Cancer immunotherapy targeting co-inhibitory pathways by checkpoint blockade shows remarkable efficacy in a variety of cancer types. However, only a minority of patients respond to treatment due to the stochastic heterogeneity of tumor microenvironment (TME). Recent advances in single-cell RNA-seq technologies enabled comprehensive characterization of the immune system heterogeneity in tumors but posed computational challenges on integrating and utilizing the massive published datasets to inform immunotherapy. Here, we present Tumor Immune Single Cell Hub (TISCH, http://tisch.comp-genomics.org), a large-scale curated database that integrates single-cell transcriptomic profiles of nearly 2 million cells from 76 high-quality tumor datasets across 27 cancer types. All the data were uniformly processed with a standardized workflow, including quality control, batch effect removal, clustering, cell-type annotation, malignant cell classification, differential expression analysis and functional enrichment analysis. TISCH provides interactive gene expression visualization across multiple datasets at the single-cell level or cluster level, allowing systematic comparison between different cell-types, patients, tissue origins, treatment and response groups, and even different cancer-types. In summary, TISCH provides a user-friendly interface for systematically visualizing, searching and downloading gene expression atlas in the TME from multiple cancer types, enabling fast, flexible and comprehensive exploration of the TME.

The Cistrome Data Browser (DB) is a resource of human and mouse cis-regulatory information derived from ChIP-seq, DNase-seq and ATAC-seq chromatin profiling assays, which map the genome-wide locations of transcription factor binding sites, histone post-translational modifications and regions of chromatin accessible to endonuclease activity. Currently, the Cistrome DB contains approximately 47,000 human and mouse samples with about 24,000 newly collected datasets compared to the previous release two years ago. Furthermore, the Cistrome DB has a new Toolkit module with several features that allow users to better utilize the large-scale ChIP-seq, DNase-seq, and ATAC-seq data. First, users can query the factors which are likely to regulate a specific gene of interest. Second, the Cistrome DB Toolkit facilitates searches for factor binding, histone modifications, and chromatin accessibility in any given genomic interval shorter than 2Mb. Third, the Toolkit can determine the most similar ChIP-seq, DNase-seq, and ATAC-seq samples in terms of genomic interval overlaps with user-provided genomic interval sets. The Cistrome DB is a user-friendly, up-to-date, and well maintained resource, and the new tools will greatly benefit the biomedical research community. The database is freely available at http://cistrome.org/db, and the Toolkit is at http://dbtoolkit.cistrome.org.

Chromatin immunoprecipitation, DNase I hypersensitivity and transposase-accessibility assays combined with high-throughput sequencing enable the genome-wide study of chromatin dynamics, transcription factor binding and gene regulation. Although rapidly accumulating publicly available ChIP-seq, DNase-seq and ATAC-seq data are a valuable resource for the systematic investigation of gene regulation processes, a lack of standardized curation, quality control and analysis procedures have hindered extensive reuse of these data. To overcome this challenge, we built the Cistrome database, a collection of ChIP-seq and chromatin accessibility data (DNase-seq and ATAC-seq) published before January 1, 2016, including 13 366 human and 9953 mouse samples. All the data have been carefully curated and processed with a streamlined analysis pipeline and evaluated with comprehensive quality control metrics. We have also created a user-friendly web server for data query, exploration and visualization. The resulting Cistrome DB (Cistrome Data Browser), available online at http://cistrome.org/db, is expected to become a valuable resource for transcriptional and epigenetic regulation studies.

Abstract We developed Lisa ( http://lisa.cistrome.org/ ) to predict the transcriptional regulators (TRs) of differentially expressed or co-expressed gene sets. Based on the input gene sets, Lisa first uses histone mark ChIP-seq and chromatin accessibility profiles to construct a chromatin model related to the regulation of these genes. Using TR ChIP-seq peaks or imputed TR binding sites, Lisa probes the chromatin models using in silico deletion to find the most relevant TRs. Applied to gene sets derived from targeted TF perturbation experiments, Lisa boosted the performance of imputed TR cistromes and outperformed alternative methods in identifying the perturbed TRs.

