Abstract BACKGROUND Extracellular RNAs (exRNAs) in human body fluids are emerging as effective biomarkers for detection of diseases. Saliva, as the most accessible and noninvasive body fluid, has been shown to harbor exRNA biomarkers for several human diseases. However, the entire spectrum of exRNA from saliva has not been fully characterized. METHODS Using high-throughput RNA sequencing (RNA-Seq), we conducted an in-depth bioinformatic analysis of noncoding RNAs (ncRNAs) in human cell-free saliva (CFS) from healthy individuals, with a focus on microRNAs (miRNAs), piwi-interacting RNAs (piRNAs), and circular RNAs (circRNAs). RESULTS Our data demonstrated robust reproducibility of miRNA and piRNA profiles across individuals. Furthermore, individual variability of these salivary RNA species was highly similar to those in other body fluids or cellular samples, despite the direct exposure of saliva to environmental impacts. By comparative analysis of >90 RNA-Seq data sets of different origins, we observed that piRNAs were surprisingly abundant in CFS compared with other body fluid or intracellular samples, with expression levels in CFS comparable to those found in embryonic stem cells and skin cells. Conversely, miRNA expression profiles in CFS were highly similar to those in serum and cerebrospinal fluid. Using a customized bioinformatics method, we identified >400 circRNAs in CFS. These data represent the first global characterization and experimental validation of circRNAs in any type of extracellular body fluid. CONCLUSIONS Our study provides a comprehensive landscape of ncRNA species in human saliva that will facilitate further biomarker discoveries and lay a foundation for future studies related to ncRNAs in human saliva.

Endometriosis is a common, benign condition characterized by extensive heterogeneity in lesion appearance and patient symptoms. We profiled transcriptomes of 207,949 individual cells from endometriomata (n=7), extra-ovarian endometriosis (n=19), eutopic endometrium (n=4), unaffected ovary (n=1) and endometriosis-free peritoneum (n=4) to create a cellular atlas of endometrial-type epithelial cells, endometrial-type stromal cells and microenvironmental cell populations across tissue sites. Signatures of endometrial-type epithelium and stroma differed markedly across eutopic endometrium, endometrioma, superficial extra-ovarian disease and deep infiltrating endometriosis, suggesting that extensive transcriptional reprogramming is a core component of the disease process. Endometriomas were notable for the dysregulation of pro-inflammatory pathways and upregulation of complement proteins C3 and C7. Somatic ARID1A mutation in epithelial cells was associated with upregulation of pro-angiogenic factor SOX17 and remodeling of the endothelial cell compartment. Finally, signatures of endometriosis-associated endometrial-type epithelial clusters were enriched in ovarian cancers, reinforcing the epidemiologic associations between these two diseases.

ABSTRACT Transcriptional regulation is highly disease and cell-type specific. We performed H3K27ac chromatin immunoprecipitation and transcriptomic sequencing in primary tumors for the four different subtypes of invasive epithelial ovarian cancer (OC). Histotype-specific regulatory elements (REs) were enriched in enhancers (P<0.001). In silico prediction of putative target genes for histotype-specific REs identified genes ( WFDC2 , P=5.5×10 -5 ) and pathways (PI3K-Akt signaling, P<0.002) known to be involved in OC development. Some genes (e.g. PAX8 and CA125 ) are associated with super-enhancers (SEs) in all OCs, while others are histotype-specific, including PPP1R3B which is associated with SEs specific to clear cell OC. Integrated analysis of active chromatin landscapes with somatic single nucleotide variants (SNVs) from whole genome sequencing (WGS) of 232 primary OCs identified frequently mutated REs, including the KLF6 promoter (P=8.2×10 -8 ) and a putative enhancer at chromosome 6p22.1 (P<0.05). In high-grade serous OCs, somatic SNVs clustered in binding sites for the PAX8 binding partner TEAD4 (P=6×10 -11 ), while the collection of cis regulatory elements associated with PAX8 was the most frequently mutated set of enhancers in OC (P=0.003). Functional analyses supported our findings: Knockdown of PPP1R3B in clear cell OC cells significantly reduced intracellular glycogen content, a signature feature of this histotype; and stable knockout of a 635 bp region in the 6p22.1 enhancer induced downregulation of two predicted target genes, ZSCAN16 and ZSCAN12 (P=6.6 x 10 -4 and P=0.02). In summary, we have characterized histotype-specific epigenomic and transcriptomic landscapes in OC and defined likely functional REs based on somatic mutation analysis of ovarian tumors.

