Summary

 The Polycomb repressive complex 2 (PRC2) confers transcriptional repression through histone H3 lysine 27 trimethylation (H3K27me3). Here, we examined how PRC2 is modulated by histone modifications associated with transcriptionally active chromatin. We provide the molecular basis of histone H3 N terminus recognition by the PRC2 Nurf55-Su(z)12 submodule. Binding of H3 is lost if lysine 4 in H3 is trimethylated. We find that H3K4me3 inhibits PRC2 activity in an allosteric fashion assisted by the Su(z)12 C terminus. In addition to H3K4me3, PRC2 is inhibited by H3K36me2/3 (i.e., both H3K36me2 and H3K36me3). Direct PRC2 inhibition by H3K4me3 and H3K36me2/3 active marks is conserved in humans, mouse, and fly, rendering transcriptionally active chromatin refractory to PRC2 H3K27 trimethylation. While inhibition is present in plant PRC2, it can be modulated through exchange of the Su(z)12 subunit. Inhibition by active chromatin marks, coupled to stimulation by transcriptionally repressive H3K27me3, enables PRC2 to autonomously template repressive H3K27me3 without overwriting active chromatin domains.

The carboxy-terminal domain (CTD) of the RNA polymerase II (RNAPII) subunit POLR2A is a platform for modifications specifying the recruitment of factors that regulate transcription, mRNA processing, and chromatin remodelling. We previously found that symmetrical dimethylation (me2s) of a CTD Arginine residue (R1810 in human) causes recruitment of the Tudor domain of SMN, which interacts with Senataxin. SMN is mutated in spinal muscular atrophy (SMA), and Senataxin is sometimes mutated in Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). R1810me2s and SMN, like Senataxin, are important for resolving R-loops (DNA:RNA hybrids) at transcription terminators. FUS and TDP-43 (TARDBP) are DNA/RNA binding proteins that are sometimes mutated in ALS and FTD (Frontotemporal dementia). Here we show that TDP-43 and, to some extent, FUS are recruited by the R1810me2s-SMN pathway. Defects in FUS and TDP-43 recruitment influence RNAPII termination and R-loop accumulation, leading to elevated DNA damage at terminators that may contribute to neurodegenerative disorders like ALS and FTD.

Wilson Disease is a recessive genetic disorder caused by pathogenic loss-of-function variants in the ATP7B gene. It is characterized by disrupted copper homeostasis resulting in liver disease and/or neurological abnormalities. The variant NM_000053.3:c.1934T>G (Met645Arg) has been reported as compound heterozygous and is highly prevalent among Wilson Disease patients of Spanish descent. Accordingly, it is classified as pathogenic by leading molecular diagnostic centers. However, functional studies suggest that the amino acid change does not alter protein function, leading one ClinVar submitter to question its pathogenicity. Here we used a minigene system and gene-edited HepG2 cells to demonstrate that c.1934T>G causes approximately 70% skipping of exon 6. Exon 6 skipping results in frameshift and stop gain, which is expected to cause loss of ATP7B function. The elucidation of the mechanistic effect for this variant resolves any doubt about its pathogenicity and enables the development of genetic medicines for restoring correct splicing.

Accurately modeling and predicting RNA biology has been a long-standing challenge, bearing significant clinical ramifications for variant interpretation and the formulation of tailored therapeutics. We describe a foundation model for RNA biology, "BigRNA", which was trained on thousands of genome-matched datasets to predict tissue-specific RNA expression, splicing, microRNA sites, and RNA binding protein specificity from DNA sequence. Unlike approaches that are restricted to missense variants, BigRNA can identify pathogenic non-coding variant effects across diverse mechanisms, including polyadenylation, exon skipping and intron retention. BigRNA accurately predicted the effects of steric blocking oligonucleotides (SBOs) on increasing the expression of 4 out of 4 genes, and on splicing for 18 out of 18 exons across 14 genes, including those involved in Wilson disease and spinal muscular atrophy. We anticipate that BigRNA and foundation models like it will have widespread applications in the field of personalized RNA therapeutics.