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    SPOTlight || 用NMF解卷积空间表达数据

    空间解析基因表达谱是理解组织组织和功能的关键。然而,目前空间转录组分析技术(Spatial Transcriptomics,ST)尚未达到单细胞分辨率,往往需要结合单细胞RNA测序(scRNA-seq)信息来反褶积(或解卷积,Deconvolute )空间数据集。SPOTlight利用这两种数据类型的优势,能够将ST与scRNA-seq数据集成,从而推断出复杂组织中细胞类型和状态的位置。SPOTlight基于一个种子的非负矩阵因子分解回归(Seeded NMF regression ),使用细胞类型标记基因和非负最小二乘(NNLS)初始化,随后去卷积ST捕获位置(spot)。在作者的文章中,在示例数据人类胰腺癌中,成功地将患者切片划分为健康和癌区,并进一步精细绘制正常和肿瘤细胞状态。SPOTlight 流程如下:

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