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Chantriolnt-Andreas Kapourani
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Multi-omics profiling of mouse gastrulation at single-cell resolution

Ricard Argelaguet et al.Dec 11, 2019
Formation of the three primary germ layers during gastrulation is an essential step in the establishment of the vertebrate body plan and is associated with major transcriptional changes1–5. Global epigenetic reprogramming accompanies these changes6–8, but the role of the epigenome in regulating early cell-fate choice remains unresolved, and the coordination between different molecular layers is unclear. Here we describe a single-cell multi-omics map of chromatin accessibility, DNA methylation and RNA expression during the onset of gastrulation in mouse embryos. The initial exit from pluripotency coincides with the establishment of a global repressive epigenetic landscape, followed by the emergence of lineage-specific epigenetic patterns during gastrulation. Notably, cells committed to mesoderm and endoderm undergo widespread coordinated epigenetic rearrangements at enhancer marks, driven by ten-eleven translocation (TET)-mediated demethylation and a concomitant increase of accessibility. By contrast, the methylation and accessibility landscape of ectodermal cells is already established in the early epiblast. Hence, regulatory elements associated with each germ layer are either epigenetically primed or remodelled before cell-fate decisions, providing the molecular framework for a hierarchical emergence of the primary germ layers. Single-cell mapping of chromatin accessibility, DNA methylation and RNA expression during gastrulation in mouse embryos shows characteristic epigenetic changes that accompany formation of the primary germ layers.
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scMET: Bayesian modelling of DNA methylation heterogeneity at single-cell resolution

Chantriolnt-Andreas Kapourani et al.Jul 12, 2020
Abstract High throughput measurements of DNA methylomes at single-cell resolution are a promising resource to quantify the heterogeneity of DNA methylation and uncover its role in gene regulation. However, limitations of the technology result in sparse CpG coverage, effectively posing challenges to robustly quantify genuine DNA methylation heterogeneity. Here we tackle these issues by introducing scMET, a hierarchical Bayesian model which overcomes data sparsity by sharing information across cells and genomic features, resulting in a robust and biologically interpretable quantification of variability. scMET can be used to both identify highly variable features that drive epigenetic heterogeneity and perform differential methylation and differential variability analysis between pre-specified groups of cells. We demonstrate scMET’s effectiveness on some recent large scale single cell methylation datasets, showing that the scMET feature selection approach facilitates the characterisation of epigenetically distinct cell populations. Moreover, we illustrate how scMET variability estimates enable the formulation of novel biological hypotheses on the epigenetic regulation of gene expression in early development. An R package implementation of scMET is publicly available at https://github.com/andreaskapou/scMET .
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Melissa: Bayesian clustering and imputation of single cell methylomes

Chantriolnt-Andreas Kapourani et al.May 1, 2018
Measurements of DNA methylation at the single cell level are promising to revolutionise our understanding of epigenetic control of gene expression. Yet, intrinsic limitations of the technology result in very sparse coverage of CpG sites (around 5% to 20% coverage), effectively limiting the analysis repertoire to a semi-quantitative level. Here we introduce Melissa (MEthyLation Inference for Single cell Analysis), a Bayesian hierarchical method to quantify spatially-varying methylation profiles across genomic regions from single-cell bisulfite sequencing data (scBS-seq). Melissa clusters individual cells based on local methylation patterns, enabling the discovery of epigenetic differences and similarities among individual cells. The clustering also acts as an effective regularisation method for imputation of methylation on unassayed CpG sites, enabling transfer of information between individual cells. We show both on simulated and real data sets that Melissa provides accurate and biologically meaningful clusterings, and state-of-the-art imputation performance. An R implementation of Melissa is publicly available at https://github.com/andreaskapou/Melissa.
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Single cell multi-omics profiling reveals a hierarchical epigenetic landscape during mammalian germ layer specification

Ricard Argelaguet et al.Jan 13, 2019
Formation of the three primary germ layers during gastrulation is an essential step in the establishment of the vertebrate body plan. Recent studies employing single cell RNA-sequencing have identified major transcriptional changes associated with germ layer specification. Global epigenetic reprogramming accompanies these changes, but the role of the epigenome in regulating early cell fate choice remains unresolved, and the coordination between different epigenetic layers is unclear. Here we describe the first single cell triple-omics map of chromatin accessibility, DNA methylation and RNA expression during the exit from pluripotency and the onset of gastrulation in mouse embryos. We find dynamic dependencies between the different molecular layers, with evidence for distinct modes of epigenetic regulation. The initial exit from pluripotency coincides with the establishment of a global repressive epigenetic landscape, followed by the emergence of local lineage-specific epigenetic patterns during gastrulation. Notably, cells committed to mesoderm and endoderm undergo widespread coordinated epigenetic rearrangements, driven by loss of methylation in enhancer marks and a concomitant increase of chromatin accessibility. In striking contrast, the epigenetic landscape of ectodermal cells is already established in the early epiblast. Hence, regulatory elements associated with each germ layer are either epigenetically primed or epigenetically remodelled prior to overt cell fate decisions during gastrulation, providing the molecular logic for a hierarchical emergence of the primary germ layers.
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Multimodal decoding of human liver regeneration

Kylie Matchett et al.Feb 25, 2023
Abstract The liver has a unique ability to regenerate 1,2 , however in the setting of acute liver failure (ALF) this regenerative capacity is often overwhelmed and emergency liver transplantation is the only curative option 3-5 . To advance our understanding of human liver regeneration and to inform design of pro-regenerative therapies, we use paired single-nuclei RNA sequencing (snRNA-seq) combined with spatial profiling of healthy and ALF explant human livers to generate the first single-cell, pan-lineage atlas of human liver regeneration. We uncover a novel ANXA2 + migratory hepatocyte subpopulation which emerges during human liver regeneration, and a corollary migratory hepatocyte subpopulation in a mouse model of acetaminophen (APAP)-induced liver regeneration. Importantly, interrogation of necrotic wound closure and hepatocyte proliferation across multiple timepoints following APAP-induced liver injury in mice demonstrates that wound closure precedes hepatocyte proliferation. 4-D intravital imaging of APAP-induced mouse liver injury identifies motile hepatocytes at the edge of the necrotic area, enabling collective migration of the hepatocyte sheet to effect wound closure. Depletion of hepatocyte ANXA2 expression reduces HGF-induced human and mouse hepatocyte migration in vitro , and abrogates necrotic wound closure following APAP-induced mouse liver injury. Taken together, our work dissects unanticipated aspects of liver regeneration, demonstrating an uncoupling of wound closure and hepatocyte proliferation and uncovering a novel migratory hepatocyte subpopulation which mediates wound closure following liver injury. Therapies designed to promote rapid reconstitution of normal hepatic microarchitecture and reparation of the gut-liver barrier may open up new areas of therapeutic discovery in regenerative medicine.