中科院北京生科院趙方慶團隊發表環形非編碼RNA識別新技術

2017年2月28日，國際學術期刊Briefings in Bioinformatics發表了中國科學院北京生命科學研究院趙方慶團隊題為「Circular RNA identification based on multiple seed matching」的最新研究成果。目前環形RNA的識別存在著假陽性率高、敏感度不夠等問題，該研究提出了全新的多重種子匹配演算法及最大似然估計模型，可以精確識別環形RNA接頭序列，顯著提升環形RNA識別效率。

目前已有的環形識別演算法均基於對環形RNA接頭序列的查找，可分為基於注釋的演算法以及從頭預測的演算法。然而，由於真核生物轉錄的複雜性及環形RNA分子的特殊性，兩類識別演算法均面臨著靈敏度低、可靠性差、運算時間長或內存使用高等問題，其應用也因此受到限制。此外，對上述識別演算法的評價體系卻仍主要依賴模擬數據，難以對相關演算法在真實轉錄數據中的表現進行客觀衡量。

針對此現狀，趙方慶團隊提出基於多重種子匹配策略的演算法，針對比對質量較低的基因組區域，按長度降序進行種子序列提取，並將之與前後側翼基因組區域進行快速匹配。同時，建立了最大似然估計模型，判斷該種子序列的真實來源，並排除來自線性轉錄本或剪接副產物的干擾，從而極大提高了環形RNA分子識別的精度。該研究摒棄了偏差較大的模擬數據評測方法，採用 RNase R降解前後真實轉錄數據的比對體系，對10種已有演算法進行全面的評測比較。結果顯示本研究建立的方法在包含靈敏度與可靠性在內的綜合表現（F1得分）上具有明顯的優勢，其並行模式還可進一步提升運算速度及內存使用效率。該演算法與此團隊開發的CIRI, CIRI-AS等分析工具（Genome Biology, 2015; Nature Communications, 2016）實現無縫銜接，將進一步促進環形RNA組成及功能等方面的研究。

該工作由趙方慶課題組的研究生高遠和張金陽完成，得到了國家自然科學基金委和中國科學院的經費支持。

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