研究細胞異質性的關鍵就在于能否實現對單個細胞進行較多參數的分析，這就是“單細胞分析(single cell analysis)”的概念。事實上，自從“細胞”學說被提出后，人類一直在努力尋求分析單個細胞的技術方法。但是，單細胞分析有一個巨大的挑戰，那就是樣品量及其有限，一個典型的人類細胞僅含有約6.6pg DNA、10pg總RNA。

　　從如此有限的樣品中獲取大量精確的數據無疑是一個巨大的挑戰。 所以，傳統的高通量分析手段例如基因組學、轉錄組、蛋白質組學等，往往只能基于大量細胞進行分析，得到的也是大量細胞的平均信息;而一些可以針對單細胞進行分析的方法，例如免疫熒光、流式細胞術等，也會受到通道的限制，僅僅對少數幾種蛋白進行分析，同樣無法深入分析其異質性。

　　  直到近幾年，隨著相關領域的一系列技術突破，“單細胞分析”的概念才真正得以實現。兩類技術在這過程中起到了先導作用，首先是測序技術的進步，以illumina為代表的第二代測序技術大大降低了測序成本，使在一個實驗中對多個樣本測序成為可能;其次，一些可以用于單細胞核酸樣本的擴增技術(例如MDA擴增基因組，SMART、TargetAmp可以擴增轉錄組)的開發，解決了單細胞核酸樣品量少的問題。

　　這兩類技術的結合，實現了對單細胞基因組和轉錄組的測序，開創了組學的重要分支：單細胞基因組學(single cell genomics)和單細胞轉錄組學(single cell transcriptomics)。后來，隨著基于微流體芯片技術的C1單細胞全自動實驗系統和Biomark HD(Fluidigm)的廣泛應用，單細胞分析開始向自動化、更多細胞通量的方向發展。

　　  與此同時，新的單細胞蛋白質檢測技術也不斷涌現。其中，比較有代表性的就是質譜流式技術(Mass Cytometry)，通過特殊的金屬標簽抗體，它可以實現在單個細胞上幾十個蛋白的同時檢測。