Eukaryotic cells make many types of primary and processed RNAs that are found either in specific subcellular compartments or throughout the cells. A complete catalogue of these RNAs is not yet available and their characteristic subcellular localizations are also poorly understood. Because RNA represents the direct output of the genetic information encoded by genomes and a significant proportion of a cell's regulatory capabilities are focused on its synthesis, processing, transport, modification and translation, the generation of such a catalogue is crucial for understanding genome function. Here we report evidence that three-quarters of the human genome is capable of being transcribed, as well as observations about the range and levels of expression, localization, processing fates, regulatory regions and modifications of almost all currently annotated and thousands of previously unannotated RNAs. These observations, taken together, prompt a redefinition of the concept of a gene.

Genomes are organized into high-level three-dimensional structures, and DNA elements separated by long genomic distances can in principle interact functionally. Many transcription factors bind to regulatory DNA elements distant from gene promoters. Although distal binding sites have been shown to regulate transcription by long-range chromatin interactions at a few loci, chromatin interactions and their impact on transcription regulation have not been investigated in a genome-wide manner. Here we describe the development of a new strategy, chromatin interaction analysis by paired-end tag sequencing (ChIA-PET) for the de novo detection of global chromatin interactions, with which we have comprehensively mapped the chromatin interaction network bound by oestrogen receptor α (ER-α) in the human genome. We found that most high-confidence remote ER-α-binding sites are anchored at gene promoters through long-range chromatin interactions, suggesting that ER-α functions by extensive chromatin looping to bring genes together for coordinated transcriptional regulation. We propose that chromatin interactions constitute a primary mechanism for regulating transcription in mammalian genomes. Many transcription factors bind to regulatory DNA elements that are distant from gene promoters, and such distal binding sites are thought to regulate transcription through long-range chromatin interactions. In order to study how this remote control is organized in a complex genome, Fullwood et al. use a technique termed ChIA-PET (chromatin interaction analysis by paired-end tag sequencing) to detect and map the chromatin interaction network mediated by oestrogen receptor α (ER-α) in human cancer cells. In the resulting global chromatin interactome map, most high-confidence remote ER-α-binding sites are anchored at gene promoters through long-range chromatin interactions, suggesting that ER-α functions by extensive chromatin looping to bring genes together for coordinated transcriptional regulation. Many transcription factors bind to regulatory DNA elements that are distant from gene promoters. These distal binding sites are thought to regulate transcription through long-range chromatin interactions, but, until now, the impact of chromatin interactions on transcription regulation has not been investigated in a genome-wide manner. A new strategy — chromatin interaction analysis by paired-end tag sequencing — is now described for the de novo detection of global chromatin interactions.

Higher-order chromosomal organization for transcription regulation is poorly understood in eukaryotes. Using genome-wide Chromatin Interaction Analysis with Paired-End-Tag sequencing (ChIA-PET), we mapped long-range chromatin interactions associated with RNA polymerase II in human cells and uncovered widespread promoter-centered intragenic, extragenic, and intergenic interactions. These interactions further aggregated into higher-order clusters, wherein proximal and distal genes were engaged through promoter-promoter interactions. Most genes with promoter-promoter interactions were active and transcribed cooperatively, and some interacting promoters could influence each other implying combinatorial complexity of transcriptional controls. Comparative analyses of different cell lines showed that cell-specific chromatin interactions could provide structural frameworks for cell-specific transcription, and suggested significant enrichment of enhancer-promoter interactions for cell-specific functions. Furthermore, genetically-identified disease-associated noncoding elements were found to be spatially engaged with corresponding genes through long-range interactions. Overall, our study provides insights into transcription regulation by three-dimensional chromatin interactions for both housekeeping and cell-specific genes in human cells.

