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一种细胞类型反卷积集成方法及其应用研究

一、引言

近年来，随着生物信息学和计算生物学的发展，细胞类型反卷积技术逐渐成为研究细胞异质性的重要手段。该技术能够在复杂的多细胞生物体系中识别特定类型的细胞，并通过计算方式精确描绘其表达谱，有助于我们对各种生物学现象的深入研究。然而，由于实验条件和数据的复杂性，如何设计高效、准确的细胞类型反卷积方法，仍是亟待解决的关键问题。本文将提出一种基于集成学习的细胞类型反卷积集成方法，并探讨其在多个生物学应用领域中的实际运用。

二、研究背景及现状

细胞类型反卷积技术自提出以来，已广泛应用于各种生物学研究中。目前，该领域的研究主要集中在两个方面：一是改进反卷积算法以