Abstract RNA molecules function as messengers or noncoding adaptor molecules, structural components, and regulators of genome organization and gene expression. Their roles and regulation are mediated by other molecules they interact with, especially RNA binding proteins (RBPs). Here we report RNA proximity labeling (RPL), an RNA-centric method based on fusion of an endonuclease-deficient Type VI CRISPR-Cas protein (dCas13b) and engineered ascorbate peroxidase (APEX2) to discover in vivo target RNA proximal proteins (RPPs) through proximity-based biotinylation. U1 RPPs enriched by proximity-based biotinylation included both U1 snRNA canonical and noncanonical functions-related proteins. In addition, profiling of poly(A) tail proximal proteins uncovered expected categories of RBPs for poly(A) tails and also provided novel evidence for poly(A)+ RNA 5’-3’ proximity and expanded subcellular localizations. Our results suggest that RPL is a rapid approach for identifying both interacting and neighboring proteins associated with target RNA molecules in their native cellular contexts.

ABSTRACT Genome-wide association studies (GWASs) have identified thousands of genetic variants associated with common polygenic traits. The candidate causal risk variants reside almost exclusively in noncoding regions of the genome and the underlying mechanisms remain elusive for most. Innovative approaches are necessary to understand their biological function. Multimarker analysis of genomic annotation (MAGMA) is a widely used program that nominates candidate risk genes by mapping single-nucleotide polymorphism (SNP) summary statistics from genome-wide association studies to gene bodies. We augmented MAGMA into chromatin-MAGMA (chromMAGMA), a novel method to nominate candidate risk genes based on the presence of risk variants within noncoding regulatory elements (REs). We applied chromMAGMA to a genetic susceptibility dataset for epithelial ovarian cancer (EOC), a rare gynecologic malignancy characterized by high mortality. Disease-specific RE landscapes were defined using H3K27ac chromatin immunoprecipitation-sequence data. This identified 155 unique candidate EOC risk genes across five EOC histotypes; 83% (105/127) of high-grade serous ovarian cancer risk genes had not previously been implicated in this EOC histotype. Risk genes nominated by chromMAGMA converged on mRNA splicing and transcriptional dysregulation pathways. chromMAGMA is a pipeline that nominates candidate risk genes through a gene regulation-focused approach and helps interpret the biological mechanism of noncoding risk variants in complex diseases.

Summary The human fallopian tube harbors the cell-of-origin for the majority of high-grade serous ‘ovarian’ cancers (HGSCs), but its cellular composition, particularly the epithelial component, is poorly characterized. We performed single-cell transcriptomic profiling in 12 primary fallopian specimens from 8 patients, analyzing around 53,000 individual cells to map the major immune, fibroblastic and epithelial cell types present in this organ. We identified 10 epithelial sub-populations, characterized by diverse transcriptional programs including SOX17 (enriched in secretory epithelial cells), TTF3 and RFX3 (enriched in ciliated cells) and NR2F2 (enriched in early, partially differentiated secretory cells). Based on transcriptional signatures, we reconstructed a trajectory whereby secretory cells differentiate into ciliated cells via a RUNX3 high intermediate. Computational deconvolution of the cellular composition of advanced HGSCs based on epithelial subset signatures identified the ‘early secretory’ population as a likely precursor state for the majority of HGSCs. The signature of this rare population of cells comprised both epithelial ( EPCAM, KRT ) and mesenchymal ( THY1 , ACTA2 ) features, and was enriched in mesenchymal-type HGSCs (P = 6.7 × 10 −27 ), a group known to have particularly poor prognoses. This cellular and molecular compendium of the human fallopian tube in cancer-free women is expected to advance our understanding of the earliest stages of fallopian epithelial neoplasia.

