中國科大在評估染色體外環狀DNA檢測方法取得進展
【化工儀器網 項目成果】近日，中國科學技術大學生命科學與醫學部瞿昆教授課題組在《自然·通訊》期刊上發表了一篇題為“Comparative analysis of methodologies for detecting extrachromosomal circular DNA”的研究文章。該研究系統性地評估了7種用于在測序數據中鑒定染色體外環狀DNA(eccDNA)的分析算法及7種不同實驗建庫方法的性能和差異，為eccDNA的深入研究提供了重要參考。
eccDNA作為一種在真核細胞內廣泛存在的環狀DNA分子，在腫瘤研究中扮演著重要角色。在腫瘤細胞中，eccDNA不僅參與癌基因的擴增，還涉及基因轉錄調控和腫瘤異質性，從而推動腫瘤的發生和發展。因此，對eccDNA的深入研究有望為腫瘤發病機制的理解提供新的視角，并為靶向藥物的開發開辟新的方向。
然而，目前用于eccDNA鑒定的測序建庫方法和生物信息學算法種類繁多，且由于eccDNA片段的大小多樣且來源復雜，不同方法間的實驗結果存在較大差異。這種差異給研究人員在選擇最適分析算法和實驗方法時帶來了挑戰。此外，現有的評估方法往往只關注準確性或計算需求等單一因素，且基于過于簡化的模擬數據，難以真實反映測序數據的復雜性。
針對這一問題，瞿昆教授課題組的研究團隊對多種eccDNA檢測方法和實驗建庫方法進行了系統評估。研究結果表明，在短讀長測序數據中，Circle-Map和Circle_finder算法在檢測eccDNA方面具有較高的效率。然而，Circle_finder算法存在一定的局限性，容易生成冗余結果。而在長度較長的測序數據中，特別是測序深度超過10X時，CReSIL算法的表現最佳。
在實驗方法方面，Circle-Seq-LR特別適用于檢測長度超過10 kb且具有拷貝數擴增的eccDNA(也稱ecDNA)，這類eccDNA與腫瘤進展密切相關。此外，研究還發現，不同實驗方法檢測到的eccDNA在長度、癌基因組成和基因重復元件的包含等方面展現出顯著的異質性。
為了幫助研究人員根據自身數據特點選擇最優的分析流程，該研究團隊在GitHub上提供了完整的分析流程、代碼和模擬數據集。這一舉措不僅為進一步提升eccDNA檢測方法奠定了參考基礎，還有望推動eccDNA研究領域的快速發展。
此次研究的發表標志著中國科學技術大學在eccDNA研究領域取得了重要進展，也為國內外同行提供了寶貴的參考和借鑒。未來，該團隊將繼續致力于eccDNA的深入研究，為推動腫瘤發病機制的理解和靶向藥物的開發做出更多貢獻。
【素材來源：中國科學技術大學】
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