cell Atlas

Single Cell Atlas 是一个整合多种单细胞与空间组学数据的人类细胞百科平台，覆盖多个组织和器官，可用于细胞类型查询、基因表达检索及公共数据再分析。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

http://www.singlecellatlas.org

03Tabula Sapiens

Tabula Sapiens 是目前最经典的人体多器官单细胞参考图谱之一，涵盖24种组织、近500种细胞类型，系统描绘健康人体细胞组成和功能状态。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://tabula-sapiens-portal.ds.czbiohub.org

02神经系统Atlas

01Brain Cell Atlas

Brain Cell Atlas（BCA）整合人类和小鼠多个脑区的单细胞及空间组学数据，系统解析神经元、胶质细胞等脑细胞类型的组成、发育和空间分布特征。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）+ 空间组学

数据库入口：

https://www.braincellatlas.org/dataSet

02Multiregion Atlas of Alzheimer's Disease

该图谱基于阿尔茨海默病患者多个脑区样本构建，系统解析疾病进展过程中神经元、星形胶质细胞和小胶质细胞等关键细胞群的变化。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.synapse.org/#!Synapse:syn31512863

03Spatial Proteomics and Transcriptomics of Glioblastoma

该研究整合空间转录组和空间蛋白组技术，构建人类胶质母细胞瘤（Glioblastoma）空间图谱，揭示肿瘤异质性及肿瘤微环境互作网络。

数据类型：

空间转录组 + 空间蛋白组

数据库入口：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE237183

03 呼吸系统Atlas

01The Integrated Human Lung Cell Atlas

该图谱整合486例样本、超过240万个细胞，覆盖健康肺组织及多种肺部疾病，是目前最全面的人类肺细胞参考图谱之一。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://cellxgene.cziscience.com/collections/6f6d381a-7701-4781-935c-db10d30de293

02COVID-19 Immune Atlas

该图谱汇总COVID-19患者外周血免疫细胞数据，系统描绘病毒感染过程中免疫细胞组成及免疫应答变化。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/browse/HRA001149

03Bronchoalveolar Immune Atlas

该图谱基于COVID-19患者支气管肺泡灌洗液（BALF）样本构建，解析肺部局部免疫微环境和炎症反应特征。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE171524

04Lethal Lung Atlas

该图谱聚焦重症及死亡COVID-19患者肺组织，揭示严重感染状态下肺部细胞组成重塑和组织损伤机制。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://duos.broadinstitute.org

05Post-tuberculosis Lung Atlas

该图谱基于肺结核患者治疗后的肺组织样本构建，用于研究结核病后遗症及肺组织修复过程中的细胞状态变化。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa-human/

04 心血管系统Atlas

01Dilated and Hypertrophic Cardiomyopathy Atlas

该图谱整合扩张型心肌病（DCM）和肥厚型心肌病（HCM）患者心脏组织的单核转录组和Bulk RNA数据，系统解析不同心肌病的细胞组成和分子特征。

数据类型：

snRNA-seq + Bulk RNA-seq

数据库入口：

https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell

02Atherosclerotic Plaque Spatial Atlas

该图谱利用空间转录组技术构建人类动脉粥样硬化斑块空间图谱，揭示血管壁细胞和免疫细胞的空间组织规律。

数据类型：

空间转录组

数据库入口：

https://www.cncb.ac.cn/search?dbId=&q=HRA006030

05 消化系统Atlas

01Multimodal Spatial Cell Atlas of Intestine

该图谱是HuBMAP计划的重要组成部分，通过整合单细胞和空间组学技术，系统描绘健康人类肠道细胞组成及空间结构。

数据类型：

单细胞转录组 + 空间转录组

数据库入口：

https://portal.hubmapconsortium.org

02PDAC Atlas

该图谱聚焦胰腺导管腺癌（PDAC），系统解析肿瘤细胞、免疫细胞和基质细胞之间的相互作用，是胰腺癌研究的重要参考资源。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://ngdc.cncb.ac.cn/gsa/browse/CRA001160

03Spatial Atlas of Liver Cancer

该图谱利用Stereo-seq技术构建人类肝癌空间图谱，实现亚细胞级别的空间分辨率分析。

数据类型：

空间转录组

数据库入口：

https://db.cngb.org/data_resources/project/CNP0002199/

04Evolutionary Atlas of ESCC

该图谱整合单细胞转录组与空间转录组数据，系统描绘食管鳞癌（ESCC）从癌前病变到肿瘤形成的演化过程。

数据类型：

单细胞转录组 + 空间转录组

数据库入口：

https://github.com/PansccSpat/SpatialMapESCC

06 泌尿系统Atlas

01Multimodal Spatial Atlas of Kidney

该图谱由HuBMAP与KPMP联合构建，通过单细胞和空间组学技术系统解析健康人肾脏组织的细胞组成和空间结构。

数据类型：

单细胞转录组 + 空间转录组

数据库入口：

https://atlas.kpmp.org/explorer/

02Cross-species Single-cell Kidney Atlas

该图谱整合人类和小鼠肾脏单细胞数据，用于研究肾脏发育、疾病发生及跨物种保守机制。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.kpmp.org

07 免疫与血液系统Atlas

01Pediatric AML Longitudinal Atlas

该图谱基于儿童急性髓系白血病（AML）患者及健康供体骨髓样本构建，动态追踪疾病发生、治疗和复发过程中的细胞变化。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://ega-archive.org

02Pan-cancer T-cell Atlas

该图谱整合超过700例肿瘤样本，覆盖多种实体瘤和血液肿瘤，系统解析肿瘤浸润T细胞状态及耗竭程序。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

http://cancer-pku.cn:3838/PanC_T

03Pan-cancer NK-cell Atlas

该图谱整合多癌种肿瘤样本中的NK细胞数据，系统解析NK细胞异质性及其在肿瘤免疫中的功能状态。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212890

04Pan-cancer B-cell Atlas

该图谱整合多癌种肿瘤样本中的B细胞数据，揭示B细胞亚群组成及三级淋巴结构（TLS）相关特征。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE233236

05Curated Cancer Cell Atlas（3CA）

该图谱整合24种癌症类型、1163例患者样本，构建标准化泛癌细胞参考图谱，为肿瘤单细胞研究提供统一注释框架。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://www.weizmann.ac.il/sites/3CA

08 生殖与发育系统Atlas

01SARS-CoV-2 Placental Niches Atlas

该图谱整合单细胞与空间组学数据，系统解析SARS-CoV-2感染后胎盘组织的细胞组成变化及空间微环境重塑过程。

数据类型：

单细胞转录组 + 空间转录组

数据库入口：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE222987

09 结缔组织Atlas

01Cross-tissue Fibroblast Atlas

该图谱整合肺、肠道、皮肤和滑膜等组织中的成纤维细胞数据，揭示慢性炎症疾病中共享的成纤维细胞状态和保守分子程序。

数据类型：

单细胞转录组（scRNA-seq）

数据库入口：

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9271637/

单细胞研究正在从“数据生成时代”迈向“Atlas时代”。

越来越多高水平研究已经不再局限于单个项目，而是将实验数据与公共Atlas资源结合，通过跨组织、跨疾病、跨队列整合分析，发现新的细胞亚群、疾病机制和治疗靶点。

对于单细胞研究者而言，熟练利用这些Atlas资源，已经成为开展高水平研究的重要能力。