BayesPrism(贝叶斯棱镜法)可提取单细胞数据去卷积后将信息映射至bulkRNA数据对其进行细胞分群

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贝叶斯棱镜法作为一种工具可以 根据scRNA数据 (作为先验模型)去 推断bulkRNA数据 中 肿瘤微环境组成 (不同免疫细胞组分/不同细胞群)和 基因表达情况 。 开发者展示的图片就很形象了，左边图展示了把标注了不同细胞类型的单细胞数据作为先验信息(prior info)的基因信息和bulkRNA测序数据输入进贝叶斯棱镜算法，右图就是通过了棱镜算法之后慢慢地把bulkRNA测序数据中每个样本里所占的标注细胞类型的细胞百分比展示出来。 那么再通俗的来说，贝叶斯棱镜法就是将 单细胞数据 中的 不同细胞亚群信息提取出来 ，并 按照提取出来的信息 将 bulkRNA数据 的 每一个样本 也 分成不同细胞亚群 (不够专业但方便理解)。 但其实类似的算法也有很多，另外一个比较热门的算法是CIBERSOTx，但相比于CIBERSOTx, 贝叶斯棱镜法利用了贝叶斯定理(Bayes’theorem)及吉布斯采样(Gibbs ………………………………