单细胞 Multiome

快速概览

单细胞多模态数据（multiome）的技术原理与分析框架，涵盖 RNA+ATAC、CITE-seq 等联合测量方法。

所属板块 分析方向与案例

把基础对象与算法方法重新放回真实分析任务与工作流。

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问题定义

什么是单细胞 Multiome

单细胞 Multiome 指在同一细胞层面同时测量两种或多种分子模态的技术，它与分别测量后再整合有本质区别：

维度	单细胞 Multiome	分别测量后整合
细胞对应	天然共享细胞索引	需要计算匹配或对齐
数据质量	同一细胞的同步测量	可能存在批次差异
分析粒度	真正的单细胞分辨率	可能是伪 bulk 或估算
技术平台	10x Genomics Multiome 等	独立实验平台

主要技术类型

技术名称	测量模态	应用场景
10x Multiome	RNA + ATAC	基因表达与染色质可及性联合分析
CITE-seq	RNA + Protein	表面蛋白与基因表达联合分析
REAP-seq	RNA + Protein	类似 CITE-seq 的替代方案
SHARE-seq	RNA + ATAC	基于分液的低成本方案
SCOPE-seq	RNA + DNA	单细胞基因表达与拷贝数

生物学价值

单细胞 Multiome 能够回答传统单模态无法回答的问题：

调控-表达关联

在同一细胞中直接观察调控元件（enhancer/promoter）与目标基因表达的关联：

\text{Cor}(\text{ATAC}_{\text{enhancer}}, \text{RNA}_{\text{target}}) \text{ at single-cell level}

细胞状态的多维刻画

同时从转录组和表观组定义细胞状态，提高分型的稳健性。

发育轨迹的连续追踪

观察细胞状态转换过程中，转录变化与染色质开放性的先后顺序。

技术原理

10x Genomics Multiome 工作流程

细胞核分离：提取细胞核（因 ATAC 需要开放染色质）
转座酶处理：Tn5 转座酶切割开放染色质区域并添加测序接头
凝胶珠包被：细胞核与凝胶珠（Gel Bead）结合
分区与 barcoding：在微流控芯片中分区，添加细胞条形码
文库构建：分别构建 RNA-seq 和 ATAC-seq 文库

数据特征

模态	数据类型	稀疏度	典型特征数
RNA	计数（UMI）	高（~90% 零值）	20,000-30,000 基因
ATAC	二值（peak）	极高（~95% 零值）	100,000-200,000 peaks
Protein	计数（ADT）	中等	100-200 抗体靶点

分析框架

预处理策略

RNA 模态：

QC：过滤低质量细胞、双细胞
标准化：log1p、CPM
特征选择：高变异基因

ATAC 模态：

Peak 注释：与基因关联
降维：LSI（Latent Semantic Indexing）
TF motif 富集：chromVAR

整合策略

策略 1：早期整合（Weighted Nearest Neighbor）

Seurat 的 WNN 方法：

各模态独立降维
构建联合最近邻图
计算模态权重（RNA vs ATAC 贡献）
统一聚类与可视化

策略 2：深度生成模型

MultiVI 架构：

编码器：分别编码 RNA 和 ATAC
联合潜在空间： $z \sim q(z | \text{RNA}, \text{ATAC})$
解码器：分别重建 RNA 和 ATAC
优势：可处理缺失模态，提供不确定性估计

下游分析

分析任务	方法	输出
调控元件-基因关联	SCENT、Cicero	eQTL-like 关联
TF 活性推断	chromVAR、SCENIC+	TF 活性得分
轨迹推断	联合 RNA + ATAC 的伪时间	分化路径
细胞通讯	整合表面蛋白（CITE-seq）	配体-受体对活性

分析难点

难点	具体表现	应对策略
噪声分布差异	RNA（泊松/负二项）vs ATAC（二值）	分别建模或使用深度生成模型
稀疏度差异	ATAC 比 RNA 更稀疏	特征选择、平滑处理、peak 聚合
模态异步	转录变化可能滞后于调控变化	时间序列分析、lag correlation
权重设置	模态贡献度平衡	WNN 权重自动学习、人工调参

工具推荐

用途	推荐工具	特点
预处理	Cell Ranger ARC	10x 官方流程
整合分析	Seurat v4+	WNN、统一可视化
深度模型	scVI-tools、MultiVI	不确定性估计
调控分析	Signac、SCENIC+	ATAC 专用工具
TF 活性	chromVAR、MAESTRO	motif 富集分析