В статье представлен новый биоинформатический фреймворк scTAPAS (single-cell Transcriptome Allelic Prediction and Association Studies), предназначенный для реконструкции генотипов доноров непосредственно из данных одноядерной РНК-секвенирования (scRNA-seq). Это решение решает критическую проблему отсутствия сопоставленных генотипических данных в исследованиях одноядерных eQTL, позволяя выявлять гетерогенные генетические эффекты на экспрессию генов в зависимости от типа клеток. Методология основана на референсной импутации разреженной генетической информации, извлеченной из РНК-ридов, что позволяет генерировать дозировки генотипов с достаточной точностью для статистического тестирования ассоциаций. При применении к данным 5' scRNA-seq из атласа COMBAT (COVID-19 Multi-omic Blood Atlas) метод показал высокую эффективность: несмотря на тестирование лишь 18,0% вариантов по сравнению с традиционным массивным генотипированием, scTAPAS восстановил 68,6% пар eGene, зависящих от типа клеток, с сильным совпадением размеров эффектов. Особое значение имеет способность метода поддерживать импутацию классических аллелей HLA, что открывает возможности для анализа ассоциаций между вариациями HLA и репертуаром TCR на уровне одиночных клеток. Исследователи выявили специфичные для CD4+ T-клеток ассоциации между аллелями HLA II класса и использованием генных сегментов Va T-клеточного рецептора, что подчеркивает потенциал интеграции генетической информации в иммуногенетические исследования. Результаты демонстрируют, что генетическая информация, извлеченная из данных scRNA-seq, может успешно использоваться как для регуляторного, так и для иммуногенетического анализа, значительно расширяя возможности открытий в когортах, где традиционное генотипирование недоступно.