项目背景

某研究所对 人类外周血单核细胞（PBMC）同时进行 scRNA-seq 和 scATAC-seq，各 5 万细胞，目标是整合转录组和染色质开放性数据，鉴定细胞类型特异的调控元件。

分析流程

步骤工具内存峰值耗时
scRNA-seq 处理Seurat v532 GB30 分钟
scATAC-seq 处理ArchR64 GB2 小时
WNN 整合Seurat v5 WNN128 GB1.5 小时
Peak-to-Gene 关联ArchR96 GB1 小时
TF motif 分析chromVAR48 GB40 分钟

WNN 整合的内存陷阱

Seurat v5 的 加权最近邻（WNN）整合需要同时加载 RNA 和 ATAC 两套矩阵，并计算跨组学的 KNN 图。5 万细胞 × 2 组学的 WNN 峰值内存约 128GB。

在 64GB 服务器上尝试运行 WNN 时，R 报错 vector memory exhausted。必须升级到 128GB 以上才能稳定运行。

配置建议

scRNA + scATAC 多组学整合：64 核 / 256GB / 4TB NVMe。如果细胞规模扩大到 20 万以上，建议 512GB。

产出

鉴定出 8 个主要细胞类型的转录组和染色质开放性特征，发现 3 个谱系特异的增强子-基因调控对。分析全流程在 半天内完成（256GB 服务器）。