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单细胞蛋白质组学可直接反映细胞状态的功能特征，但靶向检测只能测量有限且彼此不一致的蛋白质面板，导致不同实验中的信息彼此割裂。在此，我们介绍 ProtCell：一种基础模型，利用来自 98 个数据集的约 3.8 亿个细胞进行预训练和评估。ProtCell 在 Transformer 编码器中结合蛋白质身份嵌入与连续丰度嵌入，并通过掩码丰度建模学习细胞和蛋白质层面的表征。ProtCell 首先通过可迁移的注释和批次校正连接割裂的蛋白质谱，同时保留生物学组织结构。随后，该模型通过丰度重建扩展有限的蛋白质谱，并推断出一种未测量的细胞毒性蛋白质程序；该程序在自然杀伤细胞和记忆 CD8$^+$ T 细胞中富集。模型学得的蛋白质依赖关系还能指导精简检测面板的筛选，使其在保留蛋白质谱重建和生物学分类所需信息的同时减少检测指标。因此，ProtCell 为连接割裂的蛋白质组谱、拓展超出已测面板的信息以及指导更具信息量的测量提供了一个框架。
ruijiang{at}tsinghua.edu.cn
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摘要
单细胞蛋白质组学能够直接反映细胞状态的功能特征，但靶向检测所测量的蛋白质面板有限且彼此不一致，导致不同实验中的信息碎片化。在此，我们介绍 ProtCell：一种基础模型，使用来自 98 个数据集、约 3.8 亿个细胞进行预训练和评估。ProtCell 在 Transformer 编码器中结合蛋白质身份嵌入与连续丰度嵌入，并通过掩码丰度建模学习细胞和蛋白质层面的表征。ProtCell 首先通过可迁移的注释和批次校正关联碎片化的蛋白质谱，同时保留其生物学组织结构。随后，它通过丰度重建扩展有限的蛋白质谱，并推断出一种未测量的细胞毒性蛋白质程序；该程序在自然杀伤细胞和记忆性 CD8$^+$ T 细胞中富集。模型学习到的蛋白质依赖关系还可用于指导紧凑型面板的选择，使其在保留蛋白质谱重建和生物学分类所需信息的同时减少检测指标。由此，ProtCell 提供了一个框架，可用于关联碎片化的蛋白质谱、扩展已测量面板之外的信息，并指导更具信息量的测量。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
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本预印本的版权持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
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发布于 2026 年 10 月 27 日。
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ProtCell：单细胞蛋白质组学基础模型
Bowen Hu、Zhen Li、Qun Jiang、Qijin Yin、Zeyang Liu、Rui Jiang
bioRxiv
2026.10.22.760932；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.22.760932
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ProtCell：单细胞蛋白质组学基础模型
Bowen Hu、Zhen Li、Qun Jiang、Qijin Yin、Zeyang Liu、Rui Jiang
bioRxiv
2026.10.22.760932；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.22.760932
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关键词：单细胞蛋白质组学 · 基础模型 · Transformer · 蛋白质丰度重建 · 批次校正
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.760932v1?rss=1