Bioinformatik für eccDNA: Erkennungsalgorithmen, Filterung von Artefakten und Berichtstandards

Einführung

Zirkuläre DNA verursacht lineare Kopfschmerzen. Kurzlese-Aligner wie BWA-MEM wurden für lineare Genome entwickelt, sodass ein Lesevorgang, der die Kopf-zu-Schwanz-Verbindung einer extrachromosomalen zirkulären DNA (eccDNA) überspannt, häufig als gespaltene Ausrichtung mit weichen Clips oder als Paar mit unerwarteter Orientierung kartiert wird. Wenn Sie diese Zuordnungen wie gewöhnliche Varianten behandeln, verpassen Sie echte Kreise oder übertreiben Artefakte. Dieser praktische Leitfaden hilft Bioinformatik-Teams, von rohen FASTQ-Dateien zu einem verteidigbaren, reproduzierbaren eccDNA-Call-Set zu gelangen.

Wenn Sie einen praktischen Kontext für die Daten benötigen, die diese Pipelines speisen, siehe den begleitenden praktischen Leitfaden, Experimenteller Workflow für eccDNA-Sequenzierung: Anreicherung, Bibliotheksvorbereitung und häufige Fallstricke, die beschreibt, wie Anreicherungs- und Bibliotheksstrategien die nachgelagerten Beweise beeinflussen.

Warum lineare Alignierer Schwierigkeiten mit der Zirkularität haben: Der FM-Index-Seeding und die lokale Erweiterung in Tools wie BWA-MEM setzen einen kontinuierlichen linearen Referenzrahmen voraus, sodass Reads, die die Kreisverbindung überqueren, als geteilte Segmente oder diskordante Paare erscheinen; ohne explizite Nachbearbeitung ist die "Naht" des Kreises unsichtbar. Reviews und Methodenpapiere haben die Notwendigkeit für spezialisierte Nachbearbeitung nach der Ausrichtung und/oder kreuzungsbewusste Neuausrichtung für eccDNA- und ecDNA-Analysen dokumentiert, einschließlich des Zusammenspiels von geteilten Reads, diskordanten Paaren und Kopienzahl-Signalen in amplifizierten Regionen gemäß peer-reviewed Literatur wie dem eLife-Überblick von 2022 und den AA/ecDNA-Papieren von 2019–2024 [Zhao 2022, eLife: eccDNA-Detektionswerkzeuge und -einschränkungen; Deshpande 2019: AmpliconArchitect-Rekonstruktion von fokalen Amplifikationen].

Erkennungsstrategien

Kurzlese-Beweise basieren auf übergreifenden Reads, während onkogenhaltige ecDNAs in WGS Fügen Sie Kopienummern und strukturelle Graphhinweise hinzu. Lange Reads können direkt durch Junctions navigieren und komplexe Umstellungen klären. Im Folgenden sind die Kernstrategien und deren praktische Umsetzung aufgeführt.

Split-Lesungen: Bestimmung von Junctions

Split-Reads sind Ihre vertrauenswürdigsten Beweise für Kurzlesungen. Ein einzelner Read wird teilweise auf einer Seite des vermeintlichen Kreises und teilweise auf der anderen Seite zugeordnet, was eine Kopf-zu-Schwanz-Orientierung über die Junction erzeugt. In BAM-Dateien sehen Sie Soft-Clips (S) im CIGAR und ergänzende Ausrichtungen (SA-Tags). Spezialisierte Caller richten soft-clipte Segmente gegen einen Junction-Graphen neu aus, um die Sensitivität zu erhöhen.

Empfohlene Ausgangspunkte (Illumina PE150, hg38/mm39): Ausrichtung mit BWA‑MEM (0.7.x), ergänzende Ausrichtungen beibehalten, Duplikate markieren (Picard oder samblaster), Split-Reads extrahieren und einen junction‑bewussten Caller wie Circle‑Map im "realign"-Modus ausführen. Für die Berichterstattung mit ≥3 Split-Reads beginnen und basierend auf der Bibliotheksanreicherung und Wiederholungen anpassen.

