5.2.3 空间数据与单细胞数据的整合（Deconvolution）

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5.2.3 空间数据与单细胞数据的整合（Deconvolution） 5.2.3 空间数据与单细胞数据的整合（Deconvolution）：从像素到细胞类型的可解释映射实践指南你有没有站在显微镜前，凝视一张空间转录组切片——那些密密麻麻、色彩斑斓的spot，每个都像一枚微型生物传感器，记录着数百个基因在组织原位的表达强度？但它们不是细胞，而是直径50–100 μm的捕获区域，平均覆盖3–15个细胞。你手头却有一套高分辨率的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据：两万多个细胞，精细注释到亚型、状态、发育轨迹……可这两套数据之间，横亘着一道“尺度鸿沟”——前者是空间约束下的混合信号，后者是无空间信息的纯细胞类型谱。