Abstract Cholangiocarcinoma (CCA) is a hepatobiliary malignancy exhibiting high incidence in countries with endemic liver-fluke infection. We analyzed 489 CCAs from 10 countries, combining whole-genome (71 cases), targeted/exome, copy-number, gene expression, and DNA methylation information. Integrative clustering defined 4 CCA clusters—fluke-positive CCAs (clusters 1/2) are enriched in ERBB2 amplifications and TP53 mutations; conversely, fluke-negative CCAs (clusters 3/4) exhibit high copy-number alterations and PD-1/PD-L2 expression, or epigenetic mutations (IDH1/2, BAP1) and FGFR/PRKA-related gene rearrangements. Whole-genome analysis highlighted FGFR2 3′ untranslated region deletion as a mechanism of FGFR2 upregulation. Integration of noncoding promoter mutations with protein–DNA binding profiles demonstrates pervasive modulation of H3K27me3-associated sites in CCA. Clusters 1 and 4 exhibit distinct DNA hypermethylation patterns targeting either CpG islands or shores—mutation signature and subclonality analysis suggests that these reflect different mutational pathways. Our results exemplify how genetics, epigenetics, and environmental carcinogens can interplay across different geographies to generate distinct molecular subtypes of cancer. Significance: Integrated whole-genome and epigenomic analysis of CCA on an international scale identifies new CCA driver genes, noncoding promoter mutations, and structural variants. CCA molecular landscapes differ radically by etiology, underscoring how distinct cancer subtypes in the same organ may arise through different extrinsic and intrinsic carcinogenic processes. Cancer Discov; 7(10); 1116–35. ©2017 AACR. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 1047

DNA sequence is a major determinant of the binding specificity of transcription factors (TFs) for their genomic targets. However, eukaryotic cells often express, at the same time, TFs with highly similar DNA binding motifs but distinct in vivo targets. Currently, it is not well understood how TFs with seemingly identical DNA motifs achieve unique specificities in vivo. Here, we used custom protein-binding microarrays to analyze TF specificity for putative binding sites in their genomic sequence context. Using yeast TFs Cbf1 and Tye7 as our case studies, we found that binding sites of these bHLH TFs (i.e., E-boxes) are bound differently in vitro and in vivo, depending on their genomic context. Computational analyses suggest that nucleotides outside E-box binding sites contribute to specificity by influencing the three-dimensional structure of DNA binding sites. Thus, the local shape of target sites might play a widespread role in achieving regulatory specificity within TF families.

The origin recognition complex (ORC) is an essential DNA replication initiation factor conserved in all eukaryotes. In Saccharomyces cerevisiae, ORC binds to specific DNA elements; however, in higher eukaryotes, ORC exhibits little sequence specificity in vitro or in vivo. We investigated the genome-wide distribution of ORC in Drosophila and found that ORC localizes to specific chromosomal locations in the absence of any discernible simple motif. Although no clear sequence motif emerged, we were able to use machine learning approaches to accurately discriminate between ORC-associated sequences and ORC-free sequences based solely on primary sequence. The complex sequence features that define ORC binding sites are highly correlated with nucleosome positioning signals and likely represent a preferred nucleosomal landscape for ORC association. Open chromatin appears to be the underlying feature that is deterministic for ORC binding. ORC-associated sequences are enriched for the histone variant, H3.3, often at transcription start sites, and depleted for bulk nucleosomes. The density of ORC binding along the chromosome is reflected in the time at which a sequence replicates, with early replicating sequences having a high density of ORC binding. Finally, we found a high concordance between sites of ORC binding and cohesin loading, suggesting that, in addition to DNA replication, ORC may be required for the loading of cohesin on DNA in Drosophila.

Significance Genomes provide an abundance of putative binding sites for each transcription factor (TF). However, only small subsets of these potential targets are functional. TFs of the same protein family bind to target sites that are very similar but not identical. This distinction allows closely related TFs to regulate different genes and thus execute distinct functions. Because the nucleotide sequence of the core motif is often not sufficient for identifying a genomic target, we refined the description of TF binding sites by introducing a combination of DNA sequence and shape features, which consistently improved the modeling of in vitro TF−DNA binding specificities. Although additional factors affect TF binding in vivo, shape-augmented models reveal binding specificity mechanisms that are not apparent from sequence alone.

Abstract In the post-GWAS era, there is an unmet need to decode the underpinning genetic etiologies of late-onset Alzheimer’s disease (LOAD) and translate the associations to causation. Toward that goal, we conducted ATAC-seq profiling using neuronal nuclear protein (NeuN) sorted-nuclei from 40 frozen brain tissues to determine LOAD-specific changes in chromatin accessibility landscape in a cell-type specific manner. We identified 211 LOAD-specific differential chromatin accessibility sites in neuronal-nuclei, four of which overlapped with LOAD-GWAS regions (±100kb of SNP). While the non-neuronal nuclei did not show LOAD-specific differences, stratification by sex identified 842 LOAD-specific chromatin accessibility sites in females. Seven of these sex-dependent sites in the non-neuronal samples overlapped LOAD-GWAS regions including APOE . LOAD loci were functionally validated using single-nuclei RNA-seq datasets. In conclusion, using brain sorted-nuclei enabled the identification of sex-dependent cell type-specific LOAD alterations in chromatin structure. These findings enhance the interpretation of LOAD-GWAS discoveries, provide potential pathomechanisms, and suggest novel LOAD-loci. Furthermore, our results convey mechanistic insights into sex differences in LOAD risk and clinicopathology. GRAPHICAL ABSTRACT

