VIP20
本课程属于：039-单细胞空间整合批次质控 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

GPU加速单细胞批次校正实战

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
单细胞RNA-seq基础
细胞捕获 · 建库与测序原理 · UMI与基因表达矩阵生成
RNA-seq单细胞
02
批次效应解析
什么是批次效应？常见来源（试剂 · 操作者 · 测序时间）及可视化检测方法
批次效应解析什么是批次效应？…
03
经典批次校正方法概览
ComBat · MNN · CCA
经典批次校正方法…ComBat
04
GPU加速入门
CUDA · cuDNN环境配置 · 安装NVIDIA驱动与Docker镜…
GPU加速入门
05
RAPIDS生态简介
cuDF · cuML · cuGraph在单细胞分析中的角色
RAPIDS生态简介
06
Scanpy与AnnData快速上手
从h5ad读取数据到QC过滤的基本流…
ScanpyAnnData
07
使用CuPy加速矩阵运算
将NumPy代码迁移到GPU · 加速基因-细胞标准化
CuPy使用
08
Harmony的GPU实现
Harmony算法原理 · 利用cuML的KMeans和矩阵分解…
HarmonyGPU
09
scVI的GPU训练
PyTorch Lightning框… · 训练与批次校正
scVIGPU
10
ComBat的GPU优化
基于pyComBat的快速实现 · 使用cuDF替代pandas处理Da…
ComBatGPU
11
Seurat CCA的GPU替代方案
用cuML的TruncatedSVD…
SeuratCCA
12
基于MNN的快速匹配
用FAISS库在GPU上寻找互近邻 · 加速MNN校正
MNN基于
13
大批量数据预处理优化
多GPU并行读取 · 分块标准化与HVG选择
大批量数据预处理…GPU
14
内存管理技巧
稀疏矩阵存储格式（CSR/CSC）在…
内存管理技巧CSR/CSC
15
使用RAPIDS cuml对PCA与t-SNE进行GPU加速。
使用RAPIDS cuml对PCA与t-… · 核心概念 · 实践要点
RAPIDScuml
16
UMAP在GPU上的加速
基于cuUMAP的快速可视化与聚类
UMAPGPU
17
批次校正效果评估
使用iLISI · kBET · ASW等指标量化校正质量
批次校正效果评估iLISI
18
实战项目一
使用Harmony+cuML校正两个…
实战项目一Harmony+cuML
19
实战项目二
用scVI校正多批次小鼠脑细胞数据并…
实战项目二scVI
20
实战项目三
基于MNN+FAISS校正跨平台（1…
实战项目三MNN+FAISS
21
整合多个方法
pytorch后端下的集成管道设计与…
整合多个方法pytorch
22
异步数据管道
用DALI或torch DataLo… · 避免GPU空闲
异步数据管道DALI
23
混合精度训练（AMP）在scVI中的应用
减少显存占用并加速30%
AMPscVI
24
多GPU分布式训练
torch.distributed在…
GPU分布式训练
25
缓存与重计算
利用cuDF的持久性列缓存加速重复基…
缓存重计算
26
日志与监控
nvidia-smi · Weights & Biases监控…
日志监控
27
常见错误与调优
CUDA out of memory · 数据对齐偏差 · 超参数选择
常见错误调优
28
云环境部署
AWS EC2 P3实例 · Google Cloud GPU J…
云环境部署AWS
29
成果复现与可重复性
使用Docker+Jupyter构建…
成果复现可重复性
30
前沿趋势
大语言模型辅助批次校正 · 端到端GPU管道设计展望
前沿趋势大语言模型辅助批…