解复用方法之间的不一致揭示了多重单细胞数据中结构化的细胞质量梯度

介绍了 Split-flow，这是一种模块化的 Nextflow DSL2 流程，通过事后基于一致性的决策框架，对来源于血液系统恶性肿瘤样本的多重单细胞多组学测序数据进行预处理。

为多重单细胞多组学实验的设计提供了实践指导，包括建议将基于抗体的哈希标记与 SNP 基因型参考相结合，以实现正交去复用。

揭示了基于 SNP 的去复用较基于哈希的方法对测序深度更为敏感，并且联合策略能够减轻细胞类型回收过程中依赖测序深度的偏倚。

证明了不同去复用方法之间的不一致包含有关细胞质量的结构化诊断信息；在多发性骨髓瘤 CITE-seq 样本中，一致性类别反映出真实的质量梯度。

利用 T 细胞受体序列这一正交生物学读出验证了一致性框架；在高置信度层级中，经确认的公共 TCR 序列富集了 5.3 倍。

将该预处理框架应用于三种检测类型（snMultiome-seq、scRNA-seq 和 scATAC-seq）的 AML 患者样本，并证明基于 ATAC 的去复用能够解析供体归属不一致的问题。

作者声明不存在利益冲突。

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关键词：单细胞多组学 · 样本去复用 · Nextflow流程 · 细胞质量评估 · CITE-seq · 多发性骨髓瘤

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.10.724135v1?rss=1