В статье представлен метод RAMP (Rank-preserving Alignment of Multi-platform Proteomics) — новая неконтролируемая вычислительная рамка для выравнивания данных протеомики, полученных с различных платформ, таких как цитометрия, секвенирование и пространственная визуализация. В отличие от существующих методов, ориентированных на РНК, которые приоритизируют общие эмбеддинги, RAMP выравнивает общие белковые маркеры без необходимости предварительной аннотации типов клеток, используя специфические для образца якоря и монотонные преобразования. Ключевым преимуществом подхода является сохранение порядка экспрессии маркеров внутри образца, что предотвращает опасные ошибки интерпретации, такие как обратное изменение рангов экспрессии, которые могут привести к неверной идентификации клеточных популяций. Метод был протестирован на семи задачах интеграции, показав наилучший баланс между коррекцией батчей и сохранением типов клеток, а также улучшил качество входных данных для линейных моделей, k-NN и небольших нейросетей в задачах кросс-платформенной аннотации и предсказания отсутствующих маркеров. Практическая значимость RAMP продемонстрирована на нескольких клинических примерах: в костном мозге метод позволил импутировать пропавший канал CD19 в данных CODEX, восстановив пространственное распределение В-клеток; в меланоме перенос пространственной информации выявил связь пролиферирующих CD8 Т-клеток с выживаемостью; в раке легких предсказанные состояния HLA-ABC ассоциировались с худшим безрецидивным выживанием; в раке головы и шеи анализировались ниши фибробластов и макрофагов. Результаты подтверждают ценность гармонизированных входных данных для предиктивного обучения и обосновывают использование RAMP в качестве предварительной обработки для протеомических фундаментальных моделей.