7月18日，Journal of Genetics and Genomics杂志在线发表了南京航空航天大学宋晓峰教授为通讯作者的Letter文章，公布了 他们新开发的分析IRES元件的新工具：IRESfinder [1]。
IRES是RNA在不依赖5’-帽子结构进行翻译的重要调控元件，有报道表明约10%的mRNA的5’-UTR能够通过IRES募集核糖体。IRES介导的蛋白翻译作用也在细胞压力应激作用等生理或病理过程中发挥作用，特别是在circRNA中介导了核糖体大小亚基的组装，并最终实现circRNA翻译多肽或蛋白。
此前，只有三种预测IRES的工具：IRSS，VIPS和IRESPred。本文报道的IRESfinder工具基于新进经过试验验证的583个IRES元件进行机器学习训练。经过10层交叉验证，ROC曲线分析的AUC值可达到0.825。
图1 10层交叉验证后AUC值分析 （来自[1]）
验证数据集中进行验证，也得到了比较理想的结果。
图2 验证数据 （来自[1]）
IRESfinder是基于logit model的预测工具，基于19种k-mer参数精度达到80%，准确度达到73%，可提高预测的效率。IRESfinder是Python语言的独立脚本，可应用于高通量筛选。IRESfinder是一种开源的工具，可直接下载：
下载地址: https://github.com/xiaofengsong/IRESfinder
参考文献：
1. Zhao, J., et al., IRESfinder: Identifying RNA internal ribosome entry site in eukaryotic cell using framed k-mer features. J Genet Genomics, 2018.