MicroRNAs (miRNAs) are small noncoding RNAs, about 21 nucleotides in length, that can regulate gene expression by base-pairing to partially complementary mRNAs. Regulation by miRNAs can play essential roles in embryonic development. We determined the temporal and spatial expression patterns of 115 conserved vertebrate miRNAs in zebrafish embryos by microarrays and by in situ hybridizations, using locked-nucleic acid–modified oligonucleotide probes. Most miRNAs were expressed in a highly tissue-specific manner during segmentation and later stages, but not early in development, which suggests that their role is not in tissue fate establishment but in differentiation or maintenance of tissue identity.

Abstract Metastatic cancer is a major cause of death and is associated with poor treatment efficacy. A better understanding of the characteristics of late-stage cancer is required to help adapt personalized treatments, reduce overtreatment and improve outcomes. Here we describe the largest, to our knowledge, pan-cancer study of metastatic solid tumour genomes, including whole-genome sequencing data for 2,520 pairs of tumour and normal tissue, analysed at median depths of 106× and 38×, respectively, and surveying more than 70 million somatic variants. The characteristic mutations of metastatic lesions varied widely, with mutations that reflect those of the primary tumour types, and with high rates of whole-genome duplication events (56%). Individual metastatic lesions were relatively homogeneous, with the vast majority (96%) of driver mutations being clonal and up to 80% of tumour-suppressor genes being inactivated bi-allelically by different mutational mechanisms. Although metastatic tumour genomes showed similar mutational landscape and driver genes to primary tumours, we find characteristics that could contribute to responsiveness to therapy or resistance in individual patients. We implement an approach for the review of clinically relevant associations and their potential for actionability. For 62% of patients, we identify genetic variants that may be used to stratify patients towards therapies that either have been approved or are in clinical trials. This demonstrates the importance of comprehensive genomic tumour profiling for precision medicine in cancer.

A project to identify the phenotypes of disruptive mutations in every zebrafish protein-coding gene has so far revealed potentially disruptive mutations in more than 38% of the protein-coding genes, and the phenotypic consequences of each allele can be assessed using a novel multi-allelic phenotyping scheme. The genome of the zebrafish — a key model organism for the study of development and human disease — has now been sequenced and published as a well-annotated reference genome. Zebrafish turns out to have the largest gene set of any vertebrate so far sequenced, and few pseudogenes. Importantly for disease studies, comparison between human and zebrafish sequences reveals that 70% of human genes have at least one obvious zebrafish orthologue. A second paper reports on an ongoing effort to identify and phenotype disruptive mutations in every zebrafish protein-coding gene. Using the reference genome sequence along with high-throughput sequencing and efficient chemical mutagenesis, the project's initial results — covering 38% of all known protein-coding genes — they describe phenotypic consequences of more than 1,000 alleles. The long-term goal is the creation of a knockout allele in every protein-coding gene in the zebrafish genome. All mutant alleles and data are freely available at go.nature.com/en6mos . Since the publication of the human reference genome, the identities of specific genes associated with human diseases are being discovered at a rapid rate. A central problem is that the biological activity of these genes is often unclear. Detailed investigations in model vertebrate organisms, typically mice, have been essential for understanding the activities of many orthologues of these disease-associated genes. Although gene-targeting approaches1,2,3 and phenotype analysis have led to a detailed understanding of nearly 6,000 protein-coding genes3,4, this number falls considerably short of the more than 22,000 mouse protein-coding genes5. Similarly, in zebrafish genetics, one-by-one gene studies using positional cloning6, insertional mutagenesis7,8,9, antisense morpholino oligonucleotides10, targeted re-sequencing11,12,13, and zinc finger and TAL endonucleases14,15,16,17 have made substantial contributions to our understanding of the biological activity of vertebrate genes, but again the number of genes studied falls well short of the more than 26,000 zebrafish protein-coding genes18. Importantly, for both mice and zebrafish, none of these strategies are particularly suited to the rapid generation of knockouts in thousands of genes and the assessment of their biological activity. Here we describe an active project that aims to identify and phenotype the disruptive mutations in every zebrafish protein-coding gene, using a well-annotated zebrafish reference genome sequence18,19, high-throughput sequencing and efficient chemical mutagenesis. So far we have identified potentially disruptive mutations in more than 38% of all known zebrafish protein-coding genes. We have developed a multi-allelic phenotyping scheme to efficiently assess the effects of each allele during embryogenesis and have analysed the phenotypic consequences of over 1,000 alleles. All mutant alleles and data are available to the community and our phenotyping scheme is adaptable to phenotypic analysis beyond embryogenesis.

MicroRNA (miRNA) encoding genes are abundant in vertebrate genomes but very few have been studied in any detail. Bioinformatic tools allow prediction of miRNA targets and this information coupled with knowledge of miRNA expression profiles facilitates formulation of hypotheses of miRNA function. Although the central nervous system (CNS) is a prominent site of miRNA expression, virtually nothing is known about the spatial and temporal expression profiles of miRNAs in the brain. To provide an overview of the breadth of miRNA expression in the CNS, we performed a comprehensive analysis of the neuroanatomical expression profiles of 38 abundant conserved miRNAs in developing and adult zebrafish brain.Our results show miRNAs have a wide variety of different expression profiles in neural cells, including: expression in neuronal precursors and stem cells (for example, miR-92b); expression associated with transition from proliferation to differentiation (for example, miR-124); constitutive expression in mature neurons (miR-124 again); expression in both proliferative cells and their differentiated progeny (for example, miR-9); regionally restricted expression (for example, miR-222 in telencephalon); and cell-type specific expression (for example, miR-218a in motor neurons).The data we present facilitate prediction of likely modes of miRNA function in the CNS and many miRNA expression profiles are consistent with the mutual exclusion mode of function in which there is spatial or temporal exclusion of miRNAs and their targets. However, some miRNAs, such as those with cell-type specific expression, are more likely to be co-expressed with their targets. Our data provide an important resource for future functional studies of miRNAs in the CNS.

