单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够捕捉单个细胞的基因表达信息，但聚类分析存在挑战。研究团队提出了新型孪生聚类框架scSiameseClu，集成双重增强、孪生融合和最优传输聚类模块，显著改善聚类结果，提高细胞分类准确性。该框架在多个真实数据集上优于现有方法，为细胞异质性解析提供了新工具。

单细胞蛋白质组学（SCP）研究单个细胞内蛋白质表达的多样性。近期《Nature》发表的研究表明，科学家利用新型质谱技术成功量化了单个HeLa细胞中一半的蛋白质组，吞吐量达到50-120个细胞/天。这一进展为细胞异质性研究提供了新工具，推动个性化医学和疾病机制的理解。

本文通过计算建模和单细胞基因组学分析mtDNA变异，发现亚群特异性变异源于细胞异质性，而非新生突变。研究提出谱系信息评分，强调克隆扩增在线粒体谱系追踪中的重要性。