Abstract Background Expansions of short tandem repeats are the cause of many neurogenetic disorders including familial amyotrophic lateral sclerosis, Huntington disease, and many others. Multiple methods have been recently developed that can identify repeat expansions in whole genome or exome sequencing data. Despite the widely-recognized need for visual assessment of variant calls in clinical settings, current computational tools lack the ability to produce such visualizations for repeat expansions. Expanded repeats are difficult to visualize because they correspond to large insertions relative to the reference genome and involve many misaligning and ambiguously aligning reads. Results We implemented REViewer, a computational method for visualization of sequencing data in genomic regions containing long repeat expansions. To generate a read pileup, REViewer reconstructs local haplotype sequences and distributes reads to these haplotypes in a way that is most consistent with the fragment lengths and evenness of read coverage. To create appropriate training materials for onboarding new users, we performed a concordance study involving 12 scientists involved in STR research. We used the results of this study to create a user guide that describes the basic principles of using REViewer as well as a guide to the typical features of read pileups that correspond to low confidence repeat genotype calls. Additionally, we demonstrated that REViewer can be used to annotate clinically-relevant repeat interruptions by comparing visual assessment results of 44 FMR1 repeat alleles with the results of triplet repeat primed PCR. For 38 of these alleles, the results of visual assessment were consistent with triplet repeat primed PCR. Conclusions Read pileup plots generated by REViewer offer an intuitive way to visualize sequencing data in regions containing long repeat expansions. Laboratories can use REViewer to assess the quality of repeat genotype calls as well as to visually detect interruptions or other imperfections in the repeat sequence and the surrounding flanking regions.

Combining allelic analysis of RNA-Seq data with phased genotypes in family trios provides a powerful method to detect parent-of-origin biases in gene expression. We report findings in 296 family trios from two large studies: 165 lymphoblastoid cell lines from the 1000 Genomes Project, and 131 blood samples from the Genome of the Netherlands participants (GoNL). Based on parental haplotypes we identified >2.8 million transcribed heterozygous SNVs phased for parental origin, and developed a robust statistical framework for measuring allelic expression. We identified a total of 45 imprinted genes and one imprinted unannotated transcript, 16 of which have not previously been reported as showing parental expression bias. Multiple novel imprinted transcripts showing incomplete parental expression bias were located adjacent to known strongly imprinted genes. For example, PXDC1, a gene which lies adjacent to the paternally-expressed gene FAM50B, shows a 2:1 paternal expression bias. Other novel imprinted genes had promoter regions that coincide with sites of parentally-biased DNA methylation identified in uniparental disomy samples, thus providing independent validation of our results. Using the stranded nature of the RNA-Seq data in LCLs we identified multiple loci with overlapping sense/antisense transcripts, of which one is expressed paternally and the other maternally. Using a sliding window approach, we searched for imprinted expression across the entire genome, identifying a novel imprinted putative lncRNA in 13q21.2. Our methods and data provide a robust and high resolution map of imprinted gene expression in the human genome.

Certain human traits such as neurodevelopmental disorders (NDs) and congenital anomalies (CAs) are believed to be primarily genetic in origin. With recent dramatic advances in genomic technologies, genome-wide surveys of cohorts of patients with ND/CAs for point mutations and structural variations have greatly advanced our understanding of their genetic etiologies. However, even after whole genome sequencing (WGS), a substantial fraction of such disorders remain unexplained. In contrast, the possibility that constitutive epigenetic variations (epivariations) might underlie such traits has not been well explored. We hypothesized that some cases of ND/CA are caused by aberrations of DNA methylation that lead to a dysregulation of normal genome function. By comparing DNA methylation profiles from 489 individuals with ND/CAs against 1,534 population controls, we identified epivariations as a frequent occurrence in the human genome. De novo epivariations were significantly enriched in cases when compared to controls. RNAseq data from population studies showed that epivariations often have an impact on gene expression comparable to loss-of-function mutations. Additionally, we detected and replicated an enrichment of rare sequence mutations overlapping CTCF binding sites close to epivariations. Thus, some epivariations occur secondary to cis-linked mutations in regulatory regions, providing a rationale for interpreting non-coding genetic variation. We propose that epivariations likely represent the causative genomic defect in 5-10% of patients with unexplained ND/CAs. This constitutes a yield comparable to CNV microarrays, and as such has significant diagnostic relevance.

During development multiple progenitor populations contribute to the formation of the four-chambered heart and its diverse lineages. However, the underlying mechanisms that result in the specification of these progenitor populations are not yet fully understood. We have previously identified a population of cells that gives rise selectively to the heart ventricles but not the atria. Here, we have used this knowledge to transcriptionally profile subsets of cardiac mesoderm from the mouse embryo and have identified an enrichment for Notch signaling components in ventricular progenitors. Using directed differentiation of human pluripotent stem cells, we next investigated the role of Notch in cardiac mesoderm specification in a temporally controlled manner. We show that transient Notch induction in mesoderm increases cardiomyocyte differentiation efficiency, while maintaining cardiomyocytes in an immature state. Finally, our data suggest that Notch interacts with WNT to enhance commitment to the cardiac lineage. Overall, our findings support the notion that key signaling events during early heart development are critical for proper lineage specification and provide evidence for early roles of Notch and WNT during mouse and human heart development.

