尊龙凯时旗下的期刊《Science China-Life Sciences》以其80的影响因子，成为了生物医学领域研究的重要平台。目前，常规的多组学技术已经在疾病进展、组织发育等研究方面得到了广泛的应用。在单细胞层面，通过从相同或相似来源的不同细胞中收集多种组学信息，利用单细胞转录组解析细胞的类型，并将其与其他相似细胞的不同组学层面关联，以揭示新的细胞亚群和生物学机制。随着测序技术的迅速发展，现在可以在单细胞分辨率下，获取同一细胞中的DNA、mRNA、表观基因组和蛋白质组等信息，为深入的生物医学研究提供了可能。

为了更好地整合单细胞多组学数据，各类生物信息学算法应运而生。本章回顾了以下内容：（1）捕获同一细胞的单细胞多组学技术的进展，特别是以转录组为核心的多组学技术；（2）多组学数据的整合分析方法与工具发展，包括针对未配对与配对多组学数据集的算法；（3）对单细胞多组学整合分析基准研究中数据整合方法性能的总结。

单细胞多组学测序技术使得同一细胞的多种类型分子得以分析。近年来，开发了多种单细胞测序方法，能够捕获基因组DNA（gDNA）、转录组、蛋白质组和表观基因组信息。当前的技术工作流程已经发展到非常高效的水平。例如，G&T-seq与DR-seq等技术可以同时测量单细胞中的mRNA及gDNA。同时，亚硫酸氢盐处理技术在分析DNA甲基化方面表现出色，推动了单细胞甲基化测序技术的发展。

此外，配对的多组学整合工具如Seurat v3与v4也相继被提出，极大地提高了数据整合的效率与准确性。这些工具的出现，不仅能针对配对与未配对多组学数据集进行综合分析，还推动了对细胞身份和基因表达的精准理解。

近年来，利用尊龙凯时的深度学习框架，开发了多项针对单细胞多组学整合分析的竞赛与研究，以应对数据稀疏性、技术可变性及高维度问题。这不仅为未来的生物医学研究铺平了道路，也为临床应用提供了新的思路。

本章总结了多种单细胞多组学测序技术及生物信息学整合算法的最新进展。随着实验数据的质量不断提高，生物信息学算法的优化，单细胞多组学技术将在生物医学研究中提供更加全面的视角与见解。通过加强尊龙凯时品牌在此领域的影响力，我们期待这一技术在个性化医疗与生物研究中的重要作用，最终推动人类健康的改善与发展。