Beispielausschnitte:

# Mapping and duplicate marking (short-read)
bwa mem -t 16 -M -R '@RG\tID:sample\tSM:sample' hg38.fa R1.fq.gz R2.fq.gz | \
  samblaster --markdups | samtools view -bS - > sample.bam
samtools sort -@ 8 -o sample.sorted.bam sample.bam
samtools index sample.sorted.bam

# Circle-Map (realign split reads)
circle-map Realign -i sample.sorted.bam -r hg38.fa -o circlemap_realign.bed

Die probabilistische Neuausrichtung von Circle-Map verbessert die Wiederherstellung echter Junctions im Vergleich zur naiven Soft-Clip-Analyse, wie in methodischen Übersichten und Tool-Notizen in Briefings in Bioinformatics (2024) und verwandten Arbeiten berichtet wird [Fang 2024: eccDNA-Pipe Übersicht und Tool-EffektivitätSchwellenwerte werden oft an den Datentyp angepasst; angereicherte Bibliotheken erlauben typischerweise eine niedrigere Unterstützung als unenriched WGS.

Diskrepante Paare: unterstützende Beweise und Clustering

Diskordante Paare zeigen eine nach außen gerichtete Orientierung oder anomale kurze/lange Einfügegrößen um die Junction. Für sich genommen sind sie selten eindeutig, aber in Kombination mit Split-Reads erhöhen sie das Vertrauen und helfen, Breakpoints zu clustern. Berechnen Sie stichproben-spezifische Einfügegrößenstatistiken, kennzeichnen Sie Paare, die über die erwarteten Bereiche in der Nähe der Junctions hinausgehen, und clustern Sie sie innerhalb von 300–600 bp Fenstern, die die Split-Read-Breakpoints flankieren. Als Faustregel sollten Sie ≥2 diskordante Paare zusätzlich zur Unterstützung durch Split-Reads in der Nähe von Wiederholungen verlangen.

Abdeckungs- und Kopienzahlensignale (WGS ecDNA)

Große ecDNAs bei Krebs weisen häufig extreme Kopienzahlgewinne und komplexe Verbindungsgraphen auf. Samenrekonstruktion aus CNV-Aufrufen und Verfeinerung der Struktur mit Beweismitteln für Brüche:

1. Rufen Sie CNVs auf WGS mit CNVkit oder Control‑FREEC auf; setzen Sie Amplicons mit CN ≥4,5–5 und einer Länge von ≥10 kb.
2. Führen Sie AmpliconArchitect (AA) aus, um Amplicon-Grafen zu rekonstruieren.
3. Strukturen mit AmpliconClassifier (AC) in ecDNA, BFB, linear oder komplex klassifizieren. Autoritative Methodenbeschreibungen und Beispiele sind im ursprünglichen AA-Papier und in den AmpliconSuite-Dokumenten verfügbar [Deshpande 2019: AA rekonstruiert fokale Amplifikationen; AmpliconSuite Anleitung: AA/AC-Dokumentation].

Häufige Werkzeuge und wo sie passen

• Circle-Map (kurze Reads, Junction-Erkennung): Empfindlich gegenüber Junction-überspannenden Split-Reads durch probabilistische Neuausrichtung. Am besten geeignet für angereicherte Short-Read-Bibliotheken und WGS-Junction-Erkennung [Circle-Map GitHub: Repository und Dokumente].
• AmpliconArchitect + AmpliconClassifier (WGS-Ampliconstruktur): Rekonstruiert und klassifiziert fokale Amplifikationen; unverzichtbar für die Interpretation von ecDNA in der Onkologie WGS [Deshpande 2019 und AmpliconSuite-Leitfaden, der oben verlinkt ist].
• ECCsplorer (kurze Reads, mehrere Modi): Kombiniert Mapping und Clustering; wird häufig bei Nicht-Modellorganismen und Pflanzen verwendet, bei denen die Referenzen in der Qualität variieren [Mann 2022: ECCsplorer angewendet in Pflanzen/Nicht-Modellen].
• nf‑core/circdna (Pipeline): Eine reproduzierbare Nextflow-Pipeline, die mehrere Ansätze (Circle‑Map, Circle_finder, CIRCexplorer2, AA, Unicycler+minimap2) mit standardisierten QC und Ausgaben vereint [nf‑core: circdna-Pipeline-Dokumentation].

Abbildung 1. Erkennungssignale für eccDNA: Geteilte Reads überspannen die Kopf-zu-Schwanz-Verbindung, während diskordante Paar-End-Reads mit abnormaler Orientierung oder Einfügungsgröße auf beiden Seiten des Bruchpunkts kartiert sind.

EccDNA-Artefaktfilterung

Artifactkontrolle ist der Punkt, an dem die Bioinformatik von eccDNA entweder Vertrauen aufbaut oder es zerstört. Verwenden Sie die folgende priorisierte Strategie und passen Sie die Schwellenwerte an Ihren Bibliothekstyp und Ihre Spezies an.

