身体の細胞の種類を一つ一つ同定するための最も確かな方法は、その細胞のDNA発現パターンを知ることです(single cell transcriptomics)。一人の細胞のDNAは全身で同じでも細胞の種類によってどの遺伝子が発現して必要なタンパク質を作っているかが異なります。タンパク質の分析(proteomics)は大変ですが、その手前のmRNAはPCR法を使って微量でも分析することができます。
https://en.wikipedia.org/wiki/Single-cell_transcriptomics
に手法が解説されています（ちょっと簡略）。
https://www.nature.com/articles/nn.4366 も具体的な手法がわかりやすいです。
・細胞一つを分離するには、パパインなどの消化酵素で細胞の接着部分を溶かしてバラバラにして、マイクロピペットを使う、細胞質吸引（？ cytoplasmic aspiration）、レーザーの光ピンセットで捕まえて分離する、液滴１つに細胞1個が入るようにして液滴をとばし、蛍光を発する細胞が入ったものだけを電場でより分ける（FACS）などいろいろな手法が開発されています。最近はマイクロ流路が使われるそうです。
・定量的PCR 測りたい遺伝子に対応するprimer配列を使ってPCR増幅し、必ず存在する遺伝子（housekeeping genes）の強度で規格化します。増幅後の検出は相補的なRNAに蛍光色素をつけて蛍光測定することが多いそうです。nmの径の孔をRNAが通る時の電気抵抗変化を測定する方法もあり、検索すると一番上にその機器を作っている会社のページが出てきます。
・単一細胞RNAシーケンシング これは上記とは違う方法のようで、mRNAから相補的DNA(cDNA)断片を作り、そのシーケンシングとデータ処理でmRNAの発現状態を調べるようです。
出てきたデータは、機械学習の手法で分類されます。クラスタリング、次元削減などおなじみの手法に加えて、Differential expression, gene ontology enrichment, pseudotempral ordering, trajectory inference など、この業界に独特の手法も解説されています。ontology （オントロジー）というのは色々な概念がつながった構造を図示したもので、生物情報の論文でよく出てきます。もともとは哲学の「存在論」の意味でしたが、最近は生物学的現象→分子レベルの意味付けの文脈で見ます。「G検定」では、人間の持つ情報をコンピュータがわかるように整理記述すること、またそのフレームワークを指す、と下記の解説にあります。ちょっとふわふわした言葉で、相手をけむに巻くときに使われるかもしれないので、文脈に要注意です。
https://zero2one.jp/ai-word/ontology/
英語は https://en.wikipedia.org/wiki/Single-cell_transcriptomics その他から。
-omics ～学・分野（生物学で使う） proteomics タンパク質学 metabolomics 代謝物質学 transcriptomics 転写産物（mRNA）学 無理に訳さないでカタカナ語として使われます。
ontology オントロジー
oncology 腫瘍学
cytoplasm 原形質
inference 推定 「イ」ンフェレンス Bayes inference ベイズ推定
“This trajectory of cells can be linear, but can also bifurcate or follow more complex graph structures. The trajectory, therefore, enables the inference of gene expression dynamics and the ordering of cells by their progression through differentiation or response to external stimuli.”
この細胞の軌跡は線状でもよいが、分岐したりもっと複雑なグラフ構造に従ったりしてもよい。なので、この軌跡は遺伝子発現のダイナミクスや分化の過程での形態変化による細胞の序列化や外部刺激に対する応答を推定するのに使える。
trajectory 軌跡
bifurcation バイファケ―ション 分岐
differentiation 分化
stimuli スティミュらイ 刺激