单细胞蛋白组学与转录组数据整合分析方法

随着单细胞测序技术的飞跃发展，科研人员得以以单细胞分辨率解析细胞间异质性。其中，单细胞转录组测序（scRNA-seq）主要揭示细胞的mRNA表达图谱，而单细胞蛋白组学（scProteomics）则更贴近功能输出层面的蛋白表达信息。两者代表了细胞生命活动的不同维度，其联合应用正逐步成为深入理解复杂生物系统的关键策略。

 

多组学整合的挑战与应对策略

在单细胞层面整合scRNA-seq与scProteomics数据，主要面临以下挑战：

• 数据类型异质性：两种数据来源于不同实验平台，噪声水平、检测下限及数据分布差异较大。

• 特征空间不一致：并非所有检测到的mRNA都对应已识别的蛋白产物，存在特征缺失与冗余问题。

• 维度不对称：scRNA-seq通常拥有上万基因的表达数据，而当前scProteomics每细胞可量化的蛋白种类相对较少。

为应对这些挑战，研究者发展出多种整合策略，涵盖基于锚点的对齐方法、矩阵分解、深度学习架构和图神经网络等不同技术路径。

 

基于共享特征的锚点对齐（Anchor-based Integration）

这类方法通过识别不同组学间具有表达共性的特征（如mRNA-蛋白对），作为“锚点”进行细胞间对齐与空间映射。

🔹 代表方法：Seurat v4 Multimodal Integration

Seurat是一套功能强大的单细胞分析工具，其v4版本引入了“anchor”机制。该方法在scRNA-seq与scProteomics之间寻找表达模式相似的细胞或特征作为匹配对，进而通过加权最近邻算法将两个数据集投射到统一的低维空间中。这种方式适合特征重叠较多、希望进行细胞类型联合注释的应用场景。

 

基于矩阵分解的降维整合（Matrix Factorization）

通过线性降维手段，提取两个组学之间共享的潜在因子，并在此基础上构建细胞嵌入空间。

🔹 代表方法：MOFA+（Multi-Omics Factor Analysis）

MOFA+使用变分贝叶斯框架，将多组学数据分解为一组潜在因子，用于解释各模态间的共性和特异性信号。该模型适合在无监督背景下提取主导变异源，常用于疾病亚型识别、多组学轨迹分析等场景。MOFA+支持缺失数据，因而在特征重叠有限的scRNA-seq与scProteomics数据整合中尤为实用。

 

基于深度学习的非线性映射（Deep Learning-based Integration）

神经网络提供了更强的建模能力，尤其适合表达模式复杂、数据噪声较高的单细胞数据整合任务。

🔹 代表方法：totalVI（total Variational Inference）

totalVI 是基于变分自编码器（VAE）的概率模型，能够同时建模mRNA和蛋白数据的联合分布。其设计初衷是整合CITE-seq等RNA+抗体标签数据，但也可扩展用于scProteomics数据。totalVI可实现数据降维、批次校正、去噪、聚类等多种功能，适合大规模单细胞数据的系统分析。

 

基于图神经网络的跨模态学习（Graph-based Integration）

图神经网络利用节点间的连接关系，能捕捉不同组学间复杂的调控模式，是当前多组学整合中前沿的发展方向。

🔹 代表方法：GLUE（Graph-linked Unified Embedding）

GLUE构建跨组学的基因调控网络，并将各组学数据嵌入同一潜在空间。该方法能够整合多种模态数据（包括RNA、蛋白、表观组学等），并具备较强的泛化能力。它特别适用于构建跨物种或跨组织类型的单细胞图谱。GLUE通过融合图结构与组学特征，显著提升了细胞间相似性建模的生物学解释力。

 

整合单细胞转录组测序与单细胞蛋白组学数据，代表了单细胞组学从“维度并列”迈向“功能互补”的关键进程。多模态融合不仅提升了细胞状态识别的精度，也为揭示基因调控网络、解析组织发育轨迹及疾病微环境提供了全新视角。在这一领域，百泰派克生物科技持续紧跟单细胞与多组学整合分析的发展趋势，致力于为生命科学研究者提供可靠、高效的单细胞蛋白质组学分析服务。欢迎联系我们，共同探索细胞组学的新边界。

 

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