SpaDiT: Diffusion Transformer for Spatial Gene Expression Prediction using scRNA-seq

SpaDiT：用于空间基因表达预测的扩散变换器（Diffusion Transformer）结合 scRNA-seq 数据 PDF

空间基因表达预测是理解基因在组织中空间分布和调控的重要任务。传统方法通常依赖于稀疏的空间转录组数据或无法充分挖掘的单细胞 RNA 测序数据（scRNA-seq）。本文提出了一种新的方法，SpaDiT，结合了扩散模型和变换器（Transformer）架构，用于从 scRNA-seq 数据中预测空间基因表达。SpaDiT 通过扩散过程捕捉基因表达的全局信息，并结合变换器的强大建模能力来学习复杂的空间关系。该方法不仅能够有效处理稀疏的空间转录组数据，还能够充分利用单细胞水平的基因表达信息。实验结果表明，SpaDiT 在多个数据集上超越了现有的空间基因表达预测方法，具有更高的预测准确性和泛化能力。这为高精度的空间基因表达预测提供了新的框架，并为空间转录组学研究开辟了新的方向。

Recommended citation: Xiaoyu Li, Fangfang Zhu and Wenwen Min(学生一作本人通信). SpaDiT: Diffusion Transformer for Spatial Gene Expression Prediction using scRNA-seq. Briefings in Bioinformatics 2024, DOI: 10.1093/bib/bbae571 (CCF B类期刊, 中科院JCR1区, IF=9.5)