Although all human tissues carry out common processes, tissues are distinguished by gene expression patterns, implying that distinct regulatory programs control tissue specificity. In this study, we investigate gene expression and regulation across 38 tissues profiled in the Genotype-Tissue Expression project. We find that network edges (transcription factor to target gene connections) have higher tissue specificity than network nodes (genes) and that regulating nodes (transcription factors) are less likely to be expressed in a tissue-specific manner as compared to their targets (genes). Gene set enrichment analysis of network targeting also indicates that the regulation of tissue-specific function is largely independent of transcription factor expression. In addition, tissue-specific genes are not highly targeted in their corresponding tissue network. However, they do assume bottleneck positions due to variability in transcription factor targeting and the influence of non-canonical regulatory interactions. These results suggest that tissue specificity is driven by context-dependent regulatory paths, providing transcriptional control of tissue-specific processes.

Sex differences manifest in many diseases and may drive sex-specific therapeutic responses. To understand the molecular basis of sex differences, we evaluated sex-biased gene regulation by constructing sample-specific gene regulatory networks in 29 human healthy tissues using 8,279 whole-genome expression profiles from the Genotype-Tissue Expression (GTEx) project. We find sex-biased regulatory network structures in each tissue. Even though most transcription factors (TFs) are not differentially expressed between males and females, many have sex-biased regulatory targeting patterns. In each tissue, genes that are differentially targeted by TFs between the sexes are enriched for tissue-related functions and diseases. In brain tissue, for example, genes associated with Parkinson's disease and Alzheimer's disease are targeted by different sets of TFs in each sex. Our systems-based analysis identifies a repertoire of TFs that play important roles in sex-specific architecture of gene regulatory networks, and it underlines sex-specific regulatory processes in both health and disease.

Abstract Gene regulation plays a fundamental role in shaping tissue identity, function, and response to perturbation. Regulatory processes are controlled by complex networks of interacting elements, including transcription factors, miRNAs and their target genes. The structure of these networks helps to determine phenotypes and can ultimately influence the development of disease or response to therapy. We developed GRAND ( https://grand.networkmedicine.org ) as a database for gene regulatory network models that can be compared between biological states, or used to predict which drugs produce changes in regulatory network structure. The database includes 12,468 genome-scale networks covering 36 human tissues, 28 cancers, 1,378 unperturbed cell lines, as well as 173,013 TF and gene targeting scores for 2,858 small molecule-induced cell line perturbation paired with phenotypic information. GRAND allows the networks to be queried using phenotypic information and visualized using a variety of interactive tools. In addition, it includes a web application that matches disease states to potentially therapeutic small molecule drugs using regulatory network properties. Graphical abstract Modeling gene regulation across human conditions integrates cancer tissues and cell lines, small molecules, and normal tissue networks.

Although all human tissues carry out common processes, tissues are distinguished by gene expres-sion patterns, implying that distinct regulatory programs control tissue-specificity. In this study, we investigate gene expression and regulation across 38 tissues profiled in the Genotype-Tissue Expression project. We find that network edges (transcription factor to target gene connections) have higher tissue-specificity than network nodes (genes) and that regulating nodes (transcription factors) are less likely to be expressed in a tissue-specific manner as compared to their targets (genes). Gene set enrichment analysis of network targeting also indicates that regulation of tissue-specific function is largely independent of transcription factor expression. In addition, tissue-specific genes are not highly targeted in their corresponding tissue-network. However, they do assume bottleneck positions due to variability in transcription factor targeting and the influence of non-canonical regulatory interactions. These results suggest that tissue-specificity is driven by context-dependent regulatory paths, providing transcriptional control of tissue-specific processes.

Abstract The biological processes that drive cellular function can be represented by a complex network of interactions between regulators (transcription factors) and their targets (genes). A cell’s epigenetic state plays an important role in mediating these interactions, primarily by influencing chromatin accessibility. However, effectively leveraging epigenetic information when constructing regulatory networks remains a challenge. We developed SPIDER, which incorporates epigenetic information (DNase-Seq) into a message passing framework in order to estimate gene regulatory networks. We validated SPIDER’s predictions using ChlP-Seq data from ENCODE and found that SPIDER networks were more accurate than other publicly available, epigenetically informed regulatory networks as well as networks based on methods that leverage epigenetic data to predict transcription factor binding sites. SPIDER was also able to improve the detection of cell line specific regulatory interactions. Notably, SPIDER can recover ChlP-seq verified transcription factor binding events in the regulatory regions of genes that do not have a corresponding sequence motif. Constructing biologically interpretable, epigenetically informed networks using SPIDER will allow us to better understand gene regulation as well as aid in the identification of cell-specific drivers and biomarkers of cellular phenotypes.