Beginnen Sie mit der Basis-QC und Kartierung: Führen Sie Adapter-/Qualitätsbeschneidung durch (Trim Galore! oder fastp), kartieren Sie mit BWA-MEM für kurze Reads und minimap2 für lange Reads, markieren Sie Duplikate (Picard oder samblaster) und behalten Sie ergänzende Ausrichtungen bei. Für junction-unterstützende Reads setzen Sie eine Berichtsschwelle wie MAPQ-Median ≥20–30.

Mindestnachweisgrenzen für kurze Reads: Bericht erstatten, wenn ≥3 Split-Reads ODER (≥2 Split-Reads + ≥2 diskordante Paare) UND lokale Tiefenfaltung ≥3 über ±5–10 kb Flanken. Erhöhen Sie die Schwellenwerte in der Nähe von Regionen mit niedriger Komplexität und einfachen Wiederholungen. Diese Bereiche stimmen mit den Nutzungsmustern in aktuellen Studien und Methodennotizen für junction-zentrierte Caller überein [dos Santos 2023; Wang 2024]. Schwellenexemplare in der aktuellen Literatur, dos Santos 2023 Nutzung].

Wiederholungen und Mikrosatelliten: Berechnen Sie die Überlappung mit RepeatMasker-Anmerkungen und kennzeichnen Sie Aufrufe mit einer Überlappung von einfachen Wiederholungen >50%. Behalten Sie einen Hochüberlappungsaufruf nur bei einzigartigen (nicht mehrfach zuordenbaren) und reichlich vorhandenen Junction-Split-Reads bei und wenn disordante Paare symmetrisch um die Junction gruppiert sind. Rezensionen heben Wiederholungen als einen wesentlichen Störfaktor hervor und empfehlen eine vorsichtige Interpretation [Gadgil 2024; Wang 2024 Rezension: wiederholungsbewusste eccDNA-Interpretation, aktuelle Überprüfung der eccDNA-Methoden].

Mitochondriale DNA (chrM) und NUMTs: Standardmäßig chrM-Zirkel ausschließen, es sei denn, Ihre Studie zielt ausdrücklich auf mitochondriales eccDNA ab. Bei der Berichterstattung über mt-eccDNA sind höhere Nachweise erforderlich (z. B. ≥5 Split-Reads, unabhängige Bibliotheksbestätigung) und die Aufrufe sollten im Output als mitochondrial gekennzeichnet werden. Überlappen Sie die Aufrufe mit einem kuratierten NUMT-Track (build-matched) und kennzeichnen Sie Überlappungen; ziehen Sie eine Ausschluss in Betracht, es sei denn, starke Junction-Nachweise deuten auf nuklear abgeleitete Zirkel hin. Dokumentieren Sie die NUMT-Quelle/version in den Metadaten. Für die Depletion auf der Ebene des Nasslabors und im Kontext siehe enzymbasierte Depletion-Ansätze, die in offenen Protokollen beschrieben sind [Lin 2024: Mitochondriale Depletion in Circle-seqFür weitere Informationen zur Interpretation in gestressten oder apoptotischen Kontexten siehe Sind eccDNAs apoptotische Produkte? Angeborene immunstimulierende Aktivität und experimentelle Interpretation.

Bibliothekschimären und Duplikate: Überprüfen Sie die einheitliche Abdeckung innerhalb des vermuteten Kreises – Ligation-Artefakte weisen oft keine interne Abdeckung auf und können in unabhängigen Bibliotheksvorbereitungen nicht reproduziert werden. Entfernen Sie PCR-Duplikate und verlangen Sie, wenn UMI-gekennzeichnet, Unterstützung von ≥2 einzigartigen Molekülen.

Kodifizieren Sie Entscheidungsregeln, um Ihre Pipeline reproduzierbar zu halten:

If chr == 'chrM':
  require support_split >= 5 and replicate_confirmation == True
  annotate flag = 'mitochondrial'
else:
  require (support_split >= 3) or (support_split >= 2 and support_discordant >= 2)
  if repeat_overlap_pct > 50 and not junction_unique:
    flag = 'repeat_high'; consider exclude unless long-read validation
  if mapq_median < 20:
    flag = 'low_mapq'; exclude
  if size < 3000 and sample_state == 'stressed/apoptotic':
    flag = 'apoptosis_risk'; require orthogonal validation

Berichtsstandards

Es gibt noch keinen einheitlichen Community-Standard für eccDNA-Ausgaben, aber Teams können dennoch reproduzierbare, maschinenlesbare Ergebnisse erzielen. Das untenstehende Schema funktioniert sowohl bei Circle-Map/ECCsplorer-Junction-Calls als auch bei AA/AC-Ampliconstrukturen und fügt sich in reproduzierbare Pipelines wie nf-core/circdna ein. circdna-Dokumentation und Ausgaben].