Sequence-specific DNA-binding proteins (DBPs) play critical roles in biology and biotechnology, and there has been considerable interest in the engineering of DBPs with new or altered specificities for genome editing and other applications. While there has been some success in reprogramming naturally occurring DBPs using selection methods, the computational design of new DBPs that recognize arbitrary target sites remains an outstanding challenge. We describe a computational method for the design of small DBPs that recognize specific target sequences through interactions with bases in the major groove, and employ this method in conjunction with experimental screening to generate binders for 5 distinct DNA targets. These binders exhibit specificity closely matching the computational models for the target DNA sequences at as many as 6 base positions and affinities as low as 30 to 100 nM. The crystal structure of a designed DBP-target site complex is in close agreement with the design model, highlighting the accuracy of the design method. The designed DBPs function in both Escherichia coli and mammalian cells to repress and activate transcription of neighboring genes. Our method is a substantial step towards a general route to small and hence readily deliverable sequence-specific DBPs for gene regulation and editing.

The signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) protein is activated by phosphorylation of a specific tyrosine residue (Tyr705) in response to various extracellular signals. STAT3 activity was also found to be regulated by acetylation of Lys685. However, the molecular mechanism by which Lys685 acetylation affects the transcriptional activity of STAT3 remains elusive. By genetically encoding the co-translational incorporation of acetyl-lysine into position Lys685 and co-expression of STAT3 with the Elk receptor tyrosine kinase, we were able to characterize site-specifically acetylated, and simultaneously acetylated and phosphorylated STAT3. We measured the effect of acetylation on the crystal structure, and DNA binding affinity and specificity of Tyr705-phosphorylated and non-phosphorylated STAT3. In addition, we monitored the deacetylation of acetylated Lys685 by reconstituting the mammalian enzymatic deacetylation reaction in live bacteria. Surprisingly, we found that acetylation, per se , had no effect on the crystal structure, and DNA binding affinity or specificity of STAT3, implying that the previously observed acetylation-dependent transcriptional activity of STAT3 involves an additional cellular component. In addition, we discovered that Tyr705-phosphorylation protects Lys685 from deacetylation in bacteria, providing a new possible explanation for the observed correlation between STAT3 activity and Lys685 acetylation.

ABSTRACT Recent efforts to sequence the genomes of thousands of matched normal-tumor samples have led to the identification of millions of somatic mutations, the majority of which are non-coding. Most of these mutations are believed to be passengers, but a small number of non-coding mutations could contribute to tumor initiation or progression, e.g. by leading to dysregulation of gene expression. Efforts to identify putative regulatory drivers rely primarily on information about the recurrence of mutations across tumor samples. However, in regulatory regions of the genome, individual mutations are rarely seen in more than one donor. Instead of using recurrence information, here we present a method to identify putative regulatory driver mutations based on the magnitude of their effects on transcription factor-DNA binding. For each gene, we integrate the effects of mutations across all its regulatory regions, and we ask whether these effects are larger than expected by chance, given the mutation spectra observed in regulatory DNA in the cohort of interest. We applied our approach to analyze mutations in a liver cancer data set with ample somatic mutation and gene expression data available. By combining the effects of mutations across all regulatory regions of each gene, we identified dozens of genes whose regulation in tumor cells is likely to be significantly perturbed by non-coding mutations. Overall, our results show that focusing on the functional effects of non-coding mutations, rather than their recurrence, has the potential to identify putative regulatory drivers and the genes they dysregulate in tumor cells.

ABSTRACT Somatic mutations are highly enriched at transcription factor (TF) binding sites, with the strongest trend being observed for ultraviolet light (UV)-induced mutations in melanomas. One of the main mechanisms proposed for this hyper-mutation pattern is the inefficient repair of UV lesions within TF-binding sites, caused by competition between TFs bound to these lesions and the DNA repair proteins that must recognize the lesions to initiate repair. However, TF binding to UV-irradiated DNA is poorly characterized, and it is unclear whether TFs maintain specificity for their DNA sites after UV exposure. We developed UV-Bind, a high-throughput approach to investigate the impact of UV irradiation on protein-DNA binding specificity. We applied UV-Bind to ten TFs from eight structural families, and found that UV lesions significantly altered the DNA-binding preferences of all TFs tested. The main effect was a decrease in binding specificity, but the precise effects and their magnitude differ across factors. Importantly, we found that despite the overall reduction in DNA-binding specificity in the presence of UV lesions, TFs can still compete with repair proteins for lesion recognition, in a manner consistent with their specificity for UV-irradiated DNA. In addition, for a subset of TFs we identified a surprising but reproducible effect at certain non-consensus DNA sequences, where UV irradiation leads to a high increase in the level of TF binding. These changes in DNA-binding specificity after UV irradiation, at both consensus and non-consensus sites, have important implications for the regulatory and mutagenic roles of TFs in the cell.