近日， 國際學術期刊Trends in Genetics線上發表了中國科學院北京生命科學研究院計算基因組學實驗室趙方慶研究員的“Computationalstrategies for exploring circular RNAs”的綜述文章。 該論文全面闡述了環形RNA研究和資料採擷中諸多方法， 探討了相關方法在非編碼RNA資料採擷中的適用條件與優劣評估， 並指出未來環形RNA資料採擷的發展趨勢與挑戰。
環形RNA是近年來獲得廣泛關注的一類結構呈閉合環形的RNA分子， 並入選Clarivate Analytics 2017年度熱點前沿領域。 環形RNA的基因來源、內部組成、細胞定位、生成機制與生物功能均較為多樣， 通過高通量測序數據的挖掘對其深入研究成為該領域的必經途徑。 依據參考基因組的使用策略， 現有的識別演算法可劃分為基於分段比對（split-alignment based）和基於偽參考序列構建（pseudo-reference based）兩大類。 由於所借助比對演算法類型的不同， 各識別演算法又分別針對剪切型（splice-aware）和全能型（versatile）比對演算法進行優化。 此外， 在向後剪接讀段（back-spliced junction read）的檢測和配對末端比對資訊的篩選上，
在環形RNA資料的挖掘演算法上， 趙方慶團隊有多篇研究成果發表在Nature Communications， GenomeBiology和Briefings in Bioinformatics等國際知名學術期刊上， 其中環形RNA的識別演算法（CIRI）兩年多來的引用次數已超過120次。 論文第一作者高遠在攻讀博士期間獲得中科院院長優秀獎（2017）和中國科學院優秀博士論文（2017）， 現在美國University of Pennsylvania的Perelman School of Medicine進行博士後研究工作。 上述研究獲得了國家自然科學基金委重大研究計畫專案、優秀青年基金專案和中國科學院的經費資助。
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