利用 BEACON 对单细胞 RNA 测序进行准确且可扩展的去多重化

基于条形码的多重化策略能够显著提高样本通量、降低成本，同时减轻单细胞RNA测序实验中的批次效应。然而，这些方法可能受到去多重化不准确或效率低下的限制，从而导致细胞丢失和统计效能降低。在此，我们提出BEACON，一种新型样本去多重化方法，可从数据中高效学习背景计数分布，并将其从单个细胞中去除，从而提高分类准确性。在多个人人体数据集中，BEACON的表现优于其他最先进的方法。我们将其应用于体外癌细胞系时间进程实验，成功鉴定出与体内侵袭性肿瘤相关的基因。最后，我们将BEACON拓展至蛋白质-转录组多模态分析，增强了蛋白质信号的恢复能力，并鉴定出一个具有Th17样表型的CD161阳性效应记忆CD4 T细胞群体；随后，我们对该群体进行了前瞻性验证。因此，BEACON还可应用于其他基于液滴的单细胞测序方法。

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发布于 2026 年 9 月 30 日。

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使用 BEACON 对单细胞 RNA 测序进行准确且可扩展的去多重化

Brian W Ji

Marshall Lammers

Aubrey Houser

Nicholas Chan

Jose Rodriguez

Hannah Chae

Cheryl Xiang

Jack Bui

Hojun Li

Andrew Ji

bioRxiv

2026.09.26.754667；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.09.26.754667

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使用 BEACON 对单细胞 RNA 测序进行准确且可扩展的去多重化

Brian W Ji

Marshall Lammers

Aubrey Houser

Nicholas Chan

Jose Rodriguez

Hannah Chae

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Jack Bui

Hojun Li

Andrew Ji

bioRxiv

2026.09.26.754667；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.09.26.754667

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.26.754667v1?rss=1

🏷️ 单细胞RNA测序 样本去多重化 条形码多重化 液滴微流控测序 多模态组学分析