TED（现称为BayesPrism） 使用统计边际化（BayesPrism）推断贝叶斯细胞比例重建：肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱，并实施完全贝叶斯推断，以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化（EM）来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达，同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。