Chromatin interaction analysis with paired-end tag sequencing (ChIA-PET) is a new technology to study genome-wide long-range chromatin interactions bound by protein factors. Here we present ChIA-PET Tool, a software package for automatic processing of ChIA-PET sequence data, including linker filtering, mapping tags to reference genomes, identifying protein binding sites and chromatin interactions, and displaying the results on a graphical genome browser. ChIA-PET Tool is fast, accurate, comprehensive, user-friendly, and open source (available at http://chiapet.gis.a-star.edu.sg ).

Abstract In this study we performed a multi-omics analysis comprising whole-exome sequencing (WES) and RNA sequencing (RNA-Seq) on seven breast cancer patients, consisting of three Estrogen receptor (ER) positive and four Triple negative breast cancer (TNBC) subtypes to understand the neoantigen burden in breast cancer tumor samples. We predicted both class-I and class-II human leukocyte antigen (HLA) bound neoantigens by analyzing matched tumor-normal pair of exomes. Across all the patients, we predicted 434 unique neoantigens (Neo Fil ) in total, affecting 237 different genes and 87% of them (n = 378) are expressed at RNA level (Neo exp ). The missense mutations (87%) are the major contributor in neoantigen (Neo exp ) generation, followed by frameshift (11%) and indels (2%). The neoantigens (Neo Fil ) were found to be positively correlated with the somatic mutations (R 2 = 0.89). We also noted that the vast majority (99.98%) of the predicted neoantigens are patient specific. Overall, the current study offers significant insight into the neoantigen profile in tumor types with intermediate/low mutation burdens like breast cancer.

Abstract Predicting gene function is indispensable to our understanding of biology. However, these predictions hinge on large collections of experimentally characterized genes, the compilation of which is not only labor-intensive and time-consuming but rendered near-impossible given the volume and diversity of scientific literature. Here, we tackle this challenge by deploying the text-mining capacities of Generative Pre-trained Transformer (GPT) to process over 100,000 plant biology abstracts. Our approach unveiled nearly 400,000 functional relationships between a wide array of biological entities—genes, metabolites, tissues, and others—with a remarkable accuracy of over 85%. We encapsulated these findings in PlantConnectome, a user-friendly database, and demonstrated its diverse utility by providing insights into gene regulatory networks, protein-protein interactions, as well as developmental and stress responses. We believe that this innovative use of AI in the life sciences will significantly accelerate and direct research, drive powerful gene function prediction methods and help us keep up to date with the rapidly growing corpus of scientific literature.

Summary Human silencers have been shown to exist and regulate developmental gene expression. However, the functional importance of human silencers needs to be elucidated such as the working mechanism and whether they can form “super-silencers”. Here, through interrogating two putative silencer components of FGF18 gene, we found that two silencers can cooperate via compensated chromatin interactions to form a “super-silencer”. Furthermore, double knock-out of two silencers exhibited synergistic upregulation of FGF18 expression and changes of cell identity. To disturb the “super-silencers”, we applied combinational treatment of an EZH2 inhibitor GSK343, and a REST inhibitor, X5050 (“GR”). We found that GR led to severe loss of TADs and loops, while the use of just one inhibitor by itself only showed mild changes. Such changes of TADs and loops may due to reduced CTCF protein level observed upon GR treatment. Moreover, GSK343 and X5050 worked together synergistically to upregulate the apoptotic genes controlled by super-silencers, and thus gave rise to antitumor effects including apoptosis, cell cycle arrest and tumor growth inhibition. Overall, our data demonstrated the first example of a “super-silencer” and showed that combinational usage of GSK343 and X5050 could potentially lead to cancer ablation through disruption of “super-silencers”.

