В статье представлен Locat — новый вычислительный фреймворк, предназначенный для повышения точности идентификации маркерных генов в данных транскриптомики единичных клеток (scRNA-seq). В отличие от существующих методов, которые фокусируются только на обогащении генов в целевых популяциях, Locat одновременно оценивает и значительное снижение экспрессии генов за пределами этих популяций (деплецию). Методология основана на использовании взвешенных гауссовых смешанных моделей для моделирования плотности экспрессии генов и фонового шума, что позволяет вычислять единый показатель локализации. Тестирование на синтетических и биологических данных (включая дерму мыши и PBMC человека) показало, что Locat эффективно выявляет компактные наборы генов, отражающие линии дифференцировки и временную динамику регуляции. Использование таких локализованных наборов генов позволяет строить эмбеддинги, которые лучше сохраняют разделение клеточных популяций и траектории развития, чем стандартные методы отбора высокоизменчивых генов. Важным преимуществом является способность метода выявлять стимул-зависимые программы (например, при воздействии интерферона-бета) без необходимости предварительной коррекции батч-эффектов или интеграции данных.