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拉曼組是一種免熒光標記、無損、信息豐富的單細胞代謝表型組，可在單細胞尺度以低成本、快速、活體的方式識別和分選，從微生物到動植物等各種細胞類型的代謝狀態與功能互作。隨著拉曼流式細胞儀等新裝備的出現，拉曼組數據規模正在爆發性增長。如何從這些海量單細胞拉曼光譜中高效、可靠地提取可解釋的生物學信息，已成為制約拉曼組廣泛應用的重要瓶頸。中國科學院青島生物能源與過程研究所研究團隊開發了面向拉曼組大數據的集成分析框架RamEx。該平臺針對拉曼組數據的特點，以自動化質控算法與高效并行計算流程為核心，建立了從數據讀取、標準化預處理到下游數據挖掘的一站式工作流，并示范了在單細胞水平上，對微生物代謝表型組異質性與代謝模式分化的系統解析。研究還提出了基于迭代卷積的離群值檢測算法。該方法面向復雜微生物樣本中噪聲來源多樣、偽影干擾強、閾值難以經驗設定等現實問題，可在無預設參數的情況下動態識別異常光譜，減少對先驗參數與人工閾值的依賴。該算法在病原菌、益生菌及環境微生物等多類真實樣本中，展現出良好的魯棒性，為后續基于拉曼組數據的深度學習建模與機制解析提供了準確、可靠的數據基礎。基于RamEx，研究團隊進一步展示了拉曼組數據在捕捉表型異質性方面的獨特優勢。拉曼組深度解析能追蹤不同細胞中脂質、蛋白質與核酸等大分子組成的動態變化，進而在群體尺度上以單細胞精度揭示微生物代謝狀態的分化與演替規律，為理解復雜群落的功能組織與環境適應機制，提供了新的研究思路和技術路徑。相關研究成果發表在Microbiome上。研究工作得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃及山東省重點研發計劃等的支持。論文鏈接研究開發出面向拉曼組大數據的集成分析框架RamEx