Abstract Lymphangioleiomyomatosis (LAM) is a rare progressive disease, characterized by mutations in the tuberous sclerosis complex genes ( Tsc1 or Tsc2 ), and hyperactivation of mechanistic target of rapamycin complex 1 (mTORC1). The effectiveness of mTORC1 inhibitors is limited by their lack of cytotoxic effects. Here, we report that E26 transformation specific (ETS) Variant Transcription Factor 2 (ETV2) is a critical regulator of Tsc2-deficient cell survival. Nuclear localization of ETV2 in Tsc2-deficient cells is mTORC1-independent and is enhanced by spleen tyrosine kinase (Syk) inhibition. In the nucleus, ETV2 transcriptionally regulates poly(ADP-ribose) polymerase 1 binding protein (PARPBP), a coregulator of transcription, mRNA and protein expression. Silencing of ETV2 or PARPBP in Tsc2-deficient cells induced ER-stress and increased cell death in vitro and in vivo . We also found ETV2 expression in human cells with loss of heterozygosity for TSC2 lending support to the translational relevance of our findings. In conclusion, we report a novel signaling axis unique to Syk-inhibition is mTORC1-independent and promotes a cytocidal response in Tsc2-deficient cells, and therefore, maybe a potential alternative therapeutic target in LAM.

Background: Inflammation and lipid accumulation are major features of atherosclerosis, a leading cause of death and morbidity worldwide. Our previous study recognized ADP-ribosylation, a post-translational modification, as a novel regulator of macrophage activation. We also have established mass spectrometry-based ADP-ribosylation proteomics. Using this technology, we evaluated the completely uncharacterized role of ADP-ribosylation in atherogenesis. We hypothesized that ADP-ribosylated proteins circulate from liver, accumulate in aorta and promote atherogenesis. Methods and Results: We harvested the aorta, liver, and plasma of LDL receptor-deficient ( Ldlr -/- ) mice that were on a regular chow or high-fat diet for 3 or 6 months (n=40/condition). To increase ADP-ribosyl peptide signals in the aorta, we applied our novel recently optimized ion mobility mass spectrometry strategy to generate ADP-ribosylation proteomics data. We analyzed 160 mice aortas and identified 3 APOA1 and 3 APOE ADP-ribosylated peptides in both the aorta and the liver (Fig. A). In addition, these peptides were differentially abundant in the aorta of HFD-fed mice, compared to controls (i.e, APOA1 ARPALEDLR peptide relative abundance (Fig. B)). Using the same mouse plasma, we then validated the presence of ADP-ribosylated APOA1 and ADP-ribosylated APOE in HDL and chylomicron/VLDL/LDL fractions (Western blot), respectively. This finding indicates that classical apolipoproteins circulate as ADP-ribosylated forms, representing a completely novel class of modified apolipoproteins. Immunohistochemistry confirmed the enrichment of aortic lesions in macrophages and ADP-ribosylation signal (5-fold increase, p=0.0006). Conclusions: This work provides the first in vivo evidence that ADP-ribosylation occurs in atherosclerotic lesions, which may originate from the liver via circulating blood (Fig. C). Future studies will examine whether ADP-ribosylation of apolipoproteins, specifically APOA1, alters anti-atherogenic functions of HDL.

