表面上相似的細胞通常有明顯不同的基因組，比如這通常在癌細胞中比較常見，在小型的腫瘤樣本中表面上看起來相似的癌細胞或許存在*不同的基因組，細胞中的遺傳突變通常會以斷斷續續破裂的模式來進行擴散，單一細胞中的拷貝數變異（Copy Number Variations，CNV）通?；驅椭贫ㄌ厥獾寞煼w系。
近日，科學家們進行了一項名為“銀杏”（Gingko）的新型互作分析程序，這可以減少對單一細胞分析所帶來的不確定性，并且為清楚分析多種細胞的拷貝數變異提供方法；這種新型的開放性軟件在網上就可以免費獲取，其可以幫助科學家研究多種類型遺傳性疾病的并機制，并且幫助臨床醫生制定基于細胞特殊突變的靶向性療法。
突變有多種形式，比如在zui為常見類型的突變中，單個個體或細胞中的突變往往會發生在DNA序列的單一位點上；而另一種常見的突變則為拷貝數變異；研究者分析了來自大量腫瘤樣本中的拷貝數變異，研究者表示，你或許會認為腫瘤中的每一個細胞都是相同的，但實際上并不是這樣。我們同產會認為在單一腫瘤細胞中發生這許多改變，如果我們對癌癥進行治療，就需要準確診斷個體的癌癥類型，而且同時利用多種不同藥物來靶向作用不同癌癥亞型或許也可以有效抑制癌癥發展。
當前探究拷貝數變異的強大的單細胞分析技術就是全基因組測序，在測序進行之前細胞中的DNA已經被放大了很多倍，而該過程會充滿錯誤，而且一些隨意的DNA模塊也會被放大；研究者利用自動化程序對測序數據進行處理，繪制出了相關的基因組的序列，并且為每一個細胞都創建了拷貝數變異的檔案資料。
研究者指出，如今拷貝數變異并不常被用于進行臨床的診斷治療中，研究者希望尋找*的方法來收集樣本并且對其分析，而后告知臨床醫生檢測結果。Schatz教授說道，目前我們已經發明了多種新型技術，后期我們將會更加深入地研究來揭示單細胞中更多突變，從而為闡明疾病發病機理提供思路。
