Summary

 Because of their somatic cell origin, human induced pluripotent stem cells (HiPSCs) are assumed to carry a normal diploid genome, and adaptive chromosomal aberrations have not been fully evaluated. Here, we analyzed the chromosomal integrity of 66 HiPSC and 38 human embryonic stem cell (HESC) samples from 18 different studies by global gene expression meta-analysis. We report identification of a substantial number of cell lines carrying full and partial chromosomal aberrations, half of which were validated at the DNA level. Several aberrations resulted from culture adaptation, and others are suspected to originate from the parent somatic cell. Our classification revealed a third type of aneuploidy already evident in early passage HiPSCs, suggesting considerable selective pressure during the reprogramming process. The analysis indicated high incidence of chromosome 12 duplications, resulting in significant enrichment for cell cycle-related genes. Such aneuploidy may limit the differentiation capacity and increase the tumorigenicity of HiPSCs.

Several lines of evidence have placed the catechol-O-methyltransferase (COMT) gene in the limelight as a candidate gene for schizophrenia. One of these is its biochemical function in metabolism of catecholamine neurotransmitters; another is the microdeletion, on chromosome 22q11, that includes the COMT gene and causes velocardiofacial syndrome, a syndrome associated with a high rate of psychosis, particularly schizophrenia. The interest in the COMT gene as a candidate risk factor for schizophrenia has led to numerous linkage and association analyses. These, however, have failed to produce any conclusive result. Here we report an efficient approach to gene discovery. The approach consists of (i) a large sample size-to our knowledge, the present study is the largest case-control study performed to date in schizophrenia; (ii) the use of Ashkenazi Jews, a well defined homogeneous population; and (iii) a stepwise procedure in which several single nucleotide polymorphisms (SNPs) are scanned in DNA pools, followed by individual genotyping and haplotype analysis of the relevant SNPs. We found a highly significant association between schizophrenia and a COMT haplotype (P=9.5x10-8). The approach presented can be widely implemented for the genetic dissection of other common diseases.

Summary Regulatory changes are broadly accepted as key drivers of phenotypic divergence. However, identifying regulatory changes that underlie human-specific traits has proven very challenging. Here, we use 63 DNA methylation maps of ancient and present-day humans, as well as of six chimpanzees, to detect differentially methylated regions that emerged in modern humans after the split from Neanderthals and Denisovans. We show that genes affecting the face and vocal tract went through particularly extensive methylation changes. Specifically, we identify widespread hypermethylation in a network of face- and voice-affecting genes ( SOX9 , ACAN , COL2A1 , NFIX and XYLT1 ). We propose that these repression patterns appeared after the split from Neanderthals and Denisovans, and that they might have played a key role in shaping the modern human face and vocal tract.

Abstract Identifying evolutionary changes in DNA methylation bears a huge potential for unraveling adaptations that have occurred in modern humans. Over the past decade, computational methods to reconstruct DNA methylation patterns from ancient DNA sequences have been developed, allowing for the exploration of DNA methylation changes during the past hundreds of thousands of years of human evolution. Here, we introduce a new version of RoAM (Reconstruction of Ancient Methylation), a flexible tool that allows for the reconstruction of ancient methylomes, as well as the identification of differentially methylated regions between ancient populations. RoAM incorporates a series of filtering and quality control steps, resulting in highly reliable DNA methylation maps that exhibit similar characteristics to modern maps. To showcase RoAM’s capabilities, we used it to compare ancient methylation patterns between pre- and post-Neolithic revolution samples from the Balkans. Differentially methylated regions separating these populations are shown to be associated with genes related to regulation of sugar metabolism. Notably, we provide evidence for overexpression of the gene PTPRN2 in post-Neolithic revolution samples. PTPRN2 is a key regulator of insulin secretion, and our finding is compatible with hypoinsulinism in pre-Neolithic revolution hunter-gatherers. Additionally, we observe methylation changes in the genes EIF2AK4 and SLC2A5, which provide further evidence to metabolic adaptations to a changing diet during the Neolithic transition. RoAM offers powerful algorithms that position it as a key asset for researchers seeking to identify evolutionary regulatory changes through the lens of paleoepigenetics.