Recent advances enabled by the Hi-C technique have unraveled many principles of chromosomal folding that were subsequently linked to disease and gene regulation. In particular, Hi-C revealed that chromosomes of animals are organized into topologically associating domains (TADs), evolutionary conserved compact chromatin domains that influence gene expression. Mechanisms that underlie partitioning of the genome into TADs remain poorly understood. To explore principles of TAD folding in Drosophila melanogaster , we performed Hi-C and poly(A) + RNA-seq in four cell lines of various origins (S2, Kc167, DmBG3-c2, and OSC). Contrary to previous studies, we find that regions between TADs (i.e., the inter-TADs and TAD boundaries) in Drosophila are only weakly enriched with the insulator protein dCTCF, while another insulator protein Su(Hw) is preferentially present within TADs. However, Drosophila inter-TADs harbor active chromatin and constitutively transcribed (housekeeping) genes. Accordingly, we find that binding of insulator proteins dCTCF and Su(Hw) predicts TAD boundaries much worse than active chromatin marks do. Interestingly, inter-TADs correspond to decompacted inter-bands of polytene chromosomes, whereas TADs mostly correspond to densely packed bands. Collectively, our results suggest that TADs are condensed chromatin domains depleted in active chromatin marks, separated by regions of active chromatin. We propose the mechanism of TAD self-assembly based on the ability of nucleosomes from inactive chromatin to aggregate, and lack of this ability in acetylated nucleosomal arrays. Finally, we test this hypothesis by polymer simulations and find that TAD partitioning may be explained by different modes of inter-nucleosomal interactions for active and inactive chromatin.

Abstract How the nuclear lamina (NL) impacts on global chromatin architecture is poorly understood. Here, we show that NL disruption in Drosophila S2 cells leads to chromatin compaction and repositioning from the nuclear envelope. This increases the chromatin density in a fraction of topologically-associating domains (TADs) enriched in active chromatin and enhances interactions between active and inactive chromatin. Importantly, upon NL disruption the NL-associated TADs become more acetylated at histone H3 and less compact, while background transcription is derepressed. Two-colour FISH confirms that a TAD becomes less compact following its release from the NL. Finally, polymer simulations show that chromatin binding to the NL can per se compact attached TADs. Collectively, our findings demonstrate a dual function of the NL in shaping the 3D genome. Attachment of TADs to the NL makes them more condensed but decreases the overall chromatin density in the nucleus by stretching interphase chromosomes.

Abstract Partial somatic cell reprogramming has been touted as a promising rejuvenation strategy. However, its association with mechanisms of aging and longevity at the molecular level remains unclear. We identified a robust transcriptomic signature of reprogramming in mouse and human cells that revealed co-regulation of genes associated with reprogramming and response to lifespan-extending interventions, including those related to DNA repair and inflammation. We found that age-related gene expression changes were reversed during reprogramming, as confirmed by transcriptomic aging clocks. The longevity and rejuvenation effects induced by reprogramming in the transcriptome were mainly independent of pluripotency gain. Decoupling of these processes allowed predicting interventions mimicking reprogramming-induced rejuvenation (RIR) without affecting somatic cell identity, including an anti-inflammatory compound osthol, ATG5 overexpression, and C6ORF223 knockout. Overall, we revealed specific molecular mechanisms associated with RIR at the gene expression level and developed tools for discovering interventions that support the rejuvenation effect of reprogramming without posing the risk of neoplasia.

Dictyostelium discoideum is a unicellular slime mold, developing into a multicellular fruiting body upon starvation. Development is accompanied by large-scale shifts in gene expression program, but underlying features of chromatin spatial organization remain unknown. Here, we report that the Dictyostelium 3D genome is organized into positionally conserved, largely consecutive, non-hierarchical and weakly insulated loops at the onset of multicellular development. The transcription level within the loop interior tends to be higher than in adjacent regions. Loop interiors frequently contain functionally linked genes and genes which coherently change expression level during development. Loop anchors are predominantly positioned by the genes in convergent orientation. Our data suggest that the loop profile may arise from the interplay between transcription and extrusion-driven chromatin folding. In particular, a convergent gene pair serves as a bidirectional extrusion barrier or a "diode" that controls passage of the cohesin extruder by relative transcription level of paired genes.

Abstract Lipids are the most abundant but poorly explored components of the human brain. Here, we present a lipidome map of the human brain comprising 75 regions, including 52 neocortical ones. The lipidome composition varies greatly among the brain regions, affecting 93% of the 419 analyzed lipids. These differences reflect the brain’s structural characteristics, such as myelin content (345 lipids) and cell type composition (353 lipids), but also functional traits: functional connectivity (76 lipids) and information processing hierarchy (60 lipids). Combining lipid composition and mRNA expression data further enhances functional connectivity association. Biochemically, lipids linked with structural and functional brain features display distinct lipid class distribution, unsaturation extent, and prevalence of omega-3 and omega-6 fatty acid residues. We verified our conclusions by parallel analysis of three adult macaque brains, targeted analysis of 216 lipids, mass spectrometry imaging, and lipidome assessment of sorted murine neurons.

