La multiomique en cellule unique offre des perspectives biologiques approfondies, mais la rareté des données et l'intégration des modalités demeurent des défis majeurs. Nous présentons scCross, qui exploite les principes des autoencodeurs variationnels et des réseaux antagonistes génératifs (VAE-GAN), conçu avec précision pour intégrer divers ensembles de données multiomiques en cellule unique. En intégrant des a priori biologiques, scCross aligne efficacement les modalités avec une pertinence accrue. Sa caractéristique principale est la génération de données en cellule unique transmodalités et de perturbations in silico, facilitant une analyse approfondie des états cellulaires et l'exploration de composés thérapeutiques. Appliqué à des ensembles de données à deux ou trois modalités omiques, scCross projette les données dans un espace latent unifié, surpassant les méthodes actuelles. En surmontant les limites des données et en offrant de nouvelles perspectives biologiques, scCross permet de faire progresser la recherche en cellule unique et la découverte thérapeutique.