Исследователи разработали интегрированный экспериментальный и вычислительный конвейер для аннотации клеток на уровне белков с применением масс-спектрометрии единичных клеток (SCP). Методология включала изоляцию T-клеток, B-клеток, моноцитов и NK-клеток методом негативной селекции для создания высокоточного референса, параллельно несортированные PBMC обрабатывались на системе cellenONE с детекцией label-free DIA на масс-спектрометре Orbitrap Astral Zoom. Авторы систематически бенчмаркили методы нормализации, импутации и кластеризации для оценки их влияния на разделение типов клеток. Ненаблюдаемый анализ разрешил функциональные субпопуляции внутри каждой линии, а вероятностный SCP-классификатор, обученный на этих аннотациях, идентифицировал соответствующие типы клеток и состояния в несортированной фракции PBMC. Работа предоставляет аналитически бенчмаркированный SCP-воркфлоу с готовым к использованию белковым референсом для присвоения иммунных клеток. Вычислительные методы включают машинное обучение для классификации клеточных типов, что имеет значение для иммунологических исследований и персонализированной медицины.