Abstract Despite improvements in genomics technology, the detection of structural variants (SVs) from short-read sequencing still poses challenges, particularly for complex variation. Here we analyse the genomes of two patients with congenital abnormalities using the MinION nanopore sequencer and a novel computational pipeline—NanoSV. We demonstrate that nanopore long reads are superior to short reads with regard to detection of de novo chromothripsis rearrangements. The long reads also enable efficient phasing of genetic variations, which we leveraged to determine the parental origin of all de novo chromothripsis breakpoints and to resolve the structure of these complex rearrangements. Additionally, genome-wide surveillance of inherited SVs reveals novel variants, missed in short-read data sets, a large proportion of which are retrotransposon insertions. We provide a first exploration of patient genome sequencing with a nanopore sequencer and demonstrate the value of long-read sequencing in mapping and phasing of SVs for both clinical and research applications.

Long noncoding RNAs (lncRNAs) form an abundant class of transcripts, but the function of the majority of them remains elusive. While it has been shown that some lncRNAs are bound by ribosomes, it has also been convincingly demonstrated that these transcripts do not code for proteins. To obtain a comprehensive understanding of the extent to which lncRNAs bind ribosomes, we performed systematic RNA sequencing on ribosome-associated RNA pools obtained through ribosomal fractionation and compared the RNA content with nuclear and (non-ribosome bound) cytosolic RNA pools.The RNA composition of the subcellular fractions differs significantly from each other, but lncRNAs are found in all locations. A subset of specific lncRNAs is enriched in the nucleus but surprisingly the majority is enriched in the cytosol and in ribosomal fractions. The ribosomal enriched lncRNAs include H19 and TUG1.Most studies on lncRNAs have focused on the regulatory function of these transcripts in the nucleus. We demonstrate that only a minority of all lncRNAs are nuclear enriched. Our findings suggest that many lncRNAs may have a function in cytoplasmic processes, and in particular in ribosome complexes.

Abstract Accurate detection of somatic structural variation (SV) in cancer genomes remains a challenging problem. This is in part due to the lack of high-quality gold standard datasets that enable the benchmarking of experimental approaches and bioinformatic analysis pipelines for comprehensive somatic SV detection. Here, we approached this challenge by genome-wide somatic SV analysis of the paired melanoma and normal lymphoblastoid COLO829 cell lines using four different technologies: Illumina HiSeq, Oxford Nanopore, Pacific Biosciences and 10x Genomics. Based on the evidence from multiple technologies combined with extensive experimental validation, including Bionano optical mapping data and targeted detection of candidate breakpoint junctions, we compiled a comprehensive set of true somatic SVs, comprising all SV types. We demonstrate the utility of this resource by determining the SV detection performance of each technology as a function of tumor purity and sequence depth, highlighting the importance of assessing these parameters in cancer genomics projects and data analysis tool evaluation. The reference truth somatic SV dataset as well as the underlying raw multi-platform sequencing data are freely available and are an important resource for community somatic benchmarking efforts.

Structural genomic variants form a common type of genetic alteration underlying human genetic disease and phenotypic variation. Despite major improvements in genome sequencing technology and data analysis, the detection of structural variants still poses challenges, particularly when variants are of high complexity. Emerging long-read single-molecule sequencing technologies provide new opportunities for detection of structural variants. Here, we demonstrate sequencing of the genomes of two patients with congenital abnormalities using the ONT MinION at 11x and 16x mean coverage, respectively. We developed a bioinformatic pipeline - NanoSV - to efficiently map genomic structural variants (SVs) from the long-read data. We demonstrate that the nanopore data are superior to corresponding short-read data with regard to detection of de novo rearrangements originating from complex chromothripsis events in the patients. Additionally, genome-wide surveillance of SVs, revealed 3,253 (33%) novel variants that were missed in short-read data of the same sample, the majority of which are duplications < 200bp in size. Long sequencing reads enabled efficient phasing of genetic variations, allowing the construction of genome-wide maps of phased SVs and SNVs. We employed read-based phasing to show that all de novo chromothripsis breakpoints occurred on paternal chromosomes and we resolved the long-range structure of the chromothripsis. This work demonstrates the value of long-read sequencing for screening whole genomes of patients for complex structural variants.

Metastatic cancer is one of the major causes of death and is associated with poor treatment efficiency. A better understanding of the characteristics of late stage cancer is required to help tailor personalised treatment, reduce overtreatment and improve outcomes. Here we describe the largest pan-cancer study of metastatic solid tumor genomes, including 2,520 whole genome-sequenced tumor-normal pairs, analyzed at a median depth of 106x and 38x respectively, and surveying over 70 million somatic variants. Metastatic lesions were found to be very diverse, with mutation characteristics reflecting those of the primary tumor types, although with high rates of whole genome duplication events (56%). Metastatic lesions are relatively homogeneous with the vast majority (96%) of driver mutations being clonal and up to 80% of tumor suppressor genes bi-allelically inactivated through different mutational mechanisms. For 62% of all patients, genetic variants that may be associated with outcome of approved or experimental therapies were detected. These actionable events were distributed across various mutation types underlining the importance of comprehensive genomic tumor profiling for cancer precision medicine.