Although genomewide RNA expression analysis has become a routine tool in biomedical research, extracting biological insight from such information remains a major challenge. Here, we describe a powerful analytical method called Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) for interpreting gene expression data. The method derives its power by focusing on gene sets, that is, groups of genes that share common biological function, chromosomal location, or regulation. We demonstrate how GSEA yields insights into several cancer-related data sets, including leukemia and lung cancer. Notably, where single-gene analysis finds little similarity between two independent studies of patient survival in lung cancer, GSEA reveals many biological pathways in common. The GSEA method is embodied in a freely available software package, together with an initial database of 1,325 biologically defined gene sets.

Abstract

 Mitochondrial number and function are altered in response to external stimuli in eukaryotes. While several transcription/replication factors directly regulate mitochondrial genes, the coordination of these factors into a program responsive to the environment is not understood. We show here that PGC-1, a cold-inducible coactivator of nuclear receptors, stimulates mitochondrial biogenesis and respiration in muscle cells through an induction of uncoupling protein 2 (UCP-2) and through regulation of the nuclear respiratory factors (NRFs). PGC-1 stimulates a powerful induction of NRF-1 and NRF-2 gene expression; in addition, PGC-1 binds to and coactivates the transcriptional function of NRF-1 on the promoter for mitochondrial transcription factor A (mtTFA), a direct regulator of mitochondrial DNA replication/transcription. These data elucidate a pathway that directly links external physiological stimuli to the regulation of mitochondrial biogenesis and function.

Emerging technologies allow the high-throughput profiling of metabolic status from a blood specimen (metabolomics). We investigated whether metabolite profiles could predict the development of diabetes. Among 2,422 normoglycemic individuals followed for 12 years, 201 developed diabetes. Amino acids, amines and other polar metabolites were profiled in baseline specimens by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS). Cases and controls were matched for age, body mass index and fasting glucose. Five branched-chain and aromatic amino acids had highly significant associations with future diabetes: isoleucine, leucine, valine, tyrosine and phenylalanine. A combination of three amino acids predicted future diabetes (with a more than fivefold higher risk for individuals in top quartile). The results were replicated in an independent, prospective cohort. These findings underscore the potential key role of amino acid metabolism early in the pathogenesis of diabetes and suggest that amino acid profiles could aid in diabetes risk assessment.

Comprehensive identification of all functional elements encoded in the human genome is a fundamental need in biomedical research. Here, we present a comparative analysis of the human, mouse, rat and dog genomes to create a systematic catalogue of common regulatory motifs in promoters and 3′ untranslated regions (3′ UTRs). The promoter analysis yields 174 candidate motifs, including most previously known transcription-factor binding sites and 105 new motifs. The 3′-UTR analysis yields 106 motifs likely to be involved in post-transcriptional regulation. Nearly one-half are associated with microRNAs (miRNAs), leading to the discovery of many new miRNA genes and their likely target genes. Our results suggest that previous estimates of the number of human miRNA genes were low, and that miRNAs regulate at least 20% of human genes. The overall results provide a systematic view of gene regulation in the human, which will be refined as additional mammalian genomes become available.

Mitochondria are complex organelles whose dysfunction underlies a broad spectrum of human diseases. Identifying all of the proteins resident in this organelle and understanding how they integrate into pathways represent major challenges in cell biology. Toward this goal, we performed mass spectrometry, GFP tagging, and machine learning to create a mitochondrial compendium of 1098 genes and their protein expression across 14 mouse tissues. We link poorly characterized proteins in this inventory to known mitochondrial pathways by virtue of shared evolutionary history. Using this approach, we predict 19 proteins to be important for the function of complex I (CI) of the electron transport chain. We validate a subset of these predictions using RNAi, including C8orf38, which we further show harbors an inherited mutation in a lethal, infantile CI deficiency. Our results have important implications for understanding CI function and pathogenesis and, more generally, illustrate how our compendium can serve as a foundation for systematic investigations of mitochondria.