Abstract Cancer immunotherapy targeting co-inhibitory pathways by checkpoint blockade shows remarkable efficacy in a variety of cancer types. However, only a minority of patients respond to treatment due to the stochastic heterogeneity of tumor microenvironment (TME). Recent advances in single-cell RNA-seq technologies enabled comprehensive characterization of the immune system heterogeneity in tumors, but also posed computational challenges on how to integrate and utilize the massive published datasets to inform immunotherapy. Here, we present Tumor Immune Single Cell Hub (TISCH, http://tisch.comp-genomics.org ), a large-scale curated database that integrates single-cell transcriptomic profiles of nearly two million cells from 76 high-quality tumor datasets across 28 cancer types. All the data were uniformly processed with a standardized workflow, including quality control, batch effect removal, malignant cell classification, cell clustering, cell-type annotation, differential expression analysis, and functional enrichment analysis. TISCH provides interactive gene expression visualization across multiple datasets at the single-cell level or cluster level, allowing systematic comparison between different cell-types, patients, tissue origins, treatment and response groups, and even different cancer-types. In summary, TISCH provides a user-friendly interface for systematically visualizing, searching, and downloading gene expression atlas in the TME from multiple cancer types, enabling fast, flexible and comprehensive exploration of the TME.

ABSTRACT Molecular mechanisms of virus-related diseases involve multiple factors, including viral mutation accumulation and integration of a viral genome into the host DNA. With increasing attention being paid to virus-mediated pathogenesis and the development of many useful technologies to identify virus mutations (VMs) and viral integration sites (VISs), abundant literatures on these topics are available in PubMed. However, knowledge of VMs and VISs is widely scattered in numerous published papers, and the association of VMs with VISs in the viral genome or the functional annotation of VISs still lacks integration and curation. To address these challenges, we built a database of human disease-related Vi rus M utations, I ntegration sites and C is-effects (ViMIC), which specialize in three features: virus mutation sites, viral integration sites and target genes. In total, the ViMIC provides information on 6,461 VMs, 79,089 VISs, and 15,056 viral target genes of 8 viruses in 65 human diseases obtained from literatures. Furthermore, in ViMIC, users are allowed to explore the cis-effects of virus-host interactions by surveying 78 histone modifications, binding of 1,358 transcription regulators, and chromatin accessibility on these VISs. We believe ViMIC will become a valuable resource for the virus research community. The database is available at http://bmtongji.cn/ViMIC/index.php .

To characterize the genomic distances over which transcription factors (TFs) influence gene expression, we examined thousands of TF and histone modification ChIP-seq datasets and thousands of gene expression profiles. A model integrating these data revealed two classes of TF: one with short-range regulatory influence, the other with long-range regulatory influence. The two TF classes also had distinct chromatin-binding preferences and auto-regulatory properties. The regulatory range of a single TF bound within different topologically associating domains (TADs) depended on intrinsic TAD properties such as local gene density and G/C content, but also on the TAD chromatin state in specific cell types. Our results provide evidence that most TFs belong to one of these two functional classes, and that the regulatory range of long-range TFs is chromatin-state dependent. Thus, consideration of TF type, distance-to-target, and chromatin context is likely important in identifying TF regulatory targets and interpreting GWAS and eQTL SNPs.

ABSTRACT BACKGROUND Excess cholesterol accumulation in lesional macrophages elicits complex responses in atherosclerosis. Epsins, a family of endocytic adaptors, fuel the progression of atherosclerosis; however, the underlying mechanism and therapeutic potential of targeting Epsins remains unknown. In this study, we determined the role of Epsins in macrophage-mediated metabolic regulation. We then developed an innovative method to therapeutically-target macrophage Epsins with specially-designed S2P-conjugated lipid nanoparticles (NPs), which encapsulate small interfering RNAs to suppress Epsins. METHODS We used single cell RNA sequencing (scRNA-seq) with our newly developed algorithm MEBOCOST to study cell-cell communications mediated by metabolites from sender cells and sensor proteins on receiver cells. Biomedical, cellular and molecular approaches were utilized to investigate the role of macrophage Epsins in regulating lipid metabolism and transport. We performed this study using myeloid-specific Epsin double knockout (LysM-DKO) mice and mice with a genetic reduction of ABCG1 (LysM-DKO-ABCG1 fl/+ ). The NPs targeting lesional macrophages were developed to encapsulate interfering RNAs to treat atherosclerosis. RESULTS We revealed that Epsins regulate lipid metabolism and transport in atherosclerotic macrophages. Inhibiting Epsins by nanotherapy halts inflammation and accelerates atheroma resolution. Harnessing lesional macrophage-specific NP delivery of Epsin siRNAs, we showed that silencing of macrophage Epsins markedly diminished atherosclerotic plaque size and promoted plaque regression. Mechanistically, we demonstrated that Epsins bound to CD36 to facilitate lipid uptake by enhancing CD36 endocytosis and recycling. Conversely, Epsins promoted ABCG1 degradation via lysosomes and hampered ABCG1-mediated cholesterol efflux and reverse cholesterol transport. In a LysM-DKO-ABCG1 fl/+ mouse model, enhanced cholesterol efflux and reverse transport due to Epsin deficiency was suppressed by the reduction of ABCG1. CONCLUSIONS Our findings suggest that targeting Epsins in lesional macrophages may offer therapeutic benefits for advanced atherosclerosis by reducing CD36-mediated lipid uptake and increasing ABCG1-mediated cholesterol efflux. Novelty and Significance WHAT IS KNOWN? Epsin endocytic adaptor proteins are upregulated in human and mouse atherosclerotic lesions Lesional macrophages internalize lipids primarily through scavenger receptor-mediated endocytosis such as CD36 and SR-A Macrophage-mediated cholesterol efflux and reverse cholesterol transport is crucial to atheroma resolution WHAT NEW INFORMATION DOES THIS ARTICLE CONTRIBUTE? ScRNA-seq combined with the newly-developed algorithm MEBOCOST reveals that Epsins are involved in macrophage-mediated lipid metabolic regulation Macrophage epsins promote lipid uptake by targeting CD36 endocytosis and membrane recycling via the Epsin ENTH domain Epsins bind ubiquitinated ABCG1—resulting in the endocytosis and lysosomal degradation of this cholesterol transporter, which reduces cholesterol efflux. Macrophage-specific, nanoparticle-mediated RNAi delivery exhibits a therapeutic benefit for the treatment of atherosclerosis Atherosclerotic plaque regression using this nanoparticle delivery platform represents a clinically-relevant approach for the treatment of advance atherosclerosis BRIEF SUMMARY Despite the development of new cholesterol-lowering therapies, including the recently approved PCSK9 small interfering RNA (siRNA) antagonists, patients still face a tremendous risk of developing major acute cardiovascular events resulting from chronic inflammation in the plaque. We employed a novel nanomedicine platform containing a stabilin-2 targeting peptide (S2P) to deliver Epsin-specific siRNAs to lesional macrophages. We discovered that inhibition of these adaptor proteins in lesional macrophages significantly diminished plaque size and necrotic core area, increased fibrous cap thickness, and promoted plaque regression.

