本文介绍了多种基于深度学习和生成模型的方法，旨在整合空间转录组学与单细胞RNA测序数据，以推断缺失的基因表达信息。研究采用图卷积网络、transformer模型和条件扩散模型等技术，展示了在数据插补和因果推断方面的优越性能，具有重要的生物信息学应用潜力。