世界上没有两片完全相同的叶子，细胞也是

         就拿神经细胞来说，大脑中有亿万个神经细胞，这些神经细胞在细胞形态，突触连结，细胞结构，电生理以及生理功能上具有高度的多样性。不同种类的神经细胞中，其基因组、蛋白组、化学分子组成、含量、代谢也都有着很大的差别。在直径不到1毫米的一个很小的脑区，可能就存在几十种甚至上百种完全不同的神经元以及胶质细胞类型。甚至很多情况下，即使物理距离上相邻的两个神经元也可能是两个不同的神经元类型。因此，对脑内单个神经元的基因组、蛋白质组以及代谢组进行分析，具有重要的生物学价值。单细胞技术在近年发展非常迅速，比如单细胞测序，已经广泛应用于各种生命学科的研究。2014年1月Nature Methods上发表的年度特别报道，将“单细胞测序”(Singled out for sequencing)的应用列为2013年度最重要的方法学进展。单细胞技术不仅在测序方面取得了极大进展，单细胞质谱分析也正在逐渐得到更多的关注。

         与用于分析单个细胞基因组的单细胞测序不同，单细胞质谱主要是研究单个细胞内的代谢物情况，例如化学小分子的组成、含量和代谢等等。单细胞质谱的优势在于可以高通量检测目前其它单细胞技术无法检测的小分子化合物，以及它们的代谢过程。同时，由于质谱本身的优势，不需要采取测序或者特异性抗体等外部手段，就可以精确分析检测到的化学物质信息，可以说是“物美价廉”。 不过，由于质谱技术本身的局限性，目前还无法做到类似单细胞测序那样的大规模测量。多学科交叉合作，开发单神经细胞质谱2013年，熊伟教授结束了在美国国立卫生研究院的博士后研究工作，回国后加入了中国科学技术大学生命科学学院。

         在申请中组部“青年千人计划”时，熊伟教授认识了另一位中科大化学学院的“青千”黄光明教授，当时，黄光明教授课题组正在发展一种小样品(pL级别)质谱测量技术。经过多次讨论，他们决定将两个实验室的优势技术进行结合，开发单神经细胞质谱这一新技术。目前质谱技术在神经科学中的应用，主要还是采用对大量组织细胞匀浆后的样品进行分析。在单细胞检测中，质谱分析因为具有高灵敏度，大的线性范围以及高通量分析化学分子的特点，逐渐被用于单细胞的细胞代谢分析。但目前的方法需要使用大量有机试剂对细胞进行处理，无法保持采样时细胞的活性;冗长的处理和分离过程也导致较慢的分析速度，无法短时间内完成大量单细胞分析;并缺乏来自同一细胞的电生理信号;最终导致单细胞代谢物的质谱分析无法大规模用于神经细胞的分析。本品