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差异剪接工作流程通常会报告一个 {Delta}PSI 点估计值和一个统计评分，但这些输出并不能直接说明 RNA-seq 估计是否足够接近正交验证测量结果。我们开发了 BRAID，作为剪接分析中的一个后处理校准步骤。BRAID 根据 rMATS 的包含与跳跃计数估计 RNA-seq 的 {Delta}PSI，保留上游调用器的证据信息，并利用分割保形预测基于 RNA-seq 与 RT-PCR 残差的经验分布添加一个宽度经过校准的 95% 区间。其封装的差异剪接校准器采用残差半宽 q = 0.341，该值由 162 个经 RT-PCR 验证的跳跃外显子事件估计得到。 我们在三个 RT-PCR 验证数据集上评估了 BRAID，这些数据集涵盖 TRA2 敲低、小鼠小脑与肝脏比较，以及前列腺上皮向间质转化的比较。在合并后的 139 个盒式外显子事件公共集合上，BRAID 达到了 0.971 的 RT-PCR 覆盖率，而 MAJIQ、betAS 和 rMATS 推导区间的覆盖率分别为 0.518、0.734 和 0.633。BRAID 的合并区间评分也最低，为 0.720，而 MAJIQ、betAS 和 rMATS 分别为 2.040、1.414 和 1.625。 将相同的残差校准应用于其他调用器输出后，MAJIQ、betAS、rMATS 和 SUPPA2 的 {Delta}PSI 估计均接近名义上的 RT-PCR 覆盖率，这表明性能提升来自区间校准，而非调用器特异性的点估计。在一个 TRA2 阳性-阴性验证面板中，将 q 作为严格的 rMATS 效应量阈值会降低召回率，而将 q 作为区间半宽则提高了 RT-PCR 覆盖率。将 BRAID 应用于一个公开的 DM1 骨骼肌 rMATS 表后，BRAID 将 967 个大效应且显著的事件缩减为 68 个由区间支持的高置信度事件，并保留了已知的 DM1 和肌肉剪接信号。对于那些下游跟进依赖于所报告 {Delta}PSI 估计精确性的 RNA-seq 剪接研究，BRAID 提供了一个实用的、经过校准的可靠性层。
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摘要 差异剪接工作流程通常报告一个 ΔPSI 点估计值和一个统计评分，但这些输出并不能直接说明 RNA-seq 估计值是否足够接近正交验证测量结果。我们开发了 BRAID，作为剪接分析的后处理校准步骤。BRAID 基于 rMATS 的 inclusion 和 skipping 计数估计 RNA-seq ΔPSI，保留上游调用器的证据，并利用分裂保形预测，根据 RNA-seq 与 RT-PCR 之间残差的经验分布校准区间宽度，增加一个 95% 区间。封装的差异剪接校准器使用残差半宽 q = 0.341，该值由 162 个经 RT-PCR 验证的跳跃外显子事件估计得到。我们在三个 RT-PCR 验证数据集上评估了 BRAID，这些数据集涵盖 TRA2 敲低、小鼠小脑与肝脏比较，以及前列腺上皮向间质转化的比较。在合并后的 139 个盒式外显子共同事件集中，BRAID 达到了 0.971 的 RT-PCR 覆盖率，而 MAJIQ、betAS 和 rMATS 衍生区间的覆盖率分别为 0.518、0.734 和 0.633。BRAID 还具有最低的合并区间评分，为 0.720，而 MAJIQ、betAS 和 rMATS 分别为 2.040、1.414 和 1.625。将相同的残差校准应用于其他调用器输出后，MAJIQ、betAS、rMATS 和 SUPPA2 的 ΔPSI 估计值均接近名义 RT-PCR 覆盖率，这表明性能提升来自区间校准，而非调用器特异性的点估计。在一个 TRA2 阳性-阴性验证面板中，将 q 用作严格的 rMATS 效应量阈值会降低召回率，而将 q 用作区间半宽则提高了 RT-PCR 覆盖率。将 BRAID 应用于一个公开的 DM1 骨骼肌 rMATS 表后，BRAID 将 967 个大效应显著事件缩减为 68 个由区间支持的高置信度事件，并保留了已知的 DM1 和肌肉剪接信号。BRAID 为 RNA-seq 剪接研究提供了一个实用的经校准的可靠性层，尤其适用于后续跟进依赖于所报告 ΔPSI 估计值精度的场景。
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发表于 2026 年 7 月 7 日。
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Jihye Park , Keunsoo Kang
bioRxiv 2026.07.02.736001; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.02.736001
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Jihye Park , Keunsoo Kang
bioRxiv 2026.07.02.736001; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.02.736001
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