Abstract Background Open science and collaboration are necessary to facilitate the advancement of Parkinson’s disease (PD) research. Hackathons are collaborative events that bring together people with different skill sets and backgrounds to generate resources and creative solutions to problems. These events can be used as training and networking opportunities. Objective To coordinate a virtual hackathon to develop novel PD research tools. Methods 49 early career scientists from 12 countries collaborated in a virtual 3-day hackathon event in May 2021, during which they built tools and pipelines with a focus on PD. Resources were created with the goal of helping scientists accelerate their own research by having access to the necessary code and tools. Results Each team was allocated one of nine different projects, each with a different goal. These included developing post-genome-wide association studies (GWAS) analysis pipelines, downstream analysis of genetic variation pipelines, and various visualization tools. Conclusion Hackathons are a valuable approach to inspire creative thinking, supplement training in data science, and foster collaborative scientific relationships, which are foundational practices for early career researchers. The resources generated can be used to accelerate research on the genetics of PD.

There is growing recognition that epivariations, most often recognized as promoter hypermethylation events that lead to gene silencing, are associated with a number of human diseases. However, little information exists on the prevalence and distribution of rare epigenetic variation in the human population. In order to address this, we performed a survey of methylation profiles from 23,116 individuals using the Illumina 450k array. Using a robust outlier approach, we identified 4,452 unique autosomal epivariations, including potentially inactivating promoter methylation events at 384 genes linked to human disease. For example, we observed promoter hypermethylation of BRCA1 and LDLR at population frequencies of ~1 in 3,000 and ~1 in 6,000 respectively, suggesting that epivariations may underlie a fraction of human disease which would be missed by purely sequence-based approaches. Using expression data, we confirmed that many epivariations are associated with outlier gene expression. Analysis of SNV data and monozygous twin pairs suggests that approximately two thirds of epivariations segregate in the population secondary to underlying sequence mutations, while one third are likely sproradic events that occur post-zygotically. We identified 25 loci where rare hypermethylation coincided with the presence of an unstable CGG tandem repeat, and validated the presence of novel CGG expansions at several of these, identifying the molecular defect underlying most of the known folate-sensitive fragile sites in the genome. Our study provides a catalog of rare epigenetic changes in the human genome, gives insight into the underlying origins and consequences of epivariations, and identifies many novel hypermethylated CGG repeat expansions.

ABSTRACT Variable Number Tandem Repeats (VNTRs) are composed of large tandemly repeated motifs, many of which are highly polymorphic in copy number. However, due to their large size and repetitive nature, they remain poorly studied. To investigate the regulatory potential of VNTRs, we used read-depth data from Illumina whole genome sequencing to perform association analysis between copy number of ~70,000 VNTRs (motif size ≥10bp) with both gene expression (404 samples in 48 tissues) and DNA methylation (235 samples in peripheral blood), identifying thousands of VNTRs that are associated with local gene expression (eVNTRs) and DNA methylation levels (mVNTRs). Using large-scale replication analysis in an independent cohort we validated 73-80% of signals observed in the two discovery cohorts, providing robust evidence to support that these represent genuine associations. Further, conditional analysis indicated that many eVNTRs and mVNTRs act as QTLs independently of other local variation. We also observed strong enrichments of eVNTRs and mVNTRs for regulatory features such as enhancers and promoters. Using the Human Genome Diversity Panel, we defined sets of VNTRs that show highly divergent copy numbers among human populations, show that these are enriched for regulatory effects on gene expression and epigenetics, and preferentially associate with genes that have been linked with human phenotypes through GWAS. Our study provides strong evidence supporting functional variation at thousands of VNTRs, and defines candidate sets of VNTRs, copy number variation of which potentially plays a role in numerous human phenotypes.

Stratification of the genome into different genomic contexts is useful when developing bioinformatics software like variant callers, to assess performance in different types of difficult regions in the human genome. Here we describe a set of genomic stratifications for the human reference genomes GRCh37, GRCh38, and T2T-CHM13v2.0. Generating stratifications for the new complete CHM13 reference genome is critical to understanding improvements in variant caller performance when using this new complete reference. The GIAB stratifications can be used when benchmarking variant calls to analyze difficult regions of the human genome in a standardized way. Here we present stratifications in the CHM13 genome in comparison to GRCh37 and GRCh38, highlighting expansions in hard-to-map and GC-rich stratifications which provide useful insight for accuracy of variants in these newly-added regions. To evaluate the reliability and utility of the new stratifications, we used the stratifications of the three references to assess accuracy of variant calls in diverse, challenging genomic regions. The means to generate these stratifications are available as a snakemake pipeline at https://github.com/ndwarshuis/giab-stratifications.

Summary Valvular heart disease presents a significant health burden, yet advancements in valve biology and novel therapeutics have been hindered by the lack of accessibility to human valve cells. In this study, we have developed a scalable and feeder-free method to differentiate human induced pluripotent stem cells (iPSCs) into endocardial cells. Importantly, we show that these endocardial cells are transcriptionally and phenotypically distinct from vascular endothelial cells and can be directed to undergo endothelial-to-mesenchymal transition (EndMT) to generate cardiac valve cell populations. Following this, we identified two distinct populations—one population undergoes EndMT to become valvular interstitial cells (VICs), while the other population reinforces their endothelial identity to become valvular endothelial cells (VECs). Lastly, we confirmed the identities of our iPSC-derived cell populations and identified putative markers through transcriptomic analyses. By increasing the accessibility to these cell populations, we aim to accelerate discoveries for cardiac valve biology and disease.