英伟达在组学数据分析​上已经显示出了强势领导地位

在英伟达自家的GTC大会上，它展示了在基因组学方面的生态合作。除了领头的两大测序品牌Illumina和MGI，其他新兴玩家都跟英伟达建立了合作关系。
高通量仪器的进步降低了测序成本，但这只会增加需要分析的数据量。 GPU 和 AI 上的并行工作流程可提高仪器通量和准确性，同时加速分析。
面向未来发展，这个命题太重要了。
不管是基于RNN还是CNN模型，深度学习对于基因组仪器中的碱基检出越来越重要。神经网络可以解读仪器生成的图像和信号数据，推断碱基信息。这提高了读取的准确性，并确保碱基检出更接近实时。所以，ONT、PacBio、Singular、Ultima等将英伟达的GPU整合到了自己的机器中。
英伟达在2019年底收购了测序软件公司Parabricks进军基因组学行业。到目前为主，Parabricks可能还是唯一一款 GPU 加速的生信解决方案，加速了黄金标准二级分析工具的速度，从比对到变异调用，实现了短读长测序数据的快速分析。这些工具可兼容主流测序仪所产出的数据。
值得一提的是，头部的两大测序品牌在机载计算上选择了基于FPGA的加速方式。
不管是FPGA还是GPU，二级分析的效率都已经大大提升。但Parabricks Germline WGS工作流程，通过 H100 GPU 上的加速，端到端运行时间只需要短短的10 分钟！这太惊人了。
迄今为止，超快速的人全基因组测序诊断也是NVIDIA 和 ONT在NVIDIA A100 上实现的7 小时 18 分钟。
在传统的基因测序之外，Bionano的光学图谱分析、Deepcell的单细胞形态分析、NanoString的空间组学分析等都也嵌入拥抱了英伟达的GPU和AI技术。
NVIDIA Parabricks 不断扩展提供加速的多组学分析，为单细胞和空间组学提供了参考工作流程，解决DNA、RNA、甲基化、单细胞和空间组学数据的挑战。
英伟达也在将生成式 AI 引入单细胞和空间组学分析，并提供一种新的细胞成像基础模型，能够进行高精度分割（能正确地将表达归因于正确的细胞非常重要，这会影响所有下游任务的准确性），并且能够独特地生成代表细胞形态的嵌入信息。 这似乎代表了未来组学大数据发展的一个趋势。
当然，除此之外，在医疗和生命科学行业的应用上，英伟达也更多关注药物发现、医疗器械及医学影像等场景。
妥妥的生产力稀缺要素。