人體由近 40 萬億個細胞組成，有許多不同類型。實驗生物學的最新進展使探索單個細胞的遺傳物質(zhì)成為可能。隨著單細胞基因組學這一新領(lǐng)域的誕生，科學家們現(xiàn)在可以探測人體內(nèi)單個細胞的 DNA 和 RNA 。

單細胞基因組分析已經(jīng)確定了人體內(nèi)的新型細胞，發(fā)現(xiàn)了是什么使這些細胞彼此不同，以及不同類型的細胞如何對疾病或藥物作出反應。單細胞基因組學也被證明是當前 COVID-19 大流行的關(guān)鍵，它可以識別易受感染的細胞并揭示感染患者免疫系統(tǒng)的變化。

圖 1 。單細胞 RNA 測序?qū)嶒灥墓ぷ髁鞒獭７蛛x單個細胞并測量每個細胞的基因活性。具有相似基因活性的細胞聚集在一起以識別群體中的各種類型的細胞。

隨著最近的實驗對數(shù)百萬個細胞進行測序，單細胞數(shù)據(jù)的可用性和數(shù)據(jù)集的大小也在不斷增加。這種分析通常是探索性的，并從互動中得到進一步的好處——在更精細的尺度上識別不同類型的細胞，比較細胞類型并可視化它們之間的關(guān)系。當前的工作流仍然非常緩慢，這使得它們對于研究所需的交互分析來說是不可能的。

RAPIDS ：用 GPUs 加速數(shù)據(jù)科學

RAPIDS 是一套開源庫，通過 GPU 加速的力量，可以加速端到端的數(shù)據(jù)科學工作流程。 RAPIDS 使得使用類似于 NumPy 、 pandas 和 scikit learn 的 Python api 對大型數(shù)據(jù)集執(zhí)行交互式數(shù)據(jù)分析成為可能。

考慮執(zhí)行單單元分析的典型工作流。這從一個矩陣開始，這個矩陣映射每個細胞中遇到的每個基因的數(shù)量。對數(shù)據(jù)進行預處理，濾除噪聲，然后對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到每個細胞中每個人類基因的活性。在這一步中，機器學習也常用于糾正數(shù)據(jù)收集中的工件。接下來，在聚類和可視化之前執(zhí)行維數(shù)縮減，以識別具有相似遺傳活動的細胞簇。最后，你比較這些細胞群的遺傳活動，以了解為什么不同類型的細胞表現(xiàn)和反應不同。

圖 2 ：顯示單細胞 RNA 測序數(shù)據(jù)分析步驟的管道。從每個細胞的基因活性矩陣開始， RAPIDS 庫可以用于進行數(shù)據(jù)處理、降維、聚類和可視化，并在不同的簇間發(fā)現(xiàn)不同活性的差異基因。

我們在 clara-parabricks/rapids-single-cell-examples GitHub repo 中發(fā)布了這個精確工作流的 GPU – 加速版本。 repo 包含一個示例 notebook ，它使用 RAPIDS 和 Scanpy 分析 70000 個人體肺細胞的數(shù)據(jù)集，以識別對 COVID-19 敏感的細胞。 Scanpy 是一個用于分析單細胞基因表達數(shù)據(jù)的工具包，提供了使用 RAPIDS 加速特定命令的選項。我們在回購中也有一個筆記本的 CPU 版本 以供比較。

例如，運行 UMAP 以使用 RAPIDS 可視化近 70000 個單元格需要以下命令：

sc.tl.umap(adata, min_dist=umap_min_dist, spread=umap_spread, method='rapids')

圖 3 。由 RAPIDS 創(chuàng)建的人肺樣本中約 70000 個細胞的 UMAP 可視化。細胞被洛文聚類標記。

使用 RAPIDS 生成這個 UMAP 可視化需要 1 秒，而在 CPU 上則需要 80 秒。事實上， RAPIDS 可以加速整個單單元分析工作流程，甚至可以在大型數(shù)據(jù)集上進行交互式探索性數(shù)據(jù)分析。

在 11 分鐘內(nèi)分析一百萬個細胞

我們將我們的 RAPIDS 分析工作流程應用于現(xiàn)有最大的單細胞數(shù)據(jù)集之一， 100 萬個小鼠腦細胞通過 10 倍基因組學測序。有關(guān)詳細信息，請參閱 1M_brain_gpu_analysis_uvm.ipynb Jupyter 筆記本。

有了如此大的數(shù)據(jù)量，對 CPU 的分析變得不切實際地慢了下來；我們的端到端工作流在 awsm5a CPU 實例上運行了 3 個多小時。這使得交互式分析幾乎不可能。另一方面，我們在這個更大的數(shù)據(jù)集上觀察到了更高的 GPU 加速，并且能夠在一個 GPU 上分析整個數(shù)據(jù)集。在 AWS 上運行 RAPIDS 分析也比 CPU 版本便宜 3 倍！

用于交互式單細胞分析的 GPU 功能單元瀏覽器

如前所述， RAPIDS 的數(shù)據(jù)分析速度使研究人員能夠?qū)崟r交互式地分析數(shù)據(jù)。我們開發(fā)了一個在 Jupyter 筆記本 中運行的、支持 GPU 的交互式小區(qū)瀏覽器，使這一過程更加簡單。在這個單元格瀏覽器中，您可以可視化數(shù)據(jù)集中的所有單元格，并通過點擊方法對數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分析。使用 RAPIDS ，這些步驟可以實時運行。

在這篇文章中，我將向您展示如何輕松地選擇一組細胞，并執(zhí)行 UMAP 和 Louvain 聚類來識別這種細胞類型中的子種群。

圖 4 通過在交互式單元格瀏覽器中使用 RAPIDS 指向并單擊實時重新聚類選定的單元格組。

結(jié)論

在這篇文章中，您看到了使用 RAPIDS 加速 GPUs 上的單細胞基因組分析是多么容易。使用 RAPIDS ，可以方便地實時交互地探索數(shù)據(jù)，對不同尺度的單元進行聚類，以及對具有不同參數(shù)的大型數(shù)據(jù)集進行重新分析。所有這些都有助于更快的科學發(fā)現(xiàn)。

除了涵蓋的 API 之外， RAPIDS 還有一個大型的其他算法庫，您會發(fā)現(xiàn)這些算法在您的工作中很有用。

關(guān)于作者

Avantika Lal 是 NVIDIA 基因組學團隊的資深科學家。她開發(fā)了使用 GPUs 和深入學習來加速和改進人類基因組分析的工具。在 NVIDIA 之前，她是斯坦福大學遺傳學和病理學系的博士后研究員。

審核編輯：郭婷