ABSTRACT MicroRNAs (miRNAs) play a critical role as post-transcriptional regulators of gene expression. The ENCODE project profiled the expression of miRNAs in a comprehensive set of tissues during a time-course of mouse embryonic development and captured the expression dynamics of 785 miRNAs. We found distinct tissue and developmental stage specific miRNA expression clusters, with an overall pattern of increasing tissue specific expression as development proceeds. Comparative analysis of conserved miRNAs in mouse and human revealed stronger clustering of expression patterns by tissue types rather than by species. An analysis of messenger RNA gene expression clusters compared with miRNA expression clusters identifies the potential role of specific miRNA expression clusters in suppressing the expression of mRNAs specific to other developmental programs in the tissue where these microRNAs are expressed during embryonic development. Our results provide the most comprehensive timecourse of miRNA expression as an integrated part of the ENCODE reference dataset for mouse embryonic development.

FSHD is characterized by the misexpression of DUX4 in skeletal muscle. However, DUX4 is lowly expressed in patient samples and analysis of the consequences of DUX4 expression has largely relied on artificial overexpression. To better understand the native expression profile of DUX4 and its targets, we performed pooled RNA-seq differentiation time-course in FSHD2 patient-derived primary myoblasts and identified early- and late-induced sets of FSHD-associated genes. Using single-cell and single-nucleus RNA-seq on FSHD2 myoblasts and myotubes respectively, we captured DUX4 expression in single-nuclei and found that only some DUX4 targets are coexpressed. We identified two populations of FSHD myotube nuclei with distinct transcriptional profiles. One population is highly enriched with DUX4 and FSHD related genes, including the DUX4 paralog DUXA (FSHD-Hi). The other population has no expression of DUX4 and expresses low amounts of FSHD related genes (FSHD-Lo), but is marked by the expression of CYTL1 and CHI3L1. FSHD-Hi myotube nuclei upregulated a set of transcription factors (TFs) that may form a self-sustaining network of gene dysregulation, which perpetuates this disease after DUX4 is no longer expressed.

Cornelia de Lange Syndrome (CdLS) is a multisystem developmental disorder frequently associated with heterozygous loss-of-function mutations of Nipped-B-like (NIPBL), the human homolog of Drosophila Nipped-B. NIPBL loads cohesin onto chromatin. Cohesin mediates sister chromatid cohesion important for mitosis, but is also increasingly recognized as a regulator of gene expression. In CdLS patient cells and animal models, the presence of multiple gene expression changes with little or no sister chromatid cohesion defect suggests that disruption of gene regulation underlies this disorder. However, the effect of NIPBL haploinsufficiency on cohesin binding, and how this relates to the clinical presentation of CdLS, has not been fully investigated. Nipbl haploinsufficiency causes CdLS-like phenotype in mice. We examined genome-wide cohesin binding and its relationship to gene expression using mouse embryonic fibroblasts (MEFs) from Nipbl +/- mice that recapitulate the CdLS phenotype. We found a global decrease in cohesin binding, including at CCCTC-binding factor (CTCF) binding sites and repeat regions. Cohesin-bound genes were found to be enriched for histone H3 lysine 4 trimethylation (H3K4me3) at their promoters; were disproportionately downregulated in Nipbl mutant MEFs; and displayed evidence of reduced promoter-enhancer interaction. The results suggest that gene activation is the primary cohesin function sensitive to Nipbl reduction. Over 50% of significantly dysregulated transcripts in mutant MEFs come from cohesin target genes, including genes involved in adipogenesis that have been implicated in contributing to the CdLS phenotype. Thus, decreased cohesin binding at the gene regions directly contributes to disease-specific expression changes. Taken together, our Nipbl haploinsufficiency model allows us to analyze the dosage effect of cohesin loading on CdLS development.

The majority of mammalian genes encode multiple transcript isoforms that result from differential promoter use, changes in exonic splicing, and alternative 3' end choice. Detecting and quantifying transcript isoforms across tissues, cell types, and species has been extremely challenging because transcripts are much longer than the short reads normally used for RNA-seq. By contrast, long-read RNA-seq (LR-RNA-seq) gives the complete structure of most transcripts. We sequenced 264 LR-RNA-seq PacBio libraries totaling over 1 billion circular consensus reads (CCS) for 81 unique human and mouse samples. We detect at least one full-length transcript from 87.7% of annotated human protein coding genes and a total of 200,000 full-length transcripts, 40% of which have novel exon junction chains. To capture and compute on the three sources of transcript structure diversity, we introduce a gene and transcript annotation framework that uses triplets representing the transcript start site, exon junction chain, and transcript end site of each transcript. Using triplets in a simplex representation demonstrates how promoter selection, splice pattern, and 3' processing are deployed across human tissues, with nearly half of multi-transcript protein coding genes showing a clear bias toward one of the three diversity mechanisms. Evaluated across samples, the predominantly expressed transcript changes for 74% of protein coding genes. In evolution, the human and mouse transcriptomes are globally similar in types of transcript structure diversity, yet among individual orthologous gene pairs, more than half (57.8%) show substantial differences in mechanism of diversification in matching tissues. This initial large-scale survey of human and mouse long-read transcriptomes provides a foundation for further analyses of alternative transcript usage, and is complemented by short-read and microRNA data on the same samples and by epigenome data elsewhere in the ENCODE4 collection.