Fugu-MT 論文翻訳(概要): CausalGeD: Blending Causality and Diffusion for Spatial Gene Expression Generation

論文の概要: CausalGeD: Blending Causality and Diffusion for Spatial Gene Expression Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07751v1
Date: Tue, 11 Feb 2025 18:26:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 14:06:28.546945
Title: CausalGeD: Blending Causality and Diffusion for Spatial Gene Expression Generation
Title（参考訳）: CausalGeD:空間的遺伝子発現生成のための曲げ因果関係と拡散
Authors: Rabeya Tus Sadia, Md Atik Ahamed, Qiang Cheng,
Abstract要約: 本稿では,遺伝子間の因果関係を活用するために,拡散と自己回帰過程を組み合わせたCausalGeDを提案する。 10の組織データセットで、CausalGeDは最先端のベースラインを5～32%上回った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.664880068737084
License:
Abstract: The integration of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and spatial transcriptomics (ST) data is crucial for understanding gene expression in spatial context. Existing methods for such integration have limited performance, with structural similarity often below 60\%, We attribute this limitation to the failure to consider causal relationships between genes. We present CausalGeD, which combines diffusion and autoregressive processes to leverage these relationships. By generalizing the Causal Attention Transformer from image generation to gene expression data, our model captures regulatory mechanisms without predefined relationships. Across 10 tissue datasets, CausalGeD outperformed state-of-the-art baselines by 5- 32\% in key metrics, including Pearson's correlation and structural similarity, advancing both technical and biological insights.
Abstract（参考訳）: 単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)と空間転写学(ST)データの統合は、空間的文脈における遺伝子発現の理解に不可欠である。このような統合のための既存の手法は性能が制限されており、構造的類似度は60 %以下であることが多い。拡散過程と自己回帰過程を組み合わせてこれらの関係を利用するCausalGeDを提案する。画像生成から遺伝子発現データへのCausal Attention Transformerの一般化により、予め定義された関係なしに制御機構を捕捉する。 10の組織データセットで、CausalGeDはPearsonの相関や構造的類似性など、最先端のベースラインを5～32パーセント上回った。

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