XX
Xinshu Xiao
Author with expertise in Regulation of RNA Processing and Function
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
23
(65% Open Access)
Cited by:
3,845
h-index:
42
/
i10-index:
74
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The Landscape of MicroRNA, Piwi-Interacting RNA, and Circular RNA in Human Saliva

Jae Bahn et al.Nov 7, 2014
Abstract BACKGROUND Extracellular RNAs (exRNAs) in human body fluids are emerging as effective biomarkers for detection of diseases. Saliva, as the most accessible and noninvasive body fluid, has been shown to harbor exRNA biomarkers for several human diseases. However, the entire spectrum of exRNA from saliva has not been fully characterized. METHODS Using high-throughput RNA sequencing (RNA-Seq), we conducted an in-depth bioinformatic analysis of noncoding RNAs (ncRNAs) in human cell-free saliva (CFS) from healthy individuals, with a focus on microRNAs (miRNAs), piwi-interacting RNAs (piRNAs), and circular RNAs (circRNAs). RESULTS Our data demonstrated robust reproducibility of miRNA and piRNA profiles across individuals. Furthermore, individual variability of these salivary RNA species was highly similar to those in other body fluids or cellular samples, despite the direct exposure of saliva to environmental impacts. By comparative analysis of &gt;90 RNA-Seq data sets of different origins, we observed that piRNAs were surprisingly abundant in CFS compared with other body fluid or intracellular samples, with expression levels in CFS comparable to those found in embryonic stem cells and skin cells. Conversely, miRNA expression profiles in CFS were highly similar to those in serum and cerebrospinal fluid. Using a customized bioinformatics method, we identified &gt;400 circRNAs in CFS. These data represent the first global characterization and experimental validation of circRNAs in any type of extracellular body fluid. CONCLUSIONS Our study provides a comprehensive landscape of ncRNA species in human saliva that will facilitate further biomarker discoveries and lay a foundation for future studies related to ncRNAs in human saliva.
0
Citation597
0
Save
0

Catabolic Defect of Branched-Chain Amino Acids Promotes Heart Failure

Haipeng Sun et al.Apr 9, 2016
Although metabolic reprogramming is critical in the pathogenesis of heart failure, studies to date have focused principally on fatty acid and glucose metabolism. Contribution of amino acid metabolic regulation in the disease remains understudied.Transcriptomic and metabolomic analyses were performed in mouse failing heart induced by pressure overload. Suppression of branched-chain amino acid (BCAA) catabolic gene expression along with concomitant tissue accumulation of branched-chain α-keto acids was identified as a significant signature of metabolic reprogramming in mouse failing hearts and validated to be shared in human cardiomyopathy hearts. Molecular and genetic evidence identified the transcription factor Krüppel-like factor 15 as a key upstream regulator of the BCAA catabolic regulation in the heart. Studies using a genetic mouse model revealed that BCAA catabolic defect promoted heart failure associated with induced oxidative stress and metabolic disturbance in response to mechanical overload. Mechanistically, elevated branched-chain α-keto acids directly suppressed respiration and induced superoxide production in isolated mitochondria. Finally, pharmacological enhancement of branched-chain α-keto acid dehydrogenase activity significantly blunted cardiac dysfunction after pressure overload.BCAA catabolic defect is a metabolic hallmark of failing heart resulting from Krüppel-like factor 15-mediated transcriptional reprogramming. BCAA catabolic defect imposes a previously unappreciated significant contribution to heart failure.
0

The long noncoding RNA Chaer defines an epigenetic checkpoint in cardiac hypertrophy