Background: People living with HIV (PLWH) on anti-retroviral therapy remain at risk for cardiovascular diseases, including atherosclerosis. We hypothesized that persistent viral protein (HIV-Nef) in extracellular vesicles (EVs) modulate macrophage heterogeneity to impair atheroprotective efferocytosis to accelerate cardiovascular disease. Methods and Results: Macrophage heterogeneity was characterized in human primary macrophages (50,931 cells; 4 donors) stimulated with EVs engineered to contain HIV-Nef by simultaneous scRNAseq and scATACseq. Among 16 clusters (Fig.1A), two inflammatory Nef dominant clusters were characterized using gene set enrichment analysis. Gene regulatory network analysis of scRNAseq (pySCENIC) and transcription factor footprinting analysis of sc-ATACseq (ChromVar) suggest elevated NFκB activation in these clusters. Whole cell and sub-cellular compartmentalized proteomics of nucleus, cytosol, cell surface and secreted EVs indicate changes in immune response related biological pathways. Network analysis of our multi-omics data predicts Bruton Tyrosine Kinase (Btk) signaling as a potential contributor to Nef induced macrophage dysregulation. Pathway enrichment analysis of these multiomics dataset suggest Nef influences atheroprotective efferocytosis through the Btk-NFκB signaling axis. Spectral flow cytometry, high content imaging and multiplexed qPCR showed reduction in key effector of efferocytosis, MerTK. Btk inhibition using siRNA, reversible and irreversible Btk inhibitors restored MerTK expression and rescued efferocytosis. Importantly, CRISPRa based overexpression of MerTK in human primary macrophages rescued Nef impaired efferocytosis. Injection of HIV-Nef EVs into male and female C57BL6/J mice impaired efferocytosis of peritoneal and bone marrow derived macrophages which was rescued with Btk inhibition in vivo . Critically, injection of HIV-Nef EV into male and female Ldlr -/- enhanced atherogenesis with larger aortic wall thickness and necrotic core (Fig.1B). Conclusion: Persistent Nef in EV in PLWH may modulate macrophage heterogeneity to impair efferocytosis. These findings may help develop novel atheroprotective therapies by restoring macrophage efferocytosis.

Background: Chronic kidney disease (CKD) is a global burden with high unmet medical needs. Despite the availability of potent drugs such as statins, CKD patients have accelerated atherogenesis and succumb to vascular complications. Underlying mechanisms, however, remain unclear. Elevated levels of a major uremic toxin, indoxyl sulfate (IS), is an independent cardiovascular risk factor in CKD patients. Using a multi-layer systems approach followed by in vitro and in vivo experiments, we investigated the mechanisms by which IS accelerates atherogenesis. Methods&Results: Gene expression meta-analysis of microarray datasets of patients with atherosclerosis or CKD (CKD n=102; atherosclerosis n=136) implicated efferocytosis as a shared mechanism between two diseases (Fig. A and B). Impaired efferocytosis contributes to the development of high-risk atherosclerotic plaques. In vitro validation using live cell imaging demonstrated that clinically relevant concentration of IS (1mmol/L) suppressed efferocytosis of human primary macrophages (n=6 PBMC donors) (Fig. C). In in vivo experiments, daily IS administration (100 mg/kg/day, i.p.) for 4 weeks in hyperlipidemic Ldlr-/- mice caused expansion of %-necrotic core area (n=10/group, Fig. D), typical features of high-risk plaques. Multi-omic integration of global proteomics and transcriptomics of IS-treated human primary macrophages and Ldlr-/- mice atherosclerotic plaque further enriched efferocytosis-related signals and identified reduced growth arrest specific protein 6 (GAS6), a tethering molecule between macrophages and dying cells, as a potential key mediator. IS treatment decreased the expression levels of GAS6 in both human primary macrophages (n=14, Fig. E) and Ldlr-/- mice atherosclerotic plaque (n=6, Fig. F). Moreover, in vivo gain-of-function studies in macrophage-selective Gas6 knock-in mice demonstrated that Gas6 restored IS-induced defective efferocytosis in peritoneal macrophages (Fig. G and H). Conclusions: IS suppresses GAS6, impairs human macrophage efferocytosis, and accelerates experimental atherogenesis. Our findings provide molecular bases for the future development of new therapies for cardiovascular complications in CKD patients.

Expression quantitative trait locus (eQTL) analysis associates genotype with gene expression, but most eQTL studies only include cis-acting variants and generally examine a single tissue. We used data from 13 tissues obtained by the Genotype-Tissue Expression (GTEx) project v6.0 and, in each tissue, identified both cis- and trans-eQTLs. For each tissue, we represented significant associations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and genes as edges in a bipartite network. These networks are organized into dense, highly modular communities often representing coherent biological processes. Global network hubs are enriched in distal gene regulatory regions such as enhancers, but are devoid of disease-associated SNPs from genome wide association studies. In contrast, local, community-specific network hubs (core SNPs) are preferentially located in regulatory regions such as promoters and enhancers and highly enriched for trait and disease associations. These results provide help explain how many weak-effect SNPs might together influence cellular function and phenotype.