2019-11-01 14:10:43 热度:

CircCode: 识别 Ribo-seq 中可翻译的环状 RNA

circRNA也有翻译潜能的事件被报道后,circRNA的翻译很快就成了大家研究的热点。然而蛋白质翻译这个领域的研究一直比较硬核,更别说circRNA这一类分子背景还不够硬。

然而,金秋十月是收获的季节,circRNA翻译研究又多了一把利刃CircCode——还是基于机器学习的,由陕西师范大学的PeisenSunGuanglinLi共同开发。虽然之前也有circRNA翻译相关工具,比如CircPro或circtools,但都是mRNA的“老黄历”。

实际上,这款工具的研究思路很简明,作者也为我们提供了一个非常漂亮的流程图:

 

1.核糖体测序reads质控后过滤,保留没有比对上的reads

2.将想要研究的circRNA序列以junction为中心提取100nt作为虚拟的参考基因组,然后将第一步保留的reads比对到参考基因组上。最后将跨junction位点的reads保留作为RMRJs(ReadsMappedRegiononaJunction),实际上是作为翻译的候选circRNA。

3.通过机器学习工具BASiNET确定RMRJ是否可翻译,确定可翻译的circRNA。

4.最后用FragGeneScan预测circRNA的ORF及多肽。

除了PPT做得好,CircCode也需经受实际数据的考验。

1.作者从RPFdb数据库下载了人类与拟南芥的核糖体数据集,并用CIRCPedia与PlantcircBase所有circRNA作为CircCode的输入,最后识别到了大量可翻译的circRNAs(人类3610个,拟南芥1569个)。

2.父基因功能富集分析表面它们参与了蛋白质加工等生物学过程。

3.为了检验精确性,软件GenRGenS训练了已发表的可翻译的circRNA序列来测试CircCode,最后FDR=0.0027。

4.已发表可翻译的人类circRNA中,有60%被CircCode所识别。

5.与CircPro相比,SRR3495999数据中CircPro识别了44个可翻译的circRNAs,而CircCode却识别到了76个。

最后,工具是基于Linux系统的,源代码及使用方法发布在github 上。

 

作者虽然对软件的准确性与敏感性作了分析与比较,然而由于目前可翻译circRNA的数据太少,只能留给时间来检验。

 

总的来说,circRNA研究又有了新工具。

 

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吉赛生物专注于circRNA全程研究5年时间,

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