空转可视化R包semla（四）空转数据解卷积

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上几期推文介绍了空转数据的读入，Seurat标准流程，以及多种整合单细胞和空转数据的算法，详见： Seurat空间转录组分析（一）数据读入 空间组学数据库SODB的本地使用 Seurat空间转录组分析（二）标准分析流程 整合单细胞和空转数据多种方法之CellTrek 整合单细胞和空转数据多种方法之Cell2location 整合单细胞和空转数据多种方法之RCTD 最近我在我的公众号【生信随笔】上分享了一个空转分析和可视化R包semla，详见： 空转可视化R包semla（一）入门介绍 空转可视化R包semla（二）基础可视化篇 空转可视化R包semla（三）分类标签的可视化 我注意到这个R包也提供了一个整合单细胞和空转数据的算法 NNLS （https://ludvigla.github.io/semla/articles/cell_type_mapping_with_NNLS.html）。因此，本文对这个算法进行测试。 一 .  NNLS代码实战 Step0.R包安装 github在https://github.com/ludvigla/s ………………………………