Nature Methods | 任兵团队开发单细胞多组学数据分析工具：SnapATAC2

在当今的生物医学研究中，单细胞组学特别是单细胞表观遗传学技术的迅速发展，正逐步重塑我们对于生物体内复杂的基因调控机制的理解。这些技术的进步，为研究者提供了洞察细胞层面上基因表达和调控的新视角，揭示了细胞间的细微差异和复杂交互。但是，单细胞测序数据的海量增长给研究者带来了挑战，即如何有效处理和分析这些庞大、高维的数据集以提炼出有价值的生物学信息。传统数据分析方法在计算效率和捕获细胞多样性方面存在局限，难以满足当前研究的需求。比如，PCA虽高效，但只能捕捉线性关系，不足以全面反映细胞多样性。而基于深度学习的降维方法虽然在捕捉细胞多样性方面更为精确，但计算量巨大，不易应用于大规模数据集。

针对这一问题，2024年1月8日，加州大学圣地亚哥分校的任兵教授团队在Nature Methods杂志发表了题为A fast, scalable and versatile tool for analysis of single-cell omics data的研究论文， 开发了一款名为SnapATAC2的创新软件工具。 SnapA TAC2是一个基于Rust和Python的高效数据分析包，采用先进的非线性降维算法，专为单细胞表观遗传学和多组学数据优化。 该工具的核心创新在于采用的无矩阵拉普拉斯映射算法，能高效将庞大的单细胞组学数据集转化为易于管理和解析的低维形式，同时保留关键的细胞间关系和生物学特性。

SnapATAC2通过解决传统拉普拉斯映射算法在处理大规模单细胞数据时的内存和运算时间问题，显著提高了计算效率和内存管理能力。这一特点使得研究者能在保证数据质量和精确度的前提下，处理百万级甚至更多细胞的数据。在当前单细胞研究领域快速发展的背景下，这一能力显得尤为重要。

SnapATAC2在速度、可扩展性和精确度方面超越现有方法，在包括ATAC-seq、RNA-seq、单细胞Hi-C和单细胞多组学数据集在内的多种单细胞组学数据集上表现出色。此外，它提供了一个全面的分析框架，涵盖从原始数据处理到高级分析的各个阶段，包括预处理、降维/聚类、功能富集分析和多模态组学分析。其用户友好的设计和与单细胞分析生态系统中其他软件工具的良好兼容性，使其成为一个极具价值的工具，适用于广泛的生物学研究和临床应用。

SnapATAC2将大规模、高维的单细胞组学数据有效转化为更易管理的低维表示，极大地推动了细胞层面上基因调控机制的研究，有助于开启新的生物学发现，并为未来单细胞多组学数据分析提供重要的技术支持，为生物医学研究开辟更广阔的可能性。随着SnapATAC2的不断发展和优化，它预期将成为该领域的一款通用工具，为解决复杂生物学问题提供强有力的支持。

论文第一作者是加州大学圣地亚哥分校的博士后张垲，现任西湖大学特聘研究员。作为通讯作者的任兵教授也来自加州大学圣地亚哥分校。

https://www.nature.com/articles/s41592-023-02139-9