The function of critical developmental regulators can be subverted by cancer cells to control expression of oncogenic transcriptional programs. These "master transcription factors" (MTFs) are often essential for cancer cell survival and represent vulnerabilities that can be exploited therapeutically. The current approaches to identify candidate MTFs examine super-enhancer associated transcription factor-encoding genes with high connectivity in network models. This relies on chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq) data, which is technically challenging to obtain from primary tumors, and is currently unavailable for many cancer types and clinically relevant subtypes. In contrast, gene expression data are more widely available, especially for rare tumors and subtypes where MTFs have yet to be discovered. We have developed a predictive algorithm called CaCTS (Cancer Core Transcription factor Specificity) to identify candidate MTFs using pan-cancer RNA-sequencing data from The Cancer Genome Atlas. The algorithm identified 273 candidate MTFs across 34 tumor types and recovered known tumor MTFs. We also made novel predictions, including for cancer types and subtypes for which MTFs have not yet been characterized. Clustering based on MTF predictions reproduced anatomic groupings of tumors that share 1-2 lineage-specific candidates, but also dictated functional groupings, such as a squamous group that comprised five tumor subtypes sharing 3 common MTFs. PAX8, SOX17, and MECOM were candidate factors in high-grade serous ovarian cancer (HGSOC), an aggressive tumor type where the core regulatory circuit is currently uncharacterized. PAX8, SOX17, and MECOM are required for cell viability and lie proximal to super-enhancers in HGSOC cells. ChIP-seq revealed that these factors co-occupy HGSOC regulatory elements globally and co-bind at critical gene loci including MUC16 (CA-125). Addiction to these factors was confirmed in studies using THZ1 to inhibit transcription in HGSOC cells, suggesting early down-regulation of these genes may be responsible for cytotoxic effects of THZ1 on HGSOC models. Identification of MTFs across 34 tumor types and 140 subtypes, especially for those with limited understanding of transcriptional drivers paves the way to therapeutic targeting of MTFs in a broad spectrum of cancers.

The transcription factors MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 are candidate master regulators of high-grade serous 'ovarian' cancer (HGSC), yet their cooperative role in the hypothesized tissue of origin, the fallopian tube secretory epithelium (FTSEC) is unknown. We generated 26 epigenome (CUT&TAG, CUT&RUN, ATAC-seq and HiC) data sets and 24 profiles of RNA-seq transcription factor knock-down followed by RNA sequencing in FTSEC and HGSC models to define binding sites and gene sets regulated by these factors in cis and trans . This revealed that MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 are lineage-enriched, super-enhancer associated master regulators whose cooperative DNA-binding patterns and target genes are re-wired during tumor development. All four TFs were indispensable for HGSC clonogenicity and survival but only depletion of PAX8 and WT1 impaired FTSEC cell survival. These four TFs were pharmacologically inhibited by transcriptional inhibitors only in HGSCs but not in FTSECs. Collectively, our data highlights that tumor-specific epigenetic remodeling is tightly related to MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 activity and these transcription factors are targetable in a tumor-specific manner through transcriptional inhibitors.

Summary Tumorigenesis for most high-grade serous ovarian cancers (HGSCs) likely initiates from fallopian tube (FT) epithelia. While epithelial subtypes have been characterized using single-cell RNA- sequencing (scRNA-Seq), heterogeneity of other cellular compartments and their involvement in tumor progression are poorly defined. Integrated analysis of human FT scRNA-Seq data and other relevant tissues, including HGSC tumors, revealed greater transcriptional diversity of immune and stromal cells. We identify an unprecedented abundance of monocytes in human FT myeloid cells across two independent donor cohorts. The ratio of macrophages to monocytes are relatively similar between benign FTs, ovaries, and adjacent normal tissues, but is significantly greater in tumor. FT-defined monocyte and macrophage signatures, cell-cell communication, and gene set enrichment analysis identified monocyte- and macrophage-specific ligand-receptor interactions and functional pathways in tumors and adjacent normal tissue. Further reanalysis of tumor scRNA-Seq from HGSC patients suggested different monocyte and macrophage subsets associated with neoadjuvant chemotherapy treatment. Taken together, our work provides evidence that an altered FT immune composition could inform early detection markers in HGSCs.