單細胞組學技術現已能夠同時對單個細胞內的多種基因組模式進行分析。整合這些多組學數據需要計算框架，這些框架能夠在保持生物學真實性的同時建立跨模態關聯。一個核心挑戰在于平衡兩個相互競爭的目標：異構組學層之間的對齊以及特定模式的分布保留。過度對齊可能導致語義丟失，而嚴格的分布保留可能會在潛在表示中引發模式分離。這種根本性的權衡凸顯了需要先進策略來協調整合精度與生物學真實性。本文創新性地提出了一種多階段特征深度融合形式化方法，該方法結合了組學多核流形保持和引導性門控優化策略，并設計了scMAG算法。該框架旨在提高單細胞多組學的聚類精度和數據可視化效果，同時實現多組學潛在空間的自適應對齊，并優化環境空間中的組學數據分布，有效抑制生物噪聲和測量誤差。為了全面評估scMAG算法，我們將配對數據集scRNA-seq與scATAT-seq和ADT進行了對比。我們一致觀察到，scMAG在聚類效果和數據可視化清晰度方面優于其他算法。進一步的多任務實驗分析表明，這種提升源于scMAG能夠改善數據空間中潛在特征的分布，并在多組學之間自適應地平衡共享信號和特定模式的信號。scMAG不僅顯著提高了聚類性能，還在特征降維、批量效應去除、多模態數據整合、細胞軌跡推斷等方面表現出色，并且具有良好的生物學可解釋性。這種方法為多模態單細胞數據的深入分析提供了新的理論支持和實踐參考。