MicroRNAs (miRNAs) are a class of small noncoding RNAs that have important regulatory roles in multicellular organisms. The public miRNA database contains 321 human miRNA sequences, 234 of which have been experimentally verified. To explore the possibility that additional miRNAs are present in the human genome, we have developed an experimental approach called miRNA serial analysis of gene expression (miRAGE) and used it to perform the largest experimental analysis of human miRNAs to date. Sequence analysis of 273,966 small RNA tags from human colorectal cells allowed us to identify 200 known mature miRNAs, 133 novel miRNA candidates, and 112 previously uncharacterized miRNA* forms. To aid in the evaluation of candidate miRNAs, we disrupted the Dicer locus in three human colorectal cancer cell lines and examined known and novel miRNAs in these cells. These studies suggest that the human genome contains many more miRNAs than currently identified and provide an approach for the large-scale experimental cloning of novel human miRNAs in human tissues.

Chimeric chloramphenicol acetyltransferase and beta-galactosidase marker genes were coated onto fine gold particles and used to bombard a variety of mammalian tissues and cells. Transient expression of the genes was obtained in liver, skin, and muscle tissues of rat and mouse bombarded in vivo. Similar results were obtained with freshly isolated ductal segments of rat and human mammary glands and primary cultures derived from these explants. Gene transfer and transient expression were also observed in eight human cell culture lines, including cells of epithelial, endothelial, fibroblast, and lymphocyte origin. Using CHO and MCF-7 cell cultures as models, we obtained stable gene transfer at frequencies of 1.7 x 10(-3) and 6 x 10(-4), respectively. The particle bombardment technology thus provides a useful means to transfer foreign genes into a variety of mammalian somatic cell systems. The method is applicable to tissues in vivo as well as to isolated cells in culture and has proven effective with all cell or tissue types tested thus far. This technology may therefore prove to be applicable in various aspects of gene therapy.

There has been a surge of interest in the biology of microRNAs and the technology of RNA interference. We describe a simple, robust, inexpensive assay for quantitative analysis of microRNAs and short-interfering RNAs. The method relies on primer extension conversion of RNA to cDNA by reverse transcription followed by quantitative, real-time PCR. Technical parameters critical to the success of the assay are presented. Measurements of microRNA levels are sensitive, with most assays allowing measurements in the femtomolar range, which corresponds to tens of copies per cell or less. The assay has a high dynamic range and provides linear readout over differences in microRNA concentrations that span 6-7 orders of magnitude. The assay is capable of discriminating between related microRNA family members that differ by subtle sequence differences. We used the method for quantitative analysis of six microRNAs across 12 tissue samples. The data confirm striking variation in the patterns of expression of these noncoding regulatory RNAs.

Combination drug therapy is a widely used paradigm for managing numerous human malignancies. In cancer treatment, additive and/or synergistic drug combinations can convert weakly efficacious monotherapies into regimens that produce robust antitumor activity. This can be explained in part through pathway interdependencies that are critical for cancer cell proliferation and survival. However, identification of the various interdependencies is difficult due to the complex molecular circuitry that underlies tumor development and progression. Here, we present a high-throughput platform that allows for an unbiased identification of synergistic and efficacious drug combinations. In a screen of 22,737 experiments of 583 doublet combinations in 39 diverse cancer cell lines using a 4 by 4 dosing regimen, both well-known and novel synergistic and efficacious combinations were identified. Here, we present an example of one such novel combination, a Wee1 inhibitor (AZD1775) and an mTOR inhibitor (ridaforolimus), and demonstrate that the combination potently and synergistically inhibits cancer cell growth in vitro and in vivo This approach has identified novel combinations that would be difficult to reliably predict based purely on our current understanding of cancer cell biology. Mol Cancer Ther; 15(6); 1155-62. ©2016 AACR.

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.

ABSTRACT Background Tauopathies are a group of neurodegenerative diseases driven by abnormal aggregates of tau, a microtubule associated protein encoded by the MAPT gene. MAPT expression is absent in neural progenitor cells (NPCs) and increases during differentiation. This temporally dynamic expression pattern suggests that MAPT expression is controlled by transcription factors and cis-regulatory elements specific to differentiated cell types. Given the relevance of MAPT expression to neurodegeneration pathogenesis, identification of such elements is relevant to understanding genetic risk factors. Methods We performed HiC, chromatin conformation capture (Capture-C), single-nucleus multiomics (RNA-seq+ATAC-seq), bulk ATAC-seq, and ChIP-seq for H3K27Ac and CTCF in NPCs and neurons differentiated from human iPSC cultures. We nominated candidate cis-regulatory elements (cCREs) for MAPT in human NPCs, differentiated neurons, and pure cultures of inhibitory and excitatory neurons. We then assayed these cCREs using luciferase assays and CRISPR interference (CRISPRi) experiments to measure their effects on MAPT expression. Finally, we integrated cCRE annotations into an analysis of genetic variation in AD cases and controls. Results Using orthogonal genomics approaches, we nominated 94 cCREs for MAPT , including the identification of cCREs specifically active in differentiated neurons. Eleven regions enhanced reporter gene transcription in luciferase assays. Using CRISPRi, 5 of the 94 regions tested were identified as necessary for MAPT expression as measured by RT-qPCR and RNA-seq. Rare and predicted damaging genetic variation in both nominated and confirmed CREs was depleted in AD cases relative to controls (OR = 0.40, p = 0.004), consistent with the hypothesis that variants that disrupt MAPT enhancer activity, and thereby reduce MAPT expression, may be protective against neurodegenerative disease. Conclusions We identified both proximal and distal regulatory elements for MAPT and confirmed the regulatory function for several regions, including three regions centromeric to MAPT beyond the well-described H1/H2 haplotype inversion breakpoint. This study provides compelling evidence for pursuing detailed knowledge of CREs for genes of interest to permit better understanding of disease risk.

