scplainer：基于线性模型的质谱单细胞蛋白质组学数据分析新方法

针对质谱单细胞蛋白质组学(SCP)数据存在技术变异大、缺失值多、分析流程复杂等问题，Christophe Vanderaa和Laurent Gatto开发了scplainer分析框架。该研究通过最小化数据处理步骤，采用线性模型(LM)同步校正批次效应、解析生物变异，实现方差分析、差异丰度分析和组分分析，支持多数据集整合。发表于《Genome Biology》的成果为SCP研究提供了标准化、可解释的分析工具，将研究重点从数据处理转向生物学问题探索。

　　

在生命科学领域，单细胞蛋白质组学(SCP)技术正以前所未有的分辨率揭示细胞异质性。然而，质谱(MS)技术固有的技术变异、高比例缺失值以及缺乏标准化分析流程，严重阻碍了数据的生物学解读。不同实验室采用的样本制备方法（如TMT/mTRAQ标记或非标记）和质谱采集模式（DDA/DIA/WWA）更增加了数据复杂性。现有分析方法往往过度依赖复杂的预处理步骤（如插补、归一化），不仅引入偏差，还掩盖了真实的生物学信号。

针对这些挑战，比利时鲁汶大学（Université catholique de Louvain）的研究团队开发了scplainer分析框架。这项发表于《Genome Biology》的研究创新性地采用线性回归模型，通过四个关键步骤实现数据解析：特征质量控制、样本质量控制、前体-肽段聚合和对数转换。研究团队设计了自适应建模策略，根据每个肽段的缺失值模式动态调整模型参数，并引入n/p比值（观测细胞数/待估参数比）作为客观过滤标准，有效解决了高缺失值难题。

标准化SCP数据分析流程

scplainer核心采用线性模型Y=Xβ+ε，其中技术因素（如MS采集批次、标记效应）与生物因素（如细胞类型）被同步建模。通过ridge回归估计系数β，实现技术变异校正与生物信号提取的协同优化。相比传统ComBat或limma方法，该框架无需预先插补缺失值，且支持多批次数据整合。

通过方差分析探索数据

在Leduc等人的plexDIA数据集应用中，模型解析出技术因素解释绝大部分方差（97%），而细胞类型仅占3%。但关键生物标志物如波形蛋白(VIM)和肌动蛋白结合蛋白(TMSB4X)仍显示出显著的细胞类型特异性表达模式。值得注意的是，黑色素瘤耐药亚群的发现验证了该方法识别微弱生物信号的能力。

差异丰度分析揭示生物学意义

分析鉴定出2535个差异表达肽段（FDR<5%），其中细胞粘附相关蛋白（VIM、CTTN）在黑色素瘤中高表达，而肌动蛋白调节因子（TMSB4X）在单核细胞中富集。研究特别指出，肽段水平的分析能检测到蛋白质异构体或翻译后修饰导致的表达差异，这是传统蛋白质聚合方法无法实现的。

组分分析解析细胞异质性

基于APCA+框架的降维分析显示，校正后的数据能清晰分离黑色素瘤细胞与单核细胞（t-SNE可视化）。在组分载荷分析中，CORO1A和LCP1等蛋白被确定为单核细胞特征标志物，而VIM和MCAM则标志黑色素瘤群体。该方法成功复现了原始研究中报道的耐药亚群，GO分析进一步验证该亚群与氧化代谢通路的相关性。

多数据集整合验证

研究将三个plexDIA数据集（含Q-Exactive和timsTOF-SCP平台数据）整合分析，证明scplainer能有效消除平台间批次效应。整合后数据中细胞类型解释方差提升至14%，关键标志物如VIM和LMNA显示出跨平台一致性表达趋势，但约35%肽段的差异表达方向存在平台间差异，提示实验条件对蛋白质检测的影响不容忽视。

这项研究通过建立标准化、可解释的SCP分析框架，解决了当前领域内数据处理流程混乱、技术变异校正不彻底等核心问题。scplainer的创新性体现在：1）自适应建模处理缺失值；2）同步校正多源技术变异；3）支持肽段水平精细分析。其与SingleCellExperiment数据结构的兼容性，更便于衔接下游单细胞分析工具。尽管存在对MNAR（非随机缺失）机制未建模等局限，该工作为将SCP技术转化为生物学发现提供了关键方法学支持，标志着单细胞蛋白质组学分析从技术导向转向问题导向的新阶段。