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為什么要做大型單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析

因?yàn)閱渭?xì)胞數(shù)據(jù)在呈指數(shù)增長(zhǎng)，遇到大數(shù)據(jù)集只是早晚的問(wèn)題。曾經(jīng)我們困惑一個(gè)物種的基因組那么大，如果給很多物種都測(cè)基因組的話，拿什么來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)？隨著單細(xì)胞技術(shù)的成熟，測(cè)序成本的下降，眼見(jiàn)單細(xì)胞數(shù)據(jù)通量將會(huì)呈現(xiàn)超指數(shù)增長(zhǎng)。在bulk時(shí)代所幾十例轉(zhuǎn)錄組會(huì)覺(jué)得已經(jīng)做了很多了，而單細(xì)胞時(shí)代少則幾千大則百萬(wàn)的數(shù)據(jù)量。我們不能怪時(shí)代太快，只能怪自己沒(méi)有做好心理準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

如今在生命科學(xué)研究范式里，有了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（data-driven）的選項(xiàng)。那么，什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的呢?這一概念源于現(xiàn)代技術(shù)的進(jìn)步，不斷帶來(lái)大量系統(tǒng)、全面和深入的數(shù)據(jù)。當(dāng)范式改變時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，而不是相反。能夠利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的研究人員能夠挖掘出意想不到的、不可預(yù)測(cè)的關(guān)系和新知識(shí)。與此同時(shí)，計(jì)算能力、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和其他可用來(lái)處理這些數(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)顯著提高，并為那些成功將數(shù)據(jù)與自己的工作聯(lián)系起來(lái)的人提供了巨大的機(jī)會(huì)。

大型單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析，涉及到多個(gè)dataset的處理，它往往即是科學(xué)上的也是工程上的，所以有一些項(xiàng)目管理的原則是適用的。如大型單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的周期/交付結(jié)果 等。而我們關(guān)注的是數(shù)據(jù)分析，在單細(xì)胞數(shù)據(jù)科學(xué)中有哪些策略來(lái)應(yīng)對(duì)大型單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析呢？通?？梢圆捎玫募夹g(shù)有:

0. 降維
   降維我們并不陌生，目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)分析流程中了，如PCA。
1. 并行化策略
   越來(lái)越多的分析工具開(kāi)始允許用戶(hù)適用多線程和并行化策略分析數(shù)據(jù)，如scenic的python版本以及Seurat的幾個(gè)消耗資源的函數(shù)。
2. downsample
   當(dāng)我們明確了單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的基本單位是細(xì)胞亞群而不是單個(gè)細(xì)胞的時(shí)候，在數(shù)據(jù)分析以及可視化的過(guò)程中應(yīng)用downsample在一個(gè)亞群內(nèi)隨機(jī)取子集的策略就會(huì)顯得很自然了。特別是在繪制熱圖時(shí)。
3. pseudocell
   同樣地，在某細(xì)胞亞群內(nèi)隨機(jī)選取小子集做基因表達(dá)量的平均，也是一個(gè)數(shù)據(jù)縮減的方法。其核心依然是：保留亞群內(nèi)均和亞群間差異，也即單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的基本單位是細(xì)胞亞群而不是單個(gè)細(xì)胞。
4. C++重寫(xiě)算法
   當(dāng)需要處理大型的矩陣時(shí)，如矩陣計(jì)算，轉(zhuǎn)置等，不用底層語(yǔ)言往往會(huì)把內(nèi)存吃完，特別是當(dāng)我們的數(shù)據(jù)中有很多零的時(shí)候。這時(shí)，會(huì)不會(huì)底層語(yǔ)言就顯得很重要了。
5. 項(xiàng)目管理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
   大型單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析，其涉及到的dataset更多，分析周期也比一般的小圖譜要長(zhǎng)，所以需要一些數(shù)據(jù)管理的經(jīng)驗(yàn)。

本文所說(shuō)大型單細(xì)胞其實(shí)只是細(xì)胞數(shù)比較多，20W+，而沒(méi)有涉及到單細(xì)胞多模態(tài)的數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析的另一個(gè)趨勢(shì)：機(jī)器學(xué)習(xí)，也沒(méi)有提到。這并不代表它們不重要。

References

[1] Svensson, V., Vento-Tormo, R. & Teichmann, S. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade. Nat Protoc 13, 599–604 (2018).: https://doi.org/10.1038/nprot.2017.149
[2] https://www.scilifelab.se/data-driven