用途：把 Visium、Slide-seq、Stereo-seq 等空间转录组的多细胞捕获位点分解为各细胞类型的比例或绝对数量。
核心前提：先判断数据是否存在混合。Visium v1/v2 的 55um spot、GeoMx 区域需去卷积；Xenium、MERFISH/MERSCOPE、CosMx 已是单细胞分辨率，应做分割与注释而非去卷积；Visium HD、Stereo-seq、Slide-seqV2 属近单细胞灰色地带，有配准图像时可做细胞重建。
主要能力：cell2location 返回每个位点各类型绝对细胞数，需原始整数计数，用 RegressionModel 学参考签名再建 Cell2location 模型，关键参数 N_cells_per_location、detection_alpha（默认 20），训练用 accelerator='gpu'，结果 q05 为保守估计。RCTD、stereoscope、SPOTlight、SpatialDWLS、CARD、Tangram 仅返回比例；无匹配参考时可用 STdeconvolve 做无参考 LDA 主题模型。
使用方式：参考需与组织、疾病状态、建库技术匹配。输出为组成型数据，位点比例和为 1，做相关或差异分析前应先做 CLR/ILR 变换，差异丰度宜用 ALDEx2、scCODA 或 Dirichlet-多项模型。可用标记基因与该类型估计比例的相关性做校验，并用参考敏感性分析评估稳健性。
限制：参考缺失某真实类型时，其信号会被强行分配给表达最接近的类型，结果看似正常却不可靠；低丰度类型比例最不可信；两个负二项回归方法一致只是伪重复，不构成正交验证。RCTD、SPOTlight、STdeconvolve 为 R 包，需 R 或 rpy2 调用。版本兼容、安装与价格信息暂未提供。