Benchmarking circRNA Detection Tools from Long-Read Sequencing Using Data-Driven and Flexible Simulation Framework

A. N. Rusakovich

doi:10.24072/pcjournal.699

2026-01-01

PRE

Marie‐Dominique Galibert

Thomas Derrien

Yuna Blum *

DOI：10.24072/pcjournal.699

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摘要

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环状RNA（circRNAs）是通过反向剪接事件形成的具有共价闭合环状结构的独特非编码RNA。其稳定性、组织特异性表达模式以及作为疾病生物标志物的潜力已引起广泛关注。然而，其环状结构和多样的尺寸范围给传统测序技术带来了挑战。长读长Oxford Nanopore（ONT）测序为捕获完整的circRNA分子提供了有前景的能力，而无需片段化，但分析此类数据的生物信息学工具的有效性仍研究不足。本研究首次对三种从ONT长读长数据中检测circRNA的专用工具进行了全面的基准比较：CIRI-long（Zhang et al., 2021）、IsoCIRC（Xin et al., 2021）和circNICK-Irs（Rahimi et al., 2021）。为解决缺乏标准化评估框架的问题，我们开发了一个开源且免费提供的计算流程，用于生成逼真的模拟circRNA ONT长读长数据集。我们的流程将来自现有数据库和真实数据集的circRNA分子特征整合到NanoSim工具（Hafezqorani et al., 2020）中，并输出反映生物多样性和技术属性的FASTQ读数。我们系统地评估了工具在关键指标上的性能，包括精确度、召回率和F1分数。分析显示各工具性能特征不同：虽然所有工具均表现出高特异性，但在精确度和检测不同circRNA亚型的能力上存在差异，且通常表现出有限的敏感性和精确度。值得注意的是，各工具检测到的circRNAs重叠率相对较低。此外，各工具的计算效率差异显著。这表明仅依赖单一工具可能并非理想选择，结合工具或改进算法可能有助于提高从ONT数据中检测circRNA的准确性。本基准研究为研究人员选择适用于ONT测序的circRNA研究工具提供了有价值的见解。此外，我们的可定制模拟框架（提供优化检测方法及推动circRNA研究生物信息学工具发展的资源）可免费获取于：https://gitlab.com/bingo-igdr/nanocirc

Keyword:

RNAS