Empfohlene Anruftabelle: BETT mit erweiterten Spalten

#chrom  start   end     name    strand  support_split  support_discordant  circle_score  local_depth_fc  mapq_median  repeat_overlap_pct  numt_overlap  tool  consensus_tools  flags  notes
chr7    55012000 55018543  eccDNA_0001  +      6               4                  42.1          5.3            48              12.5              False        Circle-Map  Circle-Map;ECCsplorer  .     junction validated in IGV
chr12   34500123 34504555  eccDNA_0002  -      3               2                  28.7          3.1            35              57.2              False        Circle-Map  Circle-Map            repeat_high  near microsatellite; keep pending long-read

Minimale Metadaten (JSON/YAML)

sample_id: PDX123_T1
species: human
reference_build: GRCh38
library_type: Circle-seq
read_length: PE150
aligned_depth: 85e6_pairs
aligner: bwa-mem/0.7.17
caller: circle-map/1.1.4
pipeline: nf-core/circdna/1.0.4 (docker sha256:...)
deduplication: samblaster (UMI: false)
filters:
  min_split: 3
  min_discordant: 2
  mapq_median: 20
  repeat_overlap_pct: 50
  mito_policy: exclude
visualizations:
  igv_snapshots: [igv/PXD123_T1_eccDNA_0001.png]
  circos_config: plots/PXD123_T1_circos.conf
notes: thresholds adjusted upward for simple repeats

QC-Zusammenfassungstabelle (pro Probe)

sample_id,raw_reads,aligned_reads,dedup_rate,insert_size_median,mean_depth,calls_pre_filter,calls_post_filter
PDX123_T1,160000000,142300000,0.19,385,32.8,1248,346

Visualisierungsanleitung und interne Verweise: Verwenden Sie IGV, um Junctions und interne Abdeckungen für eine Teilmenge von Anrufen pro Probe zu überprüfen. Für WGS ecDNA hilft die AmpliconArchitect-Zyklusansicht, den strukturellen Kontext zu interpretieren und unterstützt die Klassifizierung mit AmpliconClassifier [Deshpande 2019: AA-Zyklusansicht in der ecDNA-RekonstruktionChromosomen-skalierte Dichteplots (Circos) fassen schnell Hotspot-Verteilungen und Unterschiede zwischen Proben zusammen. Für onkologieorientierte Visualisierungsbeispiele siehe eccDNA in Krebs: Genamplifikation, Onkogenregulation und Forschungsanwendungen. Für numerische QC-Schwellenwerte und Anbieter-Vergleiche siehe Qualitätsmetriken für eccDNA-Sequenzierung: Anreicherungs-effizienz, Hintergrund und Reproduzierbarkeit.

• Abbildung 2: Neutrales "Zyklus"-Schema, das umgestellte Segmente und Orientierungen veranschaulicht (selbst gezeichnet). Für reale AA-Ausgaben und -Schemas siehe das AA-Papier und die AmpliconSuite-Dokumentation [Deshpande 2019]. AA-Zyklusansicht Konzept; AmpliconSuite Anleitung: Dokumentation].

Abbildung 3: Circos-ähnliches Dichte-Diagramm, das eccDNA-Hotspots zusammenfasst (selbst erstellt unten).

Von FASTQ zu eccDNA-Bioinformatik-Ergebnissen

Offenlegung: CD Genomics ist unser Produkt. Das folgende neutrale Beispiel zeigt, wie ein typisches Forschungsergebnis auf die oben genannten Vorlagen abgebildet wird, damit Teams Berichte intern standardisieren können, ohne die analytischen Schlussfolgerungen zu ändern.