In small RNA (smRNAs) sequencing studies, highly abundant molecules such as adapter dimer products and tissue-specific microRNAs (miRNAs) inhibit accurate quantification of lowly expressed species. We previously developed a method to selectively deplete highly abundant miRNAs. However, this method does not deplete adapter dimer ligation products that, unless removed by gel-separation, comprise most of the library. Here, we have adapted and modified recently described methods for CRISPR/Cas9-based Depletion of Abundant Species by Hybridization (DASH) to smRNA-seq, which we have termed miRNA and Adapter Dimer - DASH (MAD-DASH). In MAD-DASH, Cas9 is complexed with sgRNAs targeting adapter dimer ligation products, alongside highly expressed tissue-specific smRNAs, for cleavage in vitro. This process dramatically reduces (>90%) adapter dimer and targeted smRNA sequences, is multiplexable, shows minimal off-target effects, improves the quantification of lowly expressed miRNAs from human plasma and tissue derived RNA, and obviates the need for gel-separation, greatly increasing sample throughput. Additionally, the method is fully customizable to other smRNA-seq preparation methods. Like depletion of ribosomal RNA for mRNA-seq and mitochondrial DNA for ATAC-seq, our method allows for greater proportional read-depth of non-targeted sequences.

Abstract Differential gene expression in response to perturbations is mediated at least in part by changes in binding of transcription factors (TFs) and other proteins at specific genomic regions. Association of these cis-regulatory elements (CREs) with their target genes is a challenging task that is essential to address many biological and mechanistic questions. Many current approaches rely on chromatin conformation capture techniques that identify spatial proximity between genomic sites to establish CRE-to-gene associations. These methods can be effective but have limitations, including resolution, minimal detectable interaction distance, and cost. As an alternative, we have developed DegCre, a non-parametric method that evaluates correlations between measurements of perturbation-induced differential gene expression and differential regulatory signal at CREs to score possible CRE-to-gene associations. It has several unique features, including the ability to: use any type of CRE activity measurement; yield probabilistic scores for CRE-to-gene pairs; and assess CRE-to-gene pairings across a wide range of sequence distances. We apply DegCre to three data sets, each employing different perturbations and containing a variety of regulatory signal measurements, including chromatin openness, histone modifications, and TF occupancy. To test their efficacy, we compare DegCre associations to HiC loop calls and to CRISPR validated interactions, with both yielding good agreement. We demonstrate the identification of perturbation direct target genes with DegCre confirm the results with previous reports. DegCre is a novel approach to the association of CREs to genes from a perturbation-differential perspective, with strengths that are complementary to existing approaches and allow for new insights into gene regulation.

The wide range of RNA-seq applications and their high computational needs require the development of pipelines orchestrating the entire workflow and optimizing usage of available computational resources. We present aRNApipe, a project-oriented pipeline for processing of RNA-seq data in high performance cluster environments. aRNApipe is highly modular and can be easily migrated to any high performance computing (HPC) environment. The current applications included in aRNApipe combine the essential RNA-seq primary analyses, including quality control metrics, transcript align-ment, count generation, transcript fusion identification, alternative splicing, and sequence variant calling. aRNApipe is project-oriented and dynamic so users can easily update analyses to include or exclude samples or enable additional processing modules. Workflow parameters are easily set using a single configuration file that provides centralized tracking of all analytical processes. Finally, aRNApipe incorporates interactive web reports for sample tracking and a tool for managing the ge-nome assemblies available to perform an analysis. Availability and documentation: https://github.com/HudsonAlpha/aRNAPipe; DOI: 10.5281/zenodo.202950

Abstract Massively parallel reporter assays (MPRAs) are useful tools to discover and characterize regulatory elements in human genomes. Partly because enhancer function is assumed to be orientation independent with respect to each strand of the DNA helix, most reported MPRA results ignore stranded information. However, we find pervasive strand asymmetry of MPRA signals in datasets from multiple reporter configurations and in both published and newly reported data. These effects are reproducible across different cell types and in different treatments within a cell type, and are observed both within and outside of annotated regulatory elements. From elements in gene bodies, MPRA strand asymmetry favors the sense strand, suggesting that biological function related to endogenous transcription is driving the phenomenon. Similarly, within Alu mobile element insertions, we find that strand asymmetry favors the transcribed strand of the ancestral retrotransposon. The effect is consistent across the multiplicity of Alu elements in human genomes, and is more pronounced in younger, less diverged Alu elements. We find sequence features driving MPRA strand asymmetry and demonstrate its prediction from sequence alone. We see some evidence for both RNA stabilization and transcriptional activation mechanisms, and hypothesize that the effect is driven by natural selection favoring efficient transcription. Our results indicate that strand asymmetry, as a pervasive and reproducible feature, should be accounted for in analysis of MRPA data. More importantly, the fact that MPRA asymmetry favors naturally transcribed strands suggests that it stems from preserved biological functions that have a substantial, global impact on gene and genome evolution.