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環(huán)狀RNA(circRNAs)長期以來被認為是一類至關(guān)重要但相對未被探索的轉(zhuǎn)錄本，以其組織和細胞類型特異性表達模式而聞名。然而，盡管單細胞和空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)取得了進步，但circRNA測序效率的固有限制阻礙了circRNA的有效分析。為了解決這一研究中的關(guān)鍵空白，研究人員提出了一種深度學(xué)習(xí)模型CIRI-deep，用于全面預(yù)測各種類型的RNA-seq數(shù)據(jù)上的circRNA調(diào)控。相關(guān)研究成果在雜志Advanced Science上發(fā)表，題為“CIRI-Deep Enables Single-Cell and Spatial Transcriptomic Analysis of Circular RNAs with Deep Learning”

圖源：CIRI-Deep Enables Single-Cell and Spatial Transcriptomic Analysis of Circular

 RNAs with Deep Learning ，DOI: 10.1002/advs.202308115

CIRI-deep代表了circRNA分析的重大飛躍。在包含2500萬個高置信度circRNA調(diào)控事件的廣泛數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，該模型在測試和遺漏數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)出出色的性能，確保了從RNA-seq數(shù)據(jù)集推斷差異事件的無與倫比的準(zhǔn)確性。CIRI-deep的多功能性超越了傳統(tǒng)的circRNA分析方法。該模型及其改編版本能夠進行廣泛的circRNA分析，包括集群或區(qū)域特異性circRNA檢測、后剪接結(jié)(BSJ)比率圖的可視化以及trans和cis特征重要性的評估。此外，它的適應(yīng)性涵蓋了所有主要類型的RNA-seq數(shù)據(jù)集，包括單細胞和空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，從而為circRNA研究開辟了新的途徑。

本研究將CIRI-Deep描述為在高維轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集中研究circRNA的強大工具，使研究人員能夠揭示circRNA在不同生物學(xué)背景下的調(diào)控作用和表達模式。深度學(xué)習(xí)技術(shù)與circRNA分析的結(jié)合為促進我們對circRNA生物學(xué)及其對健康和疾病的影響的理解更近一步。

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