Abstract Chromatin interactions play important roles in regulating gene expression. However, the availability of genome-wide chromatin interaction data is limited. Various computational methods have been developed to predict chromatin interactions. Most of these methods rely on large collections of ChIP-Seq/RNA-Seq/DNase-Seq datasets and predict only enhancer-promoter interactions. Some of the ‘state-of-the-art’ methods have poor experimental designs, leading to over-exaggerated performances and misleading conclusions. Here we developed a computational method, Chromatin Interaction Neural Network (ChINN), to predict chromatin interactions between open chromatin regions by using only DNA sequences of the interacting open chromatin regions. ChINN is able to predict CTCF-, RNA polymerase II- and HiC-associated chromatin interactions between open chromatin regions. ChINN also shows good across-sample performances and captures various sequence features that are predictive of chromatin interactions. To apply our results to clinical patient data, we applied CHINN to predict chromatin interactions in 6 chronic lymphocytic leukemia (CLL) patient samples and a cohort of open chromatin data from 84 CLL samples that was previously published. Our results demonstrated extensive heterogeneity in chromatin interactions in patient samples, and one of the sources of this heterogeneity were the different subtypes of CLL.

Abstract The MYC oncogene encodes for the c-Myc protein and is frequently dysregulated across multiple cancer cell types, making it an attractive target for cancer therapy. There have been many difficulties in targeting c-Myc, due to its complex network of regulators and the unstructured nature of its protein. Thus, we are interested in looking at the downstream cancer-specific functions of c-Myc. Overexpression of MYC leads to c-Myc binding at active enhancers, resulting in a global transcriptional amplification of active genes. However, the mechanism underlying this c-Myc enhancer invasion has not been well studied. To that end, we performed ChIP-seq, RNA-seq, 4C-seq and SIQHiC (Spike-in Quantitative Hi-C) on the U2OS osteosarcoma cell line with tetracycline-inducible MYC. MYC overexpression in U2OS cells modulated histone acetylation and increased c-Myc binding at superenhancers. SIQHiC analysis revealed increased global chromatin contact frequency, particularly at chromatin interactions connecting c-Myc binding sites. Our results suggest that c-Myc molecules are recruited to and accumulates within zones of high transcription activity, binding first at stable promoter binding sites at low expression levels, then at superenhancer binding sites when overexpressed. At the same time, the recruitment of c-Myc and other transcription factors may stabilize chromatin interactions to increase chromatin contact frequency. The accumulation of c-Myc at cancer-type specific superenhancers may then drive the expression of interacting oncogenes that each cancer is highly reliant on. By elucidating the chromatin landscape of c-Myc driven cancers, we can potentially target these chromatin interactions for cancer therapy, without affecting physiological c-Myc signaling.

Leukemia stem cells (LSCs) are widely believed to reside in well-characterized bone marrow (BM) niches; however, the capacity of the BM niches to accommodate LSCs is insufficient, and a significant proportion of LSCs are instead maintained in regions outside the BM. The molecular basis for this niche-independent behavior of LSCs remains elusive. Here, we show that integrin-α9 overexpression (ITGA9 OE) plays a pivotal role in the extramedullary maintenance of LSCs by molecularly mimicking the niche-interacting status, through the binding with its soluble osteopontin (OPN). Retroviral insertional mutagenesis conducted on leukemia-prone Runx-deficient mice identified Itga9 OE as a novel leukemogenic event. Itga9 OE activates Akt and p38MAPK signaling pathways. The elevated Myc expression subsequently enhances ribosomal biogenesis to overcome the cell integrity defect caused by the preexisting Runx alteration. The Itga9-Myc axis, originally discovered in mice, was further confirmed in multiple human acute myeloid leukemia (AML) subtypes, other than RUNX leukemias. In addition, ITGA9 was shown to be a functional LSC marker of the best prognostic value among 14 known LSC markers tested. Notably, the binding of ITGA9 with soluble OPN, a known negative regulator against HSC activation, induced LSC dormancy, while the disruption of ITGA9-soluble OPN interaction caused rapid cell propagation. These findings suggest that the ITGA9 OE increases both actively proliferating leukemia cells and dormant LSCs in a well-balanced manner, thereby maintaining LSCs. The ITGA9 OE would serve as a novel therapeutic target in AML.