摘要：序祯达生物是中国领先的多组学和测序服务提供商之一，该公司利用 NVIDIA Parabricks 来加速多组学分析。借助 Parabricks，序祯达生物将全基因组测序的时间从 7 小时缩短至 31 分 05 秒，几乎是使用 CPU 加速的 14 倍。序祯达生
序祯达生物是中国领先的多组学和测序服务提供商之一，该公司利用 NVIDIA Parabricks 来加速多组学分析。借助 Parabricks，序祯达生物将全基因组测序的时间从 7 小时缩短至 31 分 05 秒，几乎是使用 CPU 加速的 14 倍。序祯达生物还通过 Parabricks BWA-Meth 实现了比对的显著提速，与传统比对方法相比，将甲基化比对的速度提升了 21 倍。
序祯达生物将前沿的多组学技术引入中国市场，为广泛的商业用户群体提供服务，是中国领先的多组学服务提供商之一。公司提供下一代测序（NGS）和多组学服务，其分布式测序实验室每月产生超过 1.5 PB 的数据，为下游分析提供了大量有价值的数据。
序祯达生物处于测序技术的前沿，支持基因组学、转录组学、蛋白质组学、微生物组学和多组学研究，通过精准测序和多组学解决方案为生命科学领域带来革新。
作为中国首家使用 NVIDIA GPU 加速片段分析的 NGS 公司，序祯达生物是该领域公认的领导者和创新者，其旗下设有两大主要业务部门：
FLASH-SEQ：一个覆盖中国多个城市的 NGS 测序平台。序祯达生物拥有 10 个实验室，是中国最大的 NGS 测序服务供应商之一。序祯达多组学：中国最大的多组学供应商之一，专注为制药公司的临床和研究阶段提供服务。自 2021 年以来，序祯达生物已在中国开展了 300 多个队列研究。序祯达生物联合创始人兼首席信息官费家俊表示：“我们为客户提供从湿实验室到干实验室的整体解决方案。我们看到了 GPU 在加速生命科学发现方面的巨大潜力，正在开展多项业内革命性工作，以实现我们下一代基因测序生产力的数字化。”
借助 NVIDIA 的技术加速分析
作为中国最大的测序中心之一，序祯达生物的测序仪会产生海量数据。因此，序祯达生物需要一个能够处理大规模数据集并简化分析的解决方案。该团队采用了 NVIDIA Parabricks，这是一个用于二级分析的可扩展基因组学软件套件，提供经 GPU 加速的可信开源工具版本。
费家俊回忆道：“2021 年，我们引入了 NVIDIA Parabricks 和 GPU，利用这些技术加速多组学分析工作负载。此次合作旨在借助 Parabricks 平台来加速多组学分析。我们看到了 AI 在助力科学研究以及加快研究进程、为客户提供更多支持方面的巨大潜力。”
Parabricks 将基因组处理速度提升“百倍”
序祯达生物使用 Parabricks 来加速 WES（外显子组测序）和 WGS（全基因组测序）。此前，该公司在使用基因组分析工具包（GATK）和 CPU 时遭遇了显著的延迟问题。使用 GATK 时，WES 需要 15 个小时完成，WGS 则需要 50 个小时。使用 CPU 加速后，WES 时间降至 2 个小时，WGS 时间降至 7 个小时。
但将 Parabricks 应用于这两种类型的检测后，速度得到了显著提升。借助 Parabricks，WES 仅需 2 分 37 秒，速度几乎是 CPU 加速方法的 46 倍，是 GATK 的近 344 倍。WGS 仅需 31 分 05 秒，速度几乎是 CPU 加速的 14 倍，是 GATK 的近 97 倍。
这种加速直接影响患者治疗效果，因为数据分析以往通常是瓶颈所在。序祯达生物信息技术总监王佳伟解释说：“使用 GATK 工作负载时，从 WGS 数据中获取单个样本结果需要花费 30-50 个小时。而使用 Parabricks 之后，我们可以将时间缩短至不到 1 小时。”
数据和基准测试由序祯达生物提供
Parabricks 将甲基化比对加速 21 倍
Parabricks 的结果不仅与开源工具一致（这保障了研究的可重复性和透明度），还能显著加速一直以来耗时的分析步骤。除了加速全外显子组测序和全基因组测序之外，序祯达生物还希望改进甲基化比对。
对于经亚硫酸氢盐处理的 DNA 测序读数（BS-Seq）的比对，则使用了 BWA-Meth 来检测 DNA 甲基化。在一个 110GB 的数据集上，使用传统方法完成比对需要 21 个小时。而使用 8 块 NVIDIA T4 GPU 以及 Parabricks 中经 GPU 加速的 BWA-Meth 版本，比对时间缩短至仅 1 个小时。与传统方法相比，使用 Parabricks 进行甲基化比对的速度提升了 21 倍。
数据和基准测试由序祯达生物提供
NVIDIA CUDA-X 数据科学库
将单细胞分析提升至 “秒级”
序祯达生物支持多种应用场景的工作负载，包括单细胞分析。然而，单细胞数据处理可能极其耗时，尤其是在数据集规模不断扩大的情况下。
NVIDIA CUDA-X™ Data Science（RAPIDS）是一套开源的 GPU 加速的数据科学和 AI 库，可提升整个数据工作流的性能。CUDA-X DS 常用于基因组学应用中的单细胞分析和三级分析。序祯达生物发现，在一个包含 70,000 个人类肺细胞的数据集上，与 Scanpy 相比，使用 CUDA-X DS 可以显著加速预处理步骤。使用 Scanpy 时，预处理需要 37 分钟完成，而使用 CUDA-X DS 时，该步骤仅需约 22 秒，速度提升了近 101 倍。
数据和基准测试由序祯达生物提供
赋能一整套解决方案
从加速甲基化比对到缩短单细胞分析的预处理时间，序祯达生物借助了多种 NVIDIA 技术来减少运行时间。通过利用 NVIDIA 的硬件和软件（包括 T4 GPU、Parabricks 和 CUDA-X DS），序祯达生物加速了一直以来耗时的流程。因此，NVIDIA 提供的完整解决方案使序祯达生物能够应对各种不同的应用场景，并为客户带来即时价值。
来源：小王讲科学