Ein typisches Lieferobjekt umfasst rohe FASTQs, eine Mapping BAM/CRAM mit einem Index, eine Junction-Call-Tabelle (TSV/BED), ein Methoden-PDF und Abbildungen. Um dem Schema hier zu entsprechen, importieren Sie die Call-Tabelle in das erweiterte BED-Format und fügen Sie pro Call Felder für Unterstützungszahlen, Coverage-Fold-Change, MAPQ-Zusammenfassung, Wiederholungen/NUMT-Überlappungen und Flags hinzu. Metadaten auf Probenebene erfassen den Referenzaufbau, den Bibliothekstyp, die Lesegröße, die Tiefe, die Versionen des Aligners/Callers und die Filtergrenzen. Beispielsweise wird die Circle-Map-Ausgabe-BED mit support_split/support_discordant-Zahlen und einer local_depth_fc-Spalte ergänzt, die mit bedtools coverage gegen ±10 kb-Fenster berechnet wird. Wenn das Projekt WGS ecDNA anvisiert, werden die Graphdateien von AmpliconArchitect als Artefakte aufbewahrt und die Labels des Klassifikators (ecDNA vs. linear) werden in die Notizen- oder Flags-Spalte aufgenommen. Dies ergibt eine einzelne, maschinenlesbare Call-Tabelle pro Probe sowie eine leichtgewichtige YAML/JSON-Metadatendatei, die einfache Vergleiche und Reproduzierbarkeitsprüfungen über Kohorten und Anbieter hinweg ermöglicht.

Von rohem FASTQ zu einer umsetzbaren eccDNA-Erkennungsliste

Hier ist ein kompakter, durchgängiger Pfad, den Sie an Ihre Datensätze anpassen können.

Short-Read-Anreicherung (Circle-seq/ähnlich): Führen Sie Pre-QC und Mapping durch (FastQC → Trim Galore!/fastp → BWA-MEM; Duplikate markieren; BAM indizieren). Entdecken Sie Junctions mit Circle-Map (Realign) und führen Sie optional ECCsplorer als orthogonalen Zweig aus. Erstellen Sie einen Konsens, wenden Sie Schwellenwerte an (split ≥3 oder split ≥2 + discordant ≥2; MAPQ ≥20–30), verwenden Sie eine wiederholungsbewusste Richtlinie und schließen Sie chrM aus, es sei denn, es ist gezielt. Annotieren Sie Aufrufe mit lokalem Abdeckungs-Fold-Change, RepeatMasker- und NUMT-Überlappungen sowie Flags. Validieren Sie eine Teilmenge in IGV, erstellen Sie ein Circos-Dichte-Diagramm und exportieren Sie das erweiterte BED + Metadaten JSON/YAML + QC-Zusammenfassung.

WGS ecDNA (Onkologie Forschung): CNVs anrufen auf WGS mit CNVkit oder Control‑FREEC; amplifizierte Regionen (CN ≥4,5–5; ≥10 kb) rekonstruieren mit AmpliconArchitect und klassifizieren mit AmpliconClassifier. Bestätigen Sie Breakpoints mit split/discordanten Beweisen; ziehen Sie einen Circle‑Map-Durchlauf in Betracht, um die Übergänge zu verfeinern. Wenden Sie wiederholungsbewusste Regeln an, kennzeichnen/annotieren Sie mtDNA/NUMTs und erhöhen Sie die Schwellenwerte für einfache Wiederholungen. Fügen Sie AA Cycle-Diagramme, IGV-Schnappschüsse und einen Circos-Dichte-Track im Bericht hinzu und exportieren Sie erweiterte BED + AA/AC-Ausgaben + Metadaten.

Langzeit-Lesevalidierung oder -entdeckung (ONT/PacBio): mit minimap2 abbilden (map-ont oder map-hifi Voreinstellungen), wenn möglich, junction-überspannende Contigs assemblieren und Kreisjunctions mit einem langlese-empfindlichen Ansatz aufrufen (z. B. CReSIL, CoRAL). Jüngste Arbeiten zeigen eine verbesserte strukturelle Auflösung im Vergleich zu Ansätzen, die nur Kurzlesungen verwenden, in simulierten und empirischen Einstellungen [CoRAL 2024: Graphrekonstruktionsgenauigkeit bei langen ReadsVerwenden Sie Langsequenzen, um mehrdeutige Kurzlese-Junktionen zu bestätigen, Wiederholungen aufzulösen und Grenzen zu verfeinern.

Reproduzierbarkeitshinweise: Bevorzugen Sie containerisierte Workflows; nf‑core/circdna bietet standardisierte Branches und Ausgaben mit MultiQC-Zusammenfassungen [nf‑core: circdna-Pipeline]. Exakte Versionen und Container-Hashes in der Metadatendatei festhalten; IGV/Circos-Konfiguration zusammen mit den Ausgaben speichern.

