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CausalGenDiff: Generative causal diffusion bridges scRNA-seq and spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1016/j.jbi.2025.104966.png)
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摘要
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在空间背景下理解基因表达需要有效整合单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）数据。然而，现有方法通常表现欠佳，结构相似性通常低于60%。我们识别出忽略因果基因关系是主要限制因素。为解决此问题，我们提出CausalGenDiff模型，该模型整合扩散和自回归过程以利用这些潜在的因果依赖关系。我们的方法扩展了最初为图像生成设计的Causal Attention Transformer，以处理高维基因表达数据，从而在不依赖预定义关系的情况下捕捉基因调控机制。我们进一步引入基于VAE的预训练和微调策略以提升性能，并通过全面的消融研究支持其有效性。在10个组织数据集上的评估显示，我们的方法在四种标准指标上均一致优于当前最优基线，Pearson相关系数和结构相似性分别提升5%–32%，从而在技术进步和生物学见解方面均有所贡献。
期刊
IF:
4.5
论文数:
3.5K
被引数:
1.9W
机构
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