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染色体外环状DNA（eccDNA）作为广泛存在于真核细胞中的一种环状DNA，在肿瘤研究领域中发挥着关键作用。在癌症细胞中，eccDNA不仅参与癌基因的扩增和基因转录的调控，还对肿瘤的异质性产生影响，从而在肿瘤的形成和进展过程中起到了推动作用。因此，深入研究eccDNA的机制能够加深我们对肿瘤发生机制的理解，并为开发新型针对性的药物提供参考方向。
尽管当前已开发出多种测序库构建技术及生物信息学算法用于识别eccDNA，但由于eccDNA结构的复杂性，研究中仍面临诸多挑战。eccDNA片段具有不同的大小，并且来源多样，使其检测面临极大的准确性挑战。
此外，由于缺乏统一的eccDNA检测最佳方案，各种实验和分析结果在方法之间差异显著，这给科研人员在选择合适的算法和实验手段时带来了困难。现有的评估方法多集中于准确性或计算资源的单一方面，且常基于极为简化的模拟数据，难以真实反映来自测序数据的复杂性。不仅如此，实验方法在检测eccDNA效率方面差异显著，进一步凸显出进行方法系统评估的重要性。
2024年10月25日，中国科学技术大学生命科学与医学部的瞿昆教授团队在《Nature Communications》期刊上发表了一篇名为《Comparative analysis of methodologies for detecting extrachromosomal circular DNA》的文章。该文章系统性地比较了7种用于测序数据中鉴定eccDNA的分析算法及7种不同实验构建方法的性能和差异。
研究结果显示，在短读长测序数据中，Circle-Map和Circle_finder能够更有效地检测eccDNA。然而，Circle_finder存在一定的局限性，容易生成重复的结果。在长读长测序数据（尤其是测序深度超过10X时），CReSIL在eccDNA检测中表现最佳。在实验方法上，Circle-Seq-LR对于检测长度超过10 kb且具有拷贝数扩增的eccDNA（也被称为ecDNA）特别有效，这类eccDNA与肿瘤的发展具有高度关联。
此外，不同实验方法对eccDNA的检测结果在长度、癌基因组成和基因重复元件的包含等方面也显示出显著的异质性。该研究不仅详细分析了各种检测eccDNA的分析算法和实验方法的优劣，还在GitHub上公开了完整的分析流程、代码和模拟数据集，旨在帮助研究人员根据实际数据特性选择适合的分析流程，为进一步提升eccDNA检测方法提供参考基础。
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