SingleRust：大规模单细胞数据分析高性能工具包 

单细胞 RNA 测序已成为解析复杂生物系统中细胞异质性的关键技术。其应用范围从全面的细胞图谱项目到大规模疾病研究以及新兴的临床诊断。随着技术的成熟，数据集呈指数级增长，从早期研究中的数千个细胞到当前超过 1 亿个细胞。这一增长趋势并未减缓，空间转录组学和纵向临床监测有望产生更大规模的数据集。 

当前的计算基础设施未能与数据生成能力按比例扩展。该领域的核心分析框架 Seurat和 Scanpy是在千细胞数据集成为标准、百万细胞数据集尚属例外时设计的。这些工具在处理当代数据集时遇到了根本性限制。在典型机构基础设施（512 GB RAM）——这代表了大多数研究团队可获得的计算资源——当前工具面临内存耗尽、性能下降，或需要做出可能影响生物学发现的算法妥协。 

可扩展性挑战不仅超越了简单的内存限制，还涉及到解释型语言固有的基本架构限制。Python 的全局解释器锁（GIL）会序列化执行，阻止有效利用现代计算基础设施中已成为标准的多核处理器。动态类型需要在每次数值操作时进行运行时类型检查和引用计数，引入计算开销，而随着数据集规模的增大，这种开销会进一步累积。垃圾回收导致非确定性的性能特征，使得资源规划变得困难，并可能中断时间敏感的分析。这些架构限制对于稀疏矩阵操作——单细胞分析中的主要数据结构——尤为突出，因为解释型语言必须管理数百万个单独的对象分配。 

新兴应用需要提供可预测性能和高效资源利用的计算框架。群体遗传学研究需要分析成千上万个细胞，覆盖数十个个体，以捕捉人类多样性。临床应用要求确定性执行以符合监管要求，保证完成时间以应对时间敏感决策，以及强大的错误处理以防止静默失败。当前为探索性研究设计的框架，若不进行重大修改，难以满足这些要求，而这些修改往往会影响性能或功能。 

系统编程语言提供了可以解决这些限制的架构优势。编译型语言消除了解释开销，并能够针对数值工作负载进行编译时优化。零拷贝语义避免了解释型语言中常见的冗余内存分配。真正的无全局锁并行化能够有效利用现代多核处理器。静态类型和编译时内存安全检查可防止整类运行时错误。这些特征表明，在系统编程语言中重新实现核心单细胞算法可能克服当前的扩展性障碍。 

单细胞分析生态系统已经发展出针对处理大型数据集的成熟解决方案。Scanpy 提供了针对内存外数据集的后端处理和基于 Dask 的并行化，而 Rapids-Single-Cell 则为兼容硬件提供了 GPU 加速。这些工具在快速原型设计、利用 Python 的广泛生态系统以及迭代探索方面表现出色——这些能力对于生物发现仍然是必不可少的。最近，Diks等人的工作填补了一个互补的领域：高性能、高通量管道，这些管道优先考虑内存内处理，具有可预测的性能、最小的资源消耗和确定性执行。这种专业化反映了不同分析环境需要不同的计算权衡的现实。 

他们介绍了 SingleRust（图1，https://github.com/SingleRust/SingleRust），一个将系统编程原理应用于单细胞分析的计算机框架。基于 Rust 的所有权模型和零拷贝语义，SingleRust重新实现了六种单细胞分析的基本操作：质量控制过滤、计数标准化、高变基因识别、主成分分析、差异表达测试和 k 近邻图构建。该框架与 AnnData 格式完全兼容，并提供与现有工具一致的 API，可在既定工作流程中实现渐进式采用。SingleRust的基准测试使用标准配置，未采用 GPU 或分布式计算优化，反映了典型机构部署中此类资源可能受限或需要复杂实现的情况。系统地评估了编译型语言架构能否在保持生物学发现所需的数值精确性的同时，满足下一代单细胞研究的可扩展性和可靠性要求（图2）。 

图 1 单细胞数据集的指数增长和 SingleRust 解决方案。(a) 2002-2025 年单细胞数据集大小（对数刻度），彩色区域显示 512 GB RAM 的计算限制：黄色（所有工具，<1M 细胞），绿色（仅 SingleRust/Scanpy，1-10M 细胞），蓝色（仅 SingleRust，10-20M+细胞）。(b) SingleRust 工作流程通过四个核心模块与现有的单细胞分析流程集成：质量控制、初始注释、批次校正与整合，以及降维与聚类

图 2 Rust 相较于 Python 显著提升了性能。(A)基准测试设置展示了计算环境（512GB RAM 服务器）、数据集特征（Tahoe 100M 细胞）、分析工作流（六种核心操作）和评估指标。(B)在六种核心单细胞操作中，SingleRust（蓝色）和 Scanpy（红色）的运行时间和内存消耗对比。每种操作中，性能（毫秒，对数刻度）和内存使用（GB，对数刻度）并排显示。X 轴表示从 10k 到 20M 细胞的数据集大小。绿色阴影区域表示 Scanpy 通常无法处理的数据集大小。虚线表示每种操作的截止数据集大小 

参考文献

[1] Ian F. Diks, Matthias Flotho, Andreas Keller. SingleRust: A High-Performance Toolkit for Single-Cell Data Analysis at Scale. bioRxiv 2025.08.04.668429; doi: https://doi.org/10.1101/2025.08.04.668429 

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. ​EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. ​EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库：ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台：ITCM

14. AgeAnno：人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源：DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库：singleCellBase

17. ​实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源：TIGER

19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台：GSCA

20. 首个全面的耐药性信息景观：DRESIS

21. 生物信息资源平台：bio.tools

22. 研究资源识别门户：RRID

23. 包含细胞上下文信息的细胞互作数据库：CCIDB

24. HMDD 4.0：miRNA-疾病实验验证关系数据库

25. LncRNADisease v3.0：lncRNA-疾病关系数据库更新版

26. ncRNADrug：与耐药和药物靶向相关的实验验证和预测ncRNA

27. CellSTAR：单细胞转录基因组注释的综合资源

28. RMBase v3.0：RNA修饰的景观、机制和功能

29. CancerProteome：破译癌症中蛋白质组景观资源

30. CROST：空间转录组综合数据库

31. FORGEdb：候选功能变异和复杂疾病靶基因识别工具

32. Open-ST：3D高分辨率空间转录组学

33. ​CanCellVar：人类癌症单细胞变异图谱数据库

34. dbCRAF：人类癌症中放射治疗反应调控知识图谱

35. DDID：饮食-药物相互作用综合资源可视化和分析

36. SCancerRNA：肿瘤非编码RNA生物标志物的单细胞表达与相互作用资源

37. CancerSCEM 2.0：人类癌症单细胞表达谱数据资源

38. LncPepAtlas：探索lncRNA翻译潜力综合资源

39. SPATCH：高通量亚细胞空间转录组学平台

40. MirGeneDB 3.0：miRNA家族和序列数据库