Abstract Motivation: Analysis of next-generation sequencing data often results in a list of genomic regions. These may include differentially methylated CpGs/regions, transcription factor binding sites, interacting chromatin regions, or GWAS-associated SNPs, among others. A common analysis step is to annotate such genomic regions to genomic annotations (promoters, exons, enhancers, etc.). Existing tools are limited by a lack of annotation sources and flexible options, the time it takes to annotate regions, an artificial one-to-one region-to-annotation mapping, a lack of visualization options to easily summarize data, or some combination thereof. Results: We developed the annotatr Bioconductor package to flexibly and quickly summarize and plot annotations of genomic regions. The annotatr package reports all intersections of regions and annotations, giving a better understanding of the genomic context of the regions. A variety of graphics functions are implemented to easily plot numerical or categorical data associated with the regions across the annotations, and across annotation intersections, providing insight into how characteristics of the regions differ across the annotations. We demonstrate that annotatr is up to 27x faster than comparable R packages. Overall, annotatr enables a richer biological interpretation of experiments. Availability: http://bioconductor.org/packages/annotatr/ Contact: rcavalca@umich.edu Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

Abstract Cytosine modifications in DNA such as 5-methylcytosine (5mC) underlie a broad range of developmental processes, maintain cellular lineage specification, and can define or stratify cancer and other diseases. However, the wide variety of approaches available to interrogate these modifications has created a need for harmonized materials, methods, and rigorous benchmarking to improve genome-wide methylome sequencing applications in clinical and basic research. Here, we present a multi-platform assessment and a global resource for epigenetics research from the FDA’s Epigenomics Quality Control (EpiQC) Group. The study design leverages seven human cell lines that are designated as reference materials and publicly available from the National Institute of Standards and Technology (NIST) and Genome in a Bottle (GIAB) consortium. These samples were subject to a variety of genome-wide methylation interrogation approaches across six independent laboratories, with a primary focus was on 5-methylcytosine modifications. Each sample was processed in two or more technical replicates by three whole-genome bisulfite sequencing (WGBS) protocols (TruSeq DNA methylation, Accel-NGS MethylSeq, and SPLAT), oxidative bisulfite sequencing (TrueMethyl), one enzymatic deamination method (EMseq), targeted methylation sequencing (Illumina Methyl Capture EPIC), and single-molecule long-read nanopore sequencing from Oxford Nanopore Technologies. After rigorous quality assessment and comparison to Illumina EPIC methylation microarrays and testing on a range of algorithms (Bismark, BitmapperBS, BWAMeth, and GemBS), we found overall high concordance between assays (R=0.87-R0.93), differences in efficency of read mapping and CpG capture and coverage, and platform performance. The data provided herein can guide continued used of these reference materials in epigenomics assays, as well as provide best practices for epigenomics research and experimental design in future studies.

ABSTRACT In a wild population of spotted hyenas, we tested the hypothesis that maternal care during the first year of life and social connectedness during two periods of early development lead to differences in DNA methylation and fecal glucocorticoid metabolites (fGCMs) later in life. We found that although maternal care and social connectedness during the communal den dependent period were not associated with fGCMs, greater social connectedness after hyenas leave their communal den is associated with lower adult fGCMs. Additionally, more maternal care and social connectedness after leaving the communal den corresponded with higher global (%CCGG) DNA methylation. Finally, we identified multiple DNA methylation biomarkers near genes involved in inflammation that may link maternal care and stress phenotype. Our findings suggest that both maternal care during the first year of life and social connections after leaving the den influence DNA methylation and contribute to a developmentally plastic stress response.

Abstract Revealing the gene targets of distal regulatory elements is challenging yet critical for interpreting regulome data. Experiment-derived enhancer-gene links are restricted to a small set of enhancers and/or cell types, while the accuracy of genome-wide approaches remains elusive due to the lack of a systematic evaluation. We combined multiple spatial and in silico approaches for defining enhancer locations and linking them to their target genes aggregated across >500 cell types, generating 1,860 human genome-wide distal En hancer to T arget gene Def initions ( EnTDefs ). To evaluate performance, we used gene set enrichment testing on 87 independent ENCODE ChIP-seq datasets of 34 transcription factors (TFs) and assessed concordance of results with known TF Gene Ontology (GO) annotations., assuming that greater concordance with TF-GO annotation signifies better enrichment results and thus more accurate enhancer-to-gene assignments. Notably, the top ranked 741 (40%) EnTDefs significantly outperformed the common, naïve approach of linking distal regions to the nearest genes (FDR < 0.05), and the top 10 ranked EnTDefs performed well when applied to ChIP-seq data of other cell types. These general EnTDefs also showed comparable performance to EnTDefs generated using cell-type-specific data. Our findings illustrate the power of our approach to provide genome-wide interpretation regardless of cell type.

Gene set enrichment (GSE) testing enhances the biological interpretation of ChIP-seq data and other large sets of genomic regions. Our group has previously introduced two GSE methods for genomic regions: ChIP-Enrich for narrow regions and Broad-Enrich for broad genomic regions, such as histone modifications. Here, we introduce new methods and extensions that more appropriately analyze sets of genomic regions with vastly different properties. First, we introduce Poly-Enrich, which models the number of peaks assigned to a gene using a generalized additive model with a negative binomial family to determine gene set enrichment, while adjusting for gene locus length (#bps associated with each gene). This is the first method that controls for locus length while accounting for the number of peaks per gene and variability among genes. We also introduce a flexible weighting approach to incorporate region scores, a hybrid enrichment approach, and support for new gene set databases and reference genomes/species. As opposed to ChIP-Enrich, Poly-Enrich works well even when nearly all genes have a peak. To illustrate this, we used Poly