空转|CARD-结合scRNA解决空间转录组spot注释，还能增强空间精度？！

主要观点总结

本文介绍了使用CARD方法进行空间转录组spot注释的流程，包括安装和使用CARD包，构建CARD对象，进行CARD解卷积，CARD可视化，提升空间图谱精度等步骤。

关键观点总结

关键观点1: 安装和使用CARD包

安装CARD包并加载必要的R包，包括CARD、Seurat、patchwork和tidyverse等。

关键观点2: 构建CARD对象

准备数据，包括单细胞转录组数据、空间转录组数据等，然后构建CARD对象。

关键观点3: CARD解卷积

使用CARD_deconvolution函数进行解卷积，得到每个Spot的细胞类型比例结果。

关键观点4: CARD可视化

使用CARD.visualize函数绘制spot的细胞类型分布饼图，展示感兴趣的细胞类型在空间中的分布，以及两种细胞类型的可视化对比。

关键观点5: 提升空间图谱精度

使用CARD.imputation函数提升空间图谱精度，通过可视化对比提升前后的空间位置网格轮廓来评估提升效果。