夜雨聆风
如果大家有接触过生信相关分析，一定对单细胞又爱又恨，从肿瘤微环境到发育谱系，几乎现在前沿的研究都绕不开这项分析，但动辄上百GB的测序数据、十几个步骤的分析流程、一跑好几天的计算任务，分分钟能把实验室或者自己手里的电脑会卡到崩溃...
这个时候，很多人第一反应是上云服务器来加速分析，想法没错，但是怎么错又犯难了不是？参数太多看花眼，好不容易选了个高配，结果只是跑了一个小分析，有点小题大做的既视感，选了低配又跑不动大样本。。。这些问题放在生信光这里都不是事儿！根据大家的分析场景，再评估对应的配置，独享or共享统统能安排，真正做到既省心又不浪费米~
单细胞分析的计算需求差异极大，从原始数据下机到最终出图，不同阶段对算力、内存、存储的要求天差地别，生信光直接拿这一篇举例子，做的是乳腺癌综合图谱，跟着晨光咱们边看数据量边说服务器的配置，这样才能更直观!
刚接触单细胞，我们可能会做一些基础分析，或者是做标准化的分析，这种一般样本量不大，10例左右就能分析，只需要跑CellRanger、Seurat、Scanpy这些，进行质控、降维、聚类、标记基因识别这些标准步骤。大多是跟着protocol走，对分析环境的要求比较简单，就是稳定，能跑通就行。
到后面要开始升级进阶了，对数据量要求也更多了，会增加到50个样本左右，除了标准分析之外，还要做细胞通讯、轨迹分析、多组学整合跑批量任务。这时候不仅要算力跟得上，还要能灵活安装自定义工具，支持批量任务调度，最好能有预装好的常用流程，不用自己从零开始搭环境，而这些生信光团队的云服务器都已安装好、做到位，大家即开即用，非常省心！
再往后，有实力的老师就要开始进行大规模的队列研究了，样本量超过50个，细胞数动不动就上百个，还要做跨队列整合、深度学习建模，甚至需要同时跑十几个任务并行分析。在跑这种分析的时候，核心需求就是算力要足够弹性，不会出现高峰期不够用、低峰期闲置的情况，同时存储要能支持大规模数据的快速读写，最好还有项目协作功能，方便多人同时处理数据。是不是猜到大侠要说什么了？没错云生信光团队都已经把应用场景考虑到了，配备专业团队提供技术支持，包括R包安装、代码报错这些都能快速对接解决！
很多云服务器它只是通用型的，大家之后还要自己装系统、装R、Python，还要配置各种生信工具，是不是想想就觉得麻烦了？光是把Cell Ranger、Seurat这些工具装齐，没个两三天根本搞不定，还容易出现版本冲突，比如R版本太高，有些旧的分析包装不上，版本太低新的功能用不了。更麻烦的是换个任务又要重新配环境，时间全浪费在搭环境上，根本没精力做分析。但是！生信光团队的云服务器已经预先安装了上千款R包，不用大家再到处找安装包，省时省力的同时，就算代码报错，也有专人老师实时响应解决，整个一套闭环，各个场景不同配置，晨光都能评估后给出选项！
我们有专人负责调试流程，数据存储符合科研合规要求，且安全保密。毕竟做科研最重要的是效率，省下来的时间多做几个分析，多出几篇成果，这难道不香吗！你在单细胞分析的时候还遇到过哪些算力问题？欢迎在评论区分享
独享/共享不同云服务器的具体信息均可了解！
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