for (i in seq_len(nrow(spots_true_composition))) { x <- rbind(spots_true_composition[i, ], spots_predicted_composition[i, ]) if (sum(spots_predicted_composition[i, ]) > 0) { jsd_matrix[i, 1] <- suppressMessages(JSD(x = x, unit = "log2", est.prob = "empirical")) } else { jsd_matrix[i, 1] <- 1 } }

这段代码中，首先使用了一个 for 循环，循环的次数为 spots_true_composition 数据框的行数。在每次循环中，使用 rbind 函数将 spots_true_composition 和 spots_predicted_composition 数据框中的第 i 行合并成一个新的数据框 x。然后，通过判断 spots_predicted_composition 第 i 行的元素和是否大于 0，来决定是否计算 JSD 值。如果大于 0，则调用 JSD 函数并将计算结果赋值给 jsd_matrix 的第 i 行第 1 列；否则，将 jsd_matrix 的第 i 行第 1 列赋值为 1。其中，JSD 函数的参数 x 表示两个概率分布之间的距离度量方式为 Jensen-Shannon 距离，unit 参数为 "log2" 表示以对数为单位计算距离，est.prob 参数为 "empirical" 表示使用样本的经验概率估计概率分布。