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23 thg 12, 2024 · RCTD是一种将单细胞RNA测序数据中的细胞类型注释转移到空间转录组学数据的方法，通过整合两种数据，能精确为空间spots分配细胞类型，帮助理解空间组织结构中的基因表达情况。
11 thg 3, 2025 · Robust Cell Type Decomposition (RCTD) is a statistical method for decomposing cell type mixtures in spatial transcriptomics data. In this vignette, we will use a simulated dataset to demonstrate how you can run RCTD on spatial transcriptomics data and visualize your results.
18 thg 2, 2021 · Spatial mapping of cell types with RCTD enables the spatial components of cellular identity to be defined, uncovering new principles of cellular organization in biological …
19 thg 11, 2022 · 稳健细胞类型分解 (Robust Cell Type Decomposition，简称RCTD)是一种从空间转录组数据中学习细胞类型的统计方法。 在本次示例中，我们将为小脑Slide-seq数据集反卷积注释细胞类型。
29 thg 3, 2023 · 使用spacexr库进行Visium空间转录组数据全模式分析，通过RCTD方法实现单细胞注释与区域差异表达研究，涵盖数据预处理、反卷积权重计算及可视化步骤。
RCTD learns cell type profiles from the scRNA-seq dataset, and uses these to label the spatial transcriptomics pixels as cell types. RCTD has been tested across a variety of spatial transcriptomics technologies including imaging-based (e.g. MERFISH) and sequencing-based (e.g. Slide-seq, Visium).
20 thg 10, 2024 · RCTD 通过整合单细胞和空间转录组学数据，能够较为精确地为空间点（spots）分配细胞类型或细胞类型的混合，以便更好地理解空间组织结构中的基因表达情况。
虽然该方法最初是为了空间转录开发的，但其也可以用于bulk转录组中细胞类型及组合比例的判定上。 RCTD基于R语言，其开源包可在 291986.555win5win.com/dmcable/RCTD下载。 RCTD依赖的假设是，对于不同的细胞类型，其平台差异是相等的，但这一假设并不一定成立。
Robust cell type decomposition（RCTD）去卷积分析需要用到注释好的scRNA-seq数据，如果 空间转录组 （ST）与单细胞转录组（scRNA）样本包含类似的细胞类型种类，每个Spot可能包含按照一定比例的多个异质类型细胞组成，则可以根据这个方法估计这些未知比例。
Welcome to RCTD, an R package for learning cell types and cell type-specific differential expression in spatial transcriptomics data. RCTD inputs a spatial transcriptomics dataset, which consists of a set of pixels, which are spatial locations …
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