Wang Zh et al.Sep 12, 2016
The lncRNA Chaer controls hypertrophic heart growth by binding to and interfering with the function of the epigenetic regulator PRC2. Epigenetic reprogramming is a critical process of pathological gene induction during cardiac hypertrophy and remodeling, but the underlying regulatory mechanisms remain to be elucidated. Here we identified a heart-enriched long noncoding (lnc)RNA, named cardiac-hypertrophy-associated epigenetic regulator (Chaer), which is necessary for the development of cardiac hypertrophy. Mechanistically, Chaer directly interacts with the catalytic subunit of polycomb repressor complex 2 (PRC2). This interaction, which is mediated by a 66-mer motif in Chaer, interferes with PRC2 targeting to genomic loci, thereby inhibiting histone H3 lysine 27 methylation at the promoter regions of genes involved in cardiac hypertrophy. The interaction between Chaer and PRC2 is transiently induced after hormone or stress stimulation in a process involving mammalian target of rapamycin complex 1, and this interaction is a prerequisite for epigenetic reprogramming and induction of genes involved in hypertrophy. Inhibition of Chaer expression in the heart before, but not after, the onset of pressure overload substantially attenuates cardiac hypertrophy and dysfunction. Our study reveals that stress-induced pathological gene activation in the heart requires a previously uncharacterized lncRNA-dependent epigenetic checkpoint.
0
Citation343
0
Save
0

Accurate identification of A-to-I RNA editing in human by transcriptome sequencing

Jae Bahn et al.Sep 29, 2011
RNA editing enhances the diversity of gene products at the post-transcriptional level. Approaches for genome-wide identification of RNA editing face two main challenges: separating true editing sites from false discoveries and accurate estimation of editing levels. We developed an approach to analyze transcriptome sequencing data (RNA-seq) for global identification of RNA editing in cells for which whole-genome sequencing data are available. We applied the method to analyze RNA-seq data of a human glioblastoma cell line, U87MG. Around 10,000 DNA-RNA differences were identified, the majority being putative A-to-I editing sites. These predicted A-to-I events were associated with a low false-discovery rate (∼5%). Moreover, the estimated editing levels from RNA-seq correlated well with those based on traditional clonal sequencing. Our results further facilitated unbiased characterization of the sequence and evolutionary features flanking predicted A-to-I editing sites and discovery of a conserved RNA structural motif that may be functionally relevant to editing. Genes with predicted A-to-I editing were significantly enriched with those known to be involved in cancer, supporting the potential importance of cancer-specific RNA editing. A similar profile of DNA-RNA differences as in U87MG was predicted for another RNA-seq data set obtained from primary breast cancer samples. Remarkably, significant overlap exists between the putative editing sites of the two transcriptomes despite their difference in cell type, cancer type, and genomic backgrounds. Our approach enabled de novo identification of the RNA editome, which sets the stage for further mechanistic studies of this important step of post-transcriptional regulation.
0
Citation328
0
Save
23

L-GIREMI uncovers RNA editing sites in long-read RNA-seq

Zhiheng Liu et al.Mar 27, 2022
Abstract Using third-generation sequencers, long-read RNA-seq is increasingly applied in transcriptomic studies given its major advantage in characterizing full-length transcripts. A number of methods have been developed to analyze this new type of data for transcript isoforms and their abundance. Another application, which is significantly under-explored, is to identify and analyze single nucleotide variants (SNVs) in the RNA. Identification of SNVs, such as genetic mutations or RNA editing sites, is fundamental to many biomedical questions. In long-read RNA-seq, SNV analysis presents significant challenges, due to the well-known relatively high error rates of the third-generation sequencers. Here, we present the first study to detect and analyze RNA editing sites in long-read RNA-seq. Our new method, L-GIREMI, effectively handles sequencing errors and biases in the reads, and uses a model-based approach to score RNA editing sites. Applied to PacBio long-read RNA-seq data, L-GIREMI affords a high accuracy in RNA editing identification. In addition, the unique advantage of long reads allowed us to uncover novel insights about RNA editing occurrences in single molecules and double-stranded RNA (dsRNA) structures. L-GIREMI provides a valuable means to study RNA nucleotide variants in long-read RNA-seq.
23
Citation5
0
Save
Load More