В статье представлен DPCGS — инновационный вычислительный фреймворк, предназначенный для интеграции статистик полногеномного поиска ассоциаций (GWAS) с данными секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Основная цель метода заключается в преодолении сложности связи генетических вариантов с конкретными клеточными популяциями, что критически важно для понимания механизмов сложных заболеваний. Методология DPCGS базируется на гипотезе, что гены, приоритезированные в GWAS, демонстрируют повышенную экспрессию в соответствующих целевых клетках по сравнению с контрольными группами. Бенчмаркинг на симулированных данных подтвердил, что DPCGS превосходит существующие аналоги по точности и чувствительности при идентификации релевантных типов клеток. В ходе практического применения алгоритма были выявлены ключевые клеточные субпопуляции: олигодендроциты и астроциты при болезни Альцгеймера, а также макрофаги и B-клетки при астме. Кроме того, метод позволил определить потенциальные молекулярные регуляторы, такие как транскрипционные факторы CD74, FOS, FLI1 и AP-1. Данная разработка открывает новые возможности для поиска биомаркеров и разработки таргетной терапии.