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    SceneKit_高级01_GLSL

    SceneKit_入门01_旋转人物 SceneKit_入门02_如何创建工程 SceneKit_入门03_节点 SceneKit_入门04_灯光 SceneKit_入门05_照相机 SceneKit_入门06_行为动画 SceneKit_入门07_几何体 SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画 SceneKit_中级02_SCNView 详细讲解 SceneKit_中级03_切换照相机视角 SceneKit_中级04_约束的使用 SceneKit_中级05_力的使用 SceneKit_中级06_场景的切换 SceneKit_中级07_动态修改属性 SceneKit_中级08_阴影详解 SceneKit_中级09_碰撞检测 SceneKit_中级10_滤镜效果制作 SceneKit_中级11_动画事件 SceneKit_高级01_GLSL SceneKit_高级02_粒子系统深入研究 SceneKit_高级03_自定义力 SceneKit_高级04_自定义场景过渡效果 SceneKit_高级05 检测手势点击到节点 SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标 SceneKit_高级07_SCNProgram用法探究 SceneKit_高级08_天空盒子制作 SceneKit_高级09_雾效果 SceneKit_大神01_掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字

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    SceneKit_中级08_阴影详解

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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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