SCPline：单细胞蛋白质组学数据预处理的交互式框架——解决数据稀疏性与多模态整合挑战的创新平台

单细胞蛋白质组学面临数据稀疏性、高噪声和多模态整合等挑战。东北林业大学团队开发了基于R Shiny的SCPline平台，集成质谱(MS)、抗体(CyTOF)和多组学(CITE-seq)三大技术路线，提供从质控、标准化到降维聚类的全流程解决方案。该工具通过KNN插补、ComBat批次校正和加权最近邻(WNN)算法，显著提升数据可靠性，为肿瘤微环境、免疫图谱等研究提供标准化分析框架，发表于《Briefings in Bioinformatics》。

　　

在生命科学领域，单细胞技术正以前所未有的分辨率揭示细胞间的微妙差异。然而，当研究焦点从转录组转向功能执行者——蛋白质时，科学家们遇到了更棘手的挑战：蛋白质丰度低导致的数据稀疏性、翻译后修饰(PTM)带来的复杂性，以及抗体交叉反应等技术噪声。这些问题使得单细胞蛋白质组学数据分析如同在暴风雨中捕捉萤火虫的微光，传统批量检测方法更是会掩盖关键生物学信号。尽管单细胞转录组已有Seurat、Scanpy等成熟工具，蛋白质组学领域却长期缺乏专用解决方案。

针对这一技术空白，东北林业大学联合哈尔滨工业大学的研究团队开发了SCPline——一个基于R Shiny框架的交互式预处理平台。该研究创新性地整合了质谱(SCoPE2)、抗体标记(CyTOF)和多组学(CITE-seq)三大技术路线的分析方法，通过标准化工作流和可视化模块，使研究者能高效处理稀疏、高噪声的蛋白质组数据。相关成果发表于生物信息学权威期刊《Briefings in Bioinformatics》，为肿瘤免疫、发育生物学等领域提供了重要工具支撑。

研究团队采用三大关键技术：针对质谱数据的KNN(k=3)缺失值插补和肽段聚合算法（支持sum/mean/median等多种方法）；基于normCytof的抗体数据标准化和openCyto自动门控；整合Seurat的加权最近邻(WNN)算法实现RNA-蛋白质多模态分析。平台部署在配备384逻辑处理器的高性能服务器，支持TB级内存运算。

Flow cytometry模块
通过.fcs文件解析和三级门控策略（Singlet1-3）过滤无效细胞，保留97.46%目标群体。采用normCytof标准化后，抗体信号变异系数降低60%（如Eu151Di信号集中至log6区间）。多维标度(MDS)分析显示实验组/对照组清晰分离，非冗余评分(NRS)验证标记物选择合理性。

Single-cell multi-omics模块
集成Seurat的CLR（Centered Log Ratio）标准化和方差稳定变换(VST)，从2000个高变基因中识别关键特征。WNN算法整合RNA与抗体衍生标签(ADT)，使UMAP图中CD4⁺
T细胞亚群分辨率提升35%，聚类一致性指数达0.89。

MASS workflow模块
肽段强度经行均值(p_ij
^norm
=p_ij
/mean(p_i
))和列中位数双重标准化，中位数抛光(Median Polish)聚合优于常规方法。ComBat校正后批次效应降低72%，PCA主成分解释度提高至85%。

该研究突破了单细胞蛋白质组学分析的三大瓶颈：数据稀疏性（通过KNN插补保留95%有效数据）、技术变异（CLR/normCytof标准化使信号一致性提升50%）、多模态整合（WNN算法实现RNA-蛋白质协同聚类）。虽然处理百万级细胞需25分钟的性能有待优化，但平台已成功应用于急性髓系白血病(AML)细胞图谱构建，发现新的表面蛋白标记组合。未来通过引入GPU加速和云端部署，SCPline有望成为单细胞多组学研究的标准预处理工具，为精准医疗提供更可靠的蛋白质组学洞察。