Abstract The increasing interest in chromatin conformation inside the nucleus and the availability of genome-wide experimental data make it possible to develop computational methods that can increase the quality of the data and thus overcome the limitations of high experimental costs. Here we develop a deep-learning approach for increasing Hi-C data resolution by appending additional information about genome sequence. In this approach, we utilize two different deep-learning algorithms: the image-to-image model, which enhances Hi-C resolution by itself, and the sequence-to-image model, which uses additional information about the underlying genome sequence for further resolution improvement. Both models are combined with the simple head model that provides a more accurate enhancement of initial low-resolution Hi-C data. The code is freely available in a GitHub repository: https://github.com/koritsky/DL2021_HI-C .

Chromatin architecture regulates gene expression and shapes cellular identity, particularly in neurons. Here, we map the 3D genome architecture of neuronal and non-neuronal cells isolated from the human Wernicke9s area. Neurons display greatly reduced genome segregation into active and inactive compartments compared to other brain cells. Neuronal Hi-C maps reveal strong long-range interactions mediated by polycomb group (PcG) proteins, forming a unique network of contacts in neurons that is nearly absent in other brain cells. These interactions involve loci harboring developmental transcription factors repressed in neurons and other mature brain cells. Intriguingly, these loci exclusively in neurons contain bivalent promoters occupied by both H3K4me3 and H3K27me3 histone modifications, suggesting the functional role of PcG contacts in neurons. Furthermore, neurons exhibit distinctive organization at other layers of chromatin architecture, potentially attributed to elevated neuronal loop extrusion activity, which aligns with increased cohesin levels.

Abstract The success of clinical trials of longevity drugs relies heavily on identifying integrative health and aging biomarkers, such as biological age. Epigenetic aging clocks predict the biological age of an individual using their DNA methylation profiles, commonly retrieved from blood samples. However, there is no standardized methodology to validate and compare epigenetic clock models as yet. We propose ComputAgeBench, a unifying framework that comprises such a methodology and a dataset for comprehensive benchmarking of different clinically relevant aging clocks. Our methodology exploits the core idea that reliable aging clocks must be able to distinguish between healthy individuals and those with aging-accelerating conditions. Specifically, we collected and harmonized 66 public datasets of blood DNA methylation, covering 19 such conditions across different ages and tested 13 published clock models. We believe our work will bring the fields of aging biology and machine learning closer together for the research on reliable biomarkers of health and aging. Code: https://github.com/ComputationalAgingLab/ComputAge Dataset: https://huggingface.co/datasets/computage/computage_bench

ABSTRACT For evolutionary biology, the phenotypic consequences of epigenetic variations and their potential contribution to adaptation and diversification are pressing issues. Marine and freshwater sticklebacks represent an ideal model for studying both genetic and epigenetic components of phenotypic plasticity that allow fish to inhabit water with different salinity. Here, we applied single-cell genomics (scRNA-seq and scATAC-seq) and whole-genome bisulfite sequencing to characterize intercellular variability in transcription, the abundance of open chromatin regions, and CpG methylation level in gills of marine and freshwater stickleback morphs. We found little difference in overall transcriptional variance between the morphs but observed significant changes in chromatin openness variance. In addition, genomic divergence islands (DIs) coincided with regions of increased methylation entropy in freshwater fish. Moreover, analysis of transcription factor binding sites within DIs revealed that СTCF motifs around marker SNPs were significantly enriched within the region. Altogether, our data show that increased epigenetic variance accompanies the adaptation of marine sticklebacks to freshwater.

Epigenetic aging clocks have been widely used to validate rejuvenation effects during cellular reprogramming. However, these predictions are unverifiable because the true biological age of reprogrammed cells remains unknown. We present an analytical framework to consider rejuvenation predictions from the uncertainty perspective. Our analysis reveals that the DNA methylation profiles across reprogramming are poorly represented in the aging data used to train clock models, thus introducing high epistemic uncertainty in age estimations. Moreover, predictions of different published clocks are inconsistent, with some even suggesting zero or negative rejuvenation. While not questioning the possibility of age reversal, we show that the high clock uncertainty challenges the reliability of rejuvenation effects observed during in vitro reprogramming prior to pluripotency and throughout embryogenesis. Conversely, our method reveals a significant age increase after in vivo reprogramming. We recommend including uncertainty estimation in future aging clock models to avoid the risk of misinterpreting the results of biological age prediction.