Central to the role of the mitochondrion in cellular metabolism is its ability to control the fluxes of the key signalling ion, Ca2+. This is done by a highly selective ion channel known as the mitochondrial calcium uniporter. The molecular nature of this channel has remained elusive, but now two groups report the identification of a 40-kilodalton protein in the inner membrane of mitochondria as the active channel of the uniporter. This protein contains two transmembrane domains and exhibits calcium-channel activity in vitro and in vivo. Mitochondria from diverse organisms are capable of transporting large amounts of Ca2+ via a ruthenium-red-sensitive, membrane-potential-dependent mechanism called the uniporter1,2,3,4. Although the uniporter’s biophysical properties have been studied extensively, its molecular composition remains elusive. We recently used comparative proteomics to identify MICU1 (also known as CBARA1), an EF-hand-containing protein that serves as a putative regulator of the uniporter5. Here, we use whole-genome phylogenetic profiling, genome-wide RNA co-expression analysis and organelle-wide protein coexpression analysis to predict proteins functionally related to MICU1. All three methods converge on a novel predicted transmembrane protein, CCDC109A, that we now call ‘mitochondrial calcium uniporter’ (MCU). MCU forms oligomers in the mitochondrial inner membrane, physically interacts with MICU1, and resides within a large molecular weight complex. Silencing MCU in cultured cells or in vivo in mouse liver severely abrogates mitochondrial Ca2+ uptake, whereas mitochondrial respiration and membrane potential remain fully intact. MCU has two predicted transmembrane helices, which are separated by a highly conserved linker facing the intermembrane space. Acidic residues in this linker are required for its full activity. However, an S259A point mutation retains function but confers resistance to Ru360, the most potent inhibitor of the uniporter. Our genomic, physiological, biochemical and pharmacological data firmly establish MCU as an essential component of the mitochondrial Ca2+ uniporter.

Metabolic reprogramming has been proposed to be a hallmark of cancer, yet a systematic characterization of the metabolic pathways active in transformed cells is currently lacking. Using mass spectrometry, we measured the consumption and release (CORE) profiles of 219 metabolites from media across the NCI-60 cancer cell lines, and integrated these data with a preexisting atlas of gene expression. This analysis identified glycine consumption and expression of the mitochondrial glycine biosynthetic pathway as strongly correlated with rates of proliferation across cancer cells. Antagonizing glycine uptake and its mitochondrial biosynthesis preferentially impaired rapidly proliferating cells. Moreover, higher expression of this pathway was associated with greater mortality in breast cancer patients. Increased reliance on glycine may represent a metabolic vulnerability for selectively targeting rapid cancer cell proliferation.

Mitochondria are complex organelles that house essential pathways involved in energy metabolism, ion homeostasis, signalling and apoptosis. To understand mitochondrial pathways in health and disease, it is crucial to have an accurate inventory of the organelle's protein components. In 2008, we made substantial progress toward this goal by performing in-depth mass spectrometry of mitochondria from 14 organs, epitope tagging/microscopy and Bayesian integration to assemble MitoCarta (www.broadinstitute.org/pubs/MitoCarta): an inventory of genes encoding mitochondrial-localized proteins and their expression across 14 mouse tissues. Using the same strategy we have now reconstructed this inventory separately for human and for mouse based on (i) improved gene transcript models, (ii) updated literature curation, including results from proteomic analyses of mitochondrial sub-compartments, (iii) improved homology mapping and (iv) updated versions of all seven original data sets. The updated human MitoCarta2.0 consists of 1158 human genes, including 918 genes in the original inventory as well as 240 additional genes. The updated mouse MitoCarta2.0 consists of 1158 genes, including 967 genes in the original inventory plus 191 additional genes. The improved MitoCarta 2.0 inventory provides a molecular framework for system-level analysis of mammalian mitochondria.