Ein umfassender Überblick und eine Bewertung von Werkzeugen zur Erkennung von zirkulärer RNA

Zirkuläre RNA (circRNA) wird hauptsächlich durch den Splice-Donor eines downstream Exons, das an einen upstream Splice-Akzeptor anschließt, erzeugt, ein Phänomen, das als Backsplicing bekannt ist. Es wurde berichtet, dass circRNA als MikrorNA (miRNA) Sponges, transkriptionale Regulatoren oder potenzielle Biomarker fungieren kann. Die Verfügbarkeit massiver Daten zu nicht-polyadenylierten Transkriptomen hat die genomweite Identifizierung von Tausenden von circRNAs erleichtert. In letzter Zeit wurden mehrere Werkzeuge oder Pipelines zur Erkennung von circRNA entwickelt, und es ist wichtig, nützliche Richtlinien zu diesen Pipelines für Benutzer bereitzustellen, einschließlich eines umfassenden und unvoreingenommenen Vergleichs. Hier bieten wir einen verbesserten und benutzerfreundlichen simulierten circRNA-Lese-Simulator, der backsplicingähnliche Reads erzeugen kann, die circRNAs unterstützen, die in CircBase hinterlegt sind. Darüber hinaus haben wir die Leistung von 11 circRNA-Erkennungswerkzeugen sowohl an simulierten als auch an realen Datensätzen verglichen. Wir haben ihre Leistung anhand von Kennzahlen wie Präzision, Sensitivität, F1-Score und Fläche unter der Kurve bewertet. Es wird festgestellt, dass keine einzelne Methode in allen diesen Metriken überlegen war. Unter all den modernsten Werkzeugen schnitten CIRI, CIRCexplorer und KNIFE, die eine besser ausgewogene Leistung zwischen ihrer Präzision und Sensitivität erreichten, im Vergleich zu den anderen Methoden vorteilhaft ab.