CIRI : un algorithme efficace et impartial pour l'identification de novo des ARN circulaires

Des études récentes révèlent que les ARN circulaires (circRNAs) constituent une nouvelle classe de molécules d'ARN non codant, abondantes, stables et ubiquistes chez les animaux. La détection complète des circRNAs à partir de données de transcriptome à haut débit est une étape initiale et cruciale pour étudier leur biogenèse et leur fonction. Ici, nous présentons un nouvel algorithme basé sur un signal de clipping chiastique, CIRI, pour détecter de manière impartiale et précise les circRNAs à partir des données de transcriptome en utilisant plusieurs stratégies de filtration. En appliquant CIRI aux données RNA-seq d'ENCODE, nous identifions et validons expérimentalement pour la première fois la prévalence des circRNAs introniques/intergéniques ainsi que des fragments spécifiques à ceux-ci dans le transcriptome humain.