Die Wahl der Methode beeinflusst die Strenge und Interpretierbarkeit der Analyse. Wenn Sie zwischen Anreicherungsstrategien entscheiden oder Schwellenwerte im Hinblick auf die Projektziele abwägen, sehen Sie sich die Anreicherungsdiskussion im Begleitleitfaden „Auswahl von eccDNA-Anreicherungsmethoden: Exonuklease-Digestion, RCA, Capture und Kontrollen“ an und konsultieren Sie die QC-Empfehlungen in „Qualitätsmetriken für eccDNA-Sequenzierung: Anreicherungs-effizienz, Hintergrund und Reproduzierbarkeit“.

Wenn Sie eine zweite Meinung zu Ihrem Plan oder Ihrer Pipeline wünschen, vereinbaren Sie eine kurze Beratung, um die Machbarkeit und das QC-Design mit unserem Team zu besprechen: CD Genomics.

Autor

Yang H. — Senior Scientist, CD Genomics; Universität Florida.

Yang ist ein Genomikforscher mit über 10 Jahren Forschungserfahrung in Genetik, molekularer und zellulärer Biologie, Sequenzierungsabläufen und bioinformatischer Analyse. Er ist sowohl in Labortechniken als auch in der Dateninterpretation versiert und unterstützt das Design von RUO-Studien und NGS-basierten Projekten.

Referenzen:

1. AmpliconSuite. AmpliconArchitect/AmpliconClassifier-Dokumentation (LEITFADEN). GitHub. Es tut mir leid, aber ich kann den Inhalt von externen Links nicht abrufen oder übersetzen. Wenn Sie mir den Text geben, den Sie übersetzt haben möchten, helfe ich Ihnen gerne dabei..
2. Circos-Tutorial. Galaxy-Projekt-Schulung: Circos-Visualisierungstutorial. Es tut mir leid, aber ich kann den Inhalt von Webseiten nicht direkt übersetzen. Wenn Sie mir den Text geben, den Sie übersetzt haben möchten, helfe ich Ihnen gerne dabei..
3. Deshpande V, et al. Erkundung der Landschaft fokaler Amplifikationen bei Krebs mit AmpliconArchitect. Nat Commun. 2019;10:392. doi:10.1038/s41467-018-08200-y(PMCID: PMC6344493)
4. dos Santos M, et al. Praktische Schwellenwertbestimmung und Beispiele zur Verwendung von Circle-Maps bei der Erkennung von eccDNA. 2023. (PMCID: PMC10495552)
5. Fang M, et al. eccDNA-pipe: eine integrierte Pipeline zur Identifizierung, Analyse und Visualisierung von extrachromosomaler zirkulärer DNA. Brief Bioinform. 2024;25(2):bbae034. doi:10.1093/bib/bbae034.
6. Lin X, et al. Mitochondriale Depletionsstrategien für Circle-seq und verwandte eccDNA-Anreicherungsprotokolle. 2024. (PMCID: PMC11606223)
7. Mann M, et al. ECCsplorer: eine Pipeline zur Erkennung von extrachromosomaler zirkulärer DNA aus Daten der Next-Generation-Sequenzierung. BMC Bioinformatics. 2022;23:40. doi:10.1186/s12859-021-04545-2(PMCID: PMC8760651)
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9. Wanchai C, et al. CReSIL: genaue Identifizierung von extrachromosomaler zirkulärer DNA aus langen Reads. Brief Bioinform. 2022;23(6):bbac422. doi:10.1093/bib/bbac422.
10. Wang X, et al. Methodische Überprüfung und Schwellenwertempfehlungen für eccDNA-Caller. 2024. (PMCID: PMC10876971)
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12. Zhang H, et al. ecc_finder: Erkennung von extrachromosomaler zirkulärer DNA aus Kurz- und Langlesedaten. GigaScience. 2021;10:giab045. doi:10.1093/gigascience/giab045.
13. Zhao Y, et al. Extrachromosomale zirkuläre DNA: Aktueller Stand und zukünftige Perspektiven. eLife. 2022;11:e81412. doi:10.7554/eLife.81412(PMCID: PMC9578701)
14. Zhu K, Jones MG, Luebeck J, Bu X, Yi H, Hung KL, Wong ITL, Zhang S, Mischel PS, Chang HY, Bafna V u. a. CoRAL: Vollständige Rekonstruktion von Amplifikationen mit langen Reads. bioRxiv Preprint, 2024. DOI: 10.1101/2024.02.15.580594. (PMCID: PMC10888815)
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