GPU版scanpy (rapids)实践 | 大型单细胞数据分

作者：ahworld
链接：GPU版scanpy (rapids)实践 | 大型单细胞数据分析利器
来源：微信公众号-seqyuan
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随着10x Genomics等商业化单细胞建库平台的快速推广，单细胞转录组分析为更多的研究者使用，现在一个项目，不管是原创性自己测的，还是从海量公共数据搜集的研究，都要面临分析巨大的单细胞数据，例如2021年初张泽民老师团队发表在Cell的《COVID-19 immune features revealed by a large-scale singlecell transcriptome atlas》，文章分析了超过25T近150万个细胞的单细胞转录组数据。

Ren X, Wen W, Fan X, et al. COVID-19 immune features revealed by a large-scale single cell transcriptome atlas[J]. Cell, 2021.

超大量的单细胞数据分析处理是一项极具挑战性的工作，一般的单细胞数据处理软件采用：

• seurat (R base)
• scanpy (python base)

我们经常调侃单细胞分析的精髓就是：不断调整分群。调整分群的后果经常是所有的后续依据分群的分析推倒重来。这样的分析工作模式对于处理分析的计算集群是一个挑战，对于调整了N遍的分析工作者的心理更是一种挑战。

如果涉及的样本量和细胞数再大一些，不断的调整分群重来更是一种折磨。我们自己做过的一个项目测了27个样本的单细胞数据，采用常用的软件seurat和scanpy时间消耗都很大，项目要求的时间也经不起我们一遍遍的调整折腾。

所以迫切需要一种快速分析大型单细胞数据的解决方案。有幸了解到NVIDIA开发的RAPIDS能够利用GPU在 11 分钟内分析一百万个细胞

我自己在我们的GPU集群尝试过Anaconda安装相关的测试环境，但是cudf软件包的安装一直不成功。最近在NVIDIA的帮助下知道有RAPIDSdocker镜像可以用。为了能够帮助更多人解决大型单细胞数据分析的痛处，鉴于很多研究者对于docker类服务类操作不太熟悉，我把交互式测试环境相关的方案总结如下。

1. 下载测试数据

我的工作目录是：/home/seqyuan/scanpy，在工作目录依次执行执行以下命令

1. git clone https://github.com/clara-parabricks/rapids-single-cell-examples.git
2. cd rapids-single-cell-examples/ && mkdir data
3. cd data/ && wget -c https://rapids-single-cell-examples.s3.us-east-2.amazonaws.com/1M_brain_cells_10X.sparse.h5ad

2. docker容器启动jupyter服务

参考1 rapids-single-cell-examples

参考2 rapids-single-cell-examples

docker run --gpus all --rm -it -p 8888:8888 -p 8787:8787 -p 8786:8786 -p 8889:8889 -v /home/seqyuan/scanpy:/workspace claraparabricks/single-cell-examples_rapids_cuda11.0:latest

如果是nohup执行以上jupyter server命令，docker的-it参数要去掉，不然会报错：the input device is not a TTY。

这一步骤请注意选择对应cuda版本的镜像，查看cuda版本命令：cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA Version 11.0.182

镜像仓库地址：https://hub.docker.com/u/claraparabricks

3. 本地访问远程集群的jupyter服务

3.1 设置ssh端口转发

前面一步的docker jupyter服务我是在下面的集群上启动：

• Host: 60.211.88.180
• Port: 8900
• User: seqyuan

要想本地电脑访问60.211.88.180这个远程节点的服务，我们需要用到ssh端口转发功能（也叫ssh隧道）。具体是这样操作的：

打开本地电脑的命令行界面，不同系统命令行执行工具

• Macbook: 打开terminal
• windows: 可以下载一个MobaXterm

在打开的命令行界面执行

ssh -N -f -L localhost:9999:localhost:8889 -p 8900 seqyuan@60.211.88.180

3.2 网页访问jupyter服务

在本地浏览器地址栏输入localhost:9999就能打开2.启动的docker jupyter服务了

4. 测试1M_brain_gpu_analysis_uvm.ipynb

打开notebook目录里的1M_brain_gpu_analysis_uvm.ipynb，就能在线交互式做单细胞分析了，每一步骤的运行时间都会像下面的示例一样有记录

1M的单细胞数据真的也可以交互式运行，每一步骤运行的时间都很短。CPU版本1M_brain_cpu_analysis.ipynb我也做了测试，但是在过滤细胞的步骤就运行了很长时间，所以就没有测试完。

想了解每一步骤具体的时间消耗，可以下载查看我的jupyter notebook每一步骤的测试记录：

• 链接: https://pan.baidu.com/s/1651w4ceigIeQGrt4QRLd7g
• 密码: okj7