Исследование представляет scMagnifier — фреймворк консенсус-кластеризации для анализа данных одноядерного секвенирования РНК (scRNA-seq), который решает проблему выявления тонких подтипов клеток, чьи транскрипционные различия часто маскируются техническим шумом и разреженностью данных. Методология включает генерацию in silico возмущений кандидатных транскрипционных факторов (TF), распространение эффектов возмущений через кластер-специфичные сети регуляции генов (GRN) для симуляции профилей экспрессии после возмущения, и интеграцию результатов кластеризации across множественных возмущений в стабильные назначения подтипов. Дополнительно разработан rpcUMAP — визуализация, aware возмущений, обеспечивающая четкое разделение между подтипами клеток и помогающая выбрать оптимальное число кластеров. В бенчмарках как для single-batch, так и multi-batch данных scMagnifier последовательно улучшает разрешение и точность идентификации тонких типов клеток. При интеграции со методами пространственной кластеризации, такими как STAGATE, метод совместим с рабочими процессами пространственной транскриптомики и эффективно выявляет подтипы опухолевых клеток и их пространственную организацию в раке яичников. Это имеет значимость для персонализированной онкологии, позволяя точнее классифицировать опухолевые популяции для таргетной терапии.