通过基于质谱的单细胞蛋白质组学解析人类PBMC中免疫谱系与细胞状态异质性

由 root 提交于 周五, 07/31/2026 - 16:47
单细胞蛋白质组学(single-cell proteomics, SCP)目前缺乏经过验证的基准标准,细胞注释往往依赖于转录组学代理。无监督聚类提供了一种无需代理的替代方案,但其成功依赖于生物学信号强于技术变异。在同质性样本中,这一点是可以实现的;但在异质性群体中,尤其是当关系密切的细胞类型之间仅存在细微差异时,技术变异可能主导聚类过程,从而掩盖细胞注释所需的生物学信息。 为了解决这一问题,我们开发了一套用于蛋白质水平细胞注释的实验与计算整合流程,并将其应用于人外周血单个核细胞(PBMCs),作为免疫细胞测试案例。我们通过阴性选择分选分离了T细胞、B细胞、单核细胞和NK细胞,以构建高保真参考数据集。与此同时,对来自同一供体的未经分选的PBMCs在cellenONE平台上进行处理,并使用Orbitrap Astral Zoom上的无标记DIA进行采集。利用带标签的参考数据,我们系统地对归一化、插补和聚类方法进行了基准评估,以考察其对细胞类型分离效果的影响。无监督分析解析出了各谱系内部的功能性亚群,而基于这些注释训练的概率型SCP分类器则在未经富集、具有异质性的PBMC组分中识别出了相应的细胞类型和状态,从而验证了该流程在复杂样本中的适用性。 总之,本研究提供了一套经过分析学基准验证的SCP工作流程,能够解析人PBMCs中的免疫谱系及细胞状态异质性,并提供了一个可用于分类器构建的蛋白质水平参考框架,以实现免疫细胞归属判定。

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通过基于质谱的单细胞蛋白质组学解析人PBMC中的免疫谱系与细胞状态异质性

Samantha A O'Connor,Romell B Gletten,Ritin Sharma,Zoe N Jensen,Brooke Lovell,Krystine Garcia-Mansfield,Lucy Y Ghoda,Bin Zhang,David E Frankhouser,Russell C Rockne,Jeffrey M Trent,Guido Marcucci,Patrick Pirrotte

doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.29.741525

Samantha A O'Connor 1 美国亚利桑那州菲尼克斯,转化基因组研究所,早期检测与预防部;

在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方,其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议提供。

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发布于 2026 年 7 月 30 日。

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Samantha A O'Connor,Romell B Gletten,Ritin Sharma,Zoe N Jensen,Brooke Lovell,Krystine Garcia-Mansfield,Lucy Y Ghoda,Bin Zhang,David E Frankhouser,Russell C Rockne,Jeffrey M Trent,Guido Marcucci,Patrick Pirrotte

bioRxiv 2026.07.29.741525; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.29.741525

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Samantha A O'Connor,Romell B Gletten,Ritin Sharma,Zoe N Jensen,Brooke Lovell,Krystine Garcia-Mansfield,Lucy Y Ghoda,Bin Zhang,David E Frankhouser,Russell C Rockne,Jeffrey M Trent,Guido Marcucci,Patrick Pirrotte

bioRxiv 2026.07.29.741525; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.29.741525


📄 原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.29.741525v1?rss=1

🏷️ 单细胞蛋白质组学 PBMC 免疫细胞注释 质谱分析 细胞异质性 分类器构建