В исследовании представлен MitoChontrol — новый вероятностный фреймворк, предназначенный для интеллектуального контроля качества данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Традиционные методы используют фиксированные пороги процента митохондриальных транскриптов, что часто приводит к ошибочному удалению здоровых, но метаболически активных клеток, или сохранению поврежденных образцов. Авторы предлагают моделировать долю митохондриальных транскриптов внутри транскрипционно когерентных кластеров с помощью распределения гауссовых смесей. Это позволяет определять пороги фильтрации на основе апостериорной вероятности повреждения клетки, учитывая специфику конкретного типа ткани. Тестирование на данных аденокарциномы протоков поджелудочной железы и контролируемых экспериментах показало, что MitoChontrol превосходит стандартные методы по точности селекции. Метод эффективно удаляет деградировавшие клетки, сохраняя при этом биологически значимые популяции с повышенным содержанием митохондриальной РНК, что критически важно для точного анализа сложных патологий.