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北京生科院發(fā)表環(huán)形非編碼RNA識(shí)別新技術(shù)

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北京生科院發(fā)表環(huán)形非編碼RNA識(shí)別新技術(shù)

摘要:   2月28日,國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Briefings in Bioinformatics 發(fā)表了中國(guó)科學(xué)院北京生命科學(xué)學(xué)習(xí)院趙方慶團(tuán)隊(duì)題為Circular RNA identification based on multiple seed matching 的最新學(xué)習(xí)成果。因?yàn)槟壳霸诃h(huán)形RNA識(shí)別方 ...

  2月28日,國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Briefings in Bioinformatics 發(fā)表了中國(guó)科學(xué)院北京生命科學(xué)學(xué)習(xí)院趙方慶團(tuán)隊(duì)題為Circular RNA identification based on multiple seed matching 的最新學(xué)習(xí)成果。因?yàn)槟壳霸诃h(huán)形RNA識(shí)別方面存在著假陽(yáng)性率高、敏感度不夠等問(wèn)題,該團(tuán)隊(duì)學(xué)習(xí)并提出了全新的多重種子匹配算法及最大似然估計(jì)模型,可以精確識(shí)別環(huán)形RNA接頭序列,以顯著提升環(huán)形RNA的識(shí)別效率。
  目前已有的環(huán)形RNA識(shí)別算法均基于對(duì)環(huán)形RNA接頭序列的查找,可分為基于注釋的算法以及從頭預(yù)測(cè)的算法。然而,由于真核生物轉(zhuǎn)錄的復(fù)雜性及環(huán)形RNA分子的特殊性,以上兩類識(shí)別算法均面臨著靈敏度低、可靠性差、運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)或內(nèi)存使用高等問(wèn)題,其應(yīng)用也因此受到限制。此外,對(duì)上述識(shí)別算法的評(píng)價(jià)體系卻仍主要依賴模擬數(shù)據(jù),難以對(duì)相關(guān)算法在真實(shí)轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)中的表現(xiàn)進(jìn)行客觀衡量。
  針對(duì)此現(xiàn)狀,趙方慶團(tuán)隊(duì)提出基于多重種子匹配策略的算法,針對(duì)比對(duì)質(zhì)量較低的基因組區(qū)域,按長(zhǎng)度降序進(jìn)行種子序列提取,并將之與前后側(cè)翼基因組區(qū)域進(jìn)行快速匹配。同時(shí),建立了最大似然估計(jì)模型,判斷該種子序列的真實(shí)來(lái)源,并排除來(lái)自線性轉(zhuǎn)錄本或剪接副產(chǎn)物的干擾,從而極大提高了環(huán)形RNA分子識(shí)別的精度。該學(xué)習(xí)摒棄了偏差較大的模擬數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)方法,采用 RNase R降解前后真實(shí)轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)的比對(duì)體系,對(duì)10種已有算法進(jìn)行全面的評(píng)測(cè)比較。結(jié)果顯示該學(xué)習(xí)建立的方法在包含靈敏度與可靠性在內(nèi)的綜合表現(xiàn)(F1得分)上具有明顯的優(yōu)勢(shì),其并行模式還可進(jìn)一步提升運(yùn)算速度及內(nèi)存使用效率。該算法與此團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的CIRI, CIRI-AS等分析工具(Genome Biology, 2015; Nature Communications, 2016)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接,將進(jìn)一步促進(jìn)環(huán)形RNA組成及功能等方面的學(xué)習(xí)。
  該工作由趙方慶課題組的學(xué)習(xí)生高遠(yuǎn)和張金陽(yáng)完成,得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委和中科院的經(jīng)費(fèi)支持。
  論文鏈接

  基于多重種子匹配策略的環(huán)形RNA識(shí)別算法
  來(lái)源:北京生命科學(xué)學(xué)習(xí)院  編輯:方法學(xué)習(xí)中取得進(jìn)展北京生科院發(fā)表環(huán)形非編碼RNA識(shí)別新技術(shù)  |  責(zé)任編輯:蟲(chóng)子
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