Abstract Brown adipose tissue (BAT) is responsible for regulating body temperature through adaptive thermogenesis. The ability of thermogenic adipocytes to dissipate chemical energy as heat counteracts weight gain and has gained considerable attention as a strategy against obesity. BAT undergoes major remodeling in a cold environment. This remodeling results from changes in the number and function of brown adipocytes, expanding the network of blood vessels and sympathetic nerves, and changes in the makeup and function of immune cells. All these processes are essential for enhanced BAT thermogenesis to maintain euthermia in the cold. Such synergistic adaptation requires extensive crosstalk between the individual cells in tissues to coordinate their responses. To understand the mechanisms of intercellular communication in BAT, we applied the CellChat algorithm to single-cell transcriptomic data of mouse BAT. We constructed an integrative network of ligand-receptor interactome in BAT and identified the major signaling input and output of each cell type. By comparing the ligand-receptor interactions in BAT of mice housed at different environmental temperatures, we found that cold exposure enhances the intercellular interactions among the major cell types in BAT, including adipocytes, adipocyte progenitors, lymphatic and vascular endothelial cells, myelinated Schwann cells (MSC), nonmyelinated Schwann cells (NMSC), and immune cells. Furthermore, we identified the ligands and receptors that are regulated at the transcriptional level by temperature. These interactions are predicted to regulate the remodeling of extracellular matrix (ECM), inflammatory response, angiogenesis, and neurite growth. Together, our integrative analysis of intercellular communications in BAT and their dynamic regulation in response to housing temperatures establishes a holistic understanding of the mechanisms involved in BAT thermogenesis. The resources presented in this study provide a valuable platform for future investigations of BAT development and thermogenesis.

Abstract We developed MEBOCOST, a computational algorithm for quantitatively inferring metabolite-mediated intercellular communications using single cell RNA-seq data. The algorithm identifies cell-cell communications in which metabolites, such as lipids, are secreted by sender cells and traveled to interact with sensor proteins of receiver cells. The sensor proteins on receiver cell might be cell surface receptors, transporters across the cell membrane, or nuclear receptors. MEBOCOST relies on a comprehensive database of metabolite-sensor partners, which we manually curated from the literatures and other public sources. MEBOCOST defines sender and receiver cells for an extracellular metabolite based on the expression levels of the enzymes and sensors, respectively, thus identifies metabolite-sensor communications between the cells. Applying MEBOCOST to mouse brown adipose tissue (BAT) successfully recaptured known metabolite-mediated cell communications and further identified new communications. Additionally, MEBOCOST identified a set of BAT intercellular metabolite-sensor communications that was regulated by cold exposure of the mice. MEBOCOST will be useful to numerous researchers to investigate metabolite-mediated cell-cell communications in many biological and disease models. The MEBOCOST software is freely available at https://github.com/zhengrongbin/MEBOCOST .