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隨著單細胞以及單核測序（single-cell and single-nucleus RNA-sequencing）的快速發(fā)展以及逐漸普及，越來越多的單細胞測序數(shù)據(jù)集在近幾年不斷的出現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)集不僅有著成倍增加的細胞數(shù)量，也包括了更多維度的生物特征信息，這使得預(yù)處理單細胞測序數(shù)據(jù)的所需的時間不斷增加。例如，10x Genomics的官方預(yù)處理軟件CellRanger有時需要幾十個小時來處理一個單一數(shù)據(jù)集。雖然目前有些輕量化工具可較快的處理單細胞測序數(shù)據(jù)，比如kallisto｜bustools 和alevin，但輕量化工具的假陽性和準(zhǔn)確性問題一直有待解決。

在2022年三月的Nature Methods期刊中，美國馬里蘭大學(xué)的Rob Patro團隊發(fā)表的了名為alevin-fry的單細胞測序數(shù)據(jù)預(yù)處理工具來一站式高效便捷的量化sc/snRNA-seq數(shù)據(jù)。通常情況下，alevin-fry可在15分鐘內(nèi)以小于8 GB的內(nèi)存用量處理單細胞或單核測序數(shù)據(jù)集，并與任何其他工具所能達到的最佳準(zhǔn)確率持平。該工具用當(dāng)前熱門的Rust編程語言書寫，不僅在GitHub (https://github.com/COMBINE-lab/alevin-fry)上完全開源，并且上傳至crates.io (https://crates.io/crates/alevin-fry)及 bioconda (https://anaconda.org/bioconda/alevin-fry)以供下載安裝，還有有十分完善的配套工具 (https://github.com/COMBINE-lab/usefulaf)用于構(gòu)建參考序列以及導(dǎo)入量化分析結(jié)果。

除了比其他任何量化方法都更快、更節(jié)省內(nèi)存之外，alevin-fry還改進了量化工具中普遍存在的內(nèi)存可伸縮性問題和其他輕量化工具表現(xiàn)出的假陽性表達問題。除此之外，alevin-fry所產(chǎn)生的量化結(jié)果還可被直接用于多種下游分析，例如對單細胞速率（RNA velocity）的研究。

在業(yè)界普遍認為的效率（速度及內(nèi)存占用）或準(zhǔn)確性二選一的難題中，論文展示了alevin-fry做到了不僅在效率上處于全業(yè)最優(yōu)，而且達成了其他以全基因組為基礎(chǔ)的量化工具用犧牲效率換來的高準(zhǔn)確性?？梢哉falevin-fry不僅是現(xiàn)今最高效的單細胞預(yù)處理工具，也是現(xiàn)如今最準(zhǔn)確的單細胞預(yù)處理工具之一。在結(jié)果中，該論文指出了alevin-fry不僅解決了在輕量化工具中普遍存在的假陽性問題，還在其他工具普遍需要額外的內(nèi)存及時間來處理單核測序數(shù)據(jù)的情況下做到了可將單細胞及單核測序數(shù)據(jù)統(tǒng)一化高效處理。除此之外，該論文還示范了如何用alevin-fry來處理各種類型的數(shù)據(jù)集，例如單細胞測序，單核測序和RNA速率的示例數(shù)據(jù)集，并展示了alevin-fry的量化結(jié)果相比于其他任何的量化工具保留了最多的生物信號。

為方便用戶使用，該團隊為alevin-fry準(zhǔn)備了完整的配套工具 https://hub.docker.com/r/combinelab/usefulaf。對于構(gòu)建參考序列，R用戶可參考roe (https://github.com/COMBINE-lab/roe)，python用戶可參考 pyroe (https://github.com/COMBINE-lab/pyroe)。對于導(dǎo)入量化結(jié)果，該團隊也對 R用戶 (https://mikelove.github.io/fishpond/reference/loadFry.html)和 python用戶 (https://github.com/COMBINE-lab/usefulaf/blob/main/python/load_fry.py)分別提供了支持。除此之外，usefulaf (https://hub.docker.com/r/combinelab/usefulaf)還提供了bash scripts和Docker與singularity鏡像，讓用戶可以通過簡單的幾行命令預(yù)處理任何單細胞數(shù)據(jù)集。該團隊還為用戶提供了一種模擬CellRanger篩選細胞的方法，并被納入DropletUtils (https://github.com/MarioniLab/DropletUtils/blob/master/R/emptyDropsCellRanger.R) R包中。并且，該團隊還會不定期更新各種alevin-fry相關(guān)教程 (https://combine-lab.github.io/alevin-fry-tutorials/)，截至發(fā)稿時，已有關(guān)于利用alevin-fry完成空間轉(zhuǎn)錄組分析，CITE-seq，sci-RNA-seq3及split-seq數(shù)據(jù)分析和RNA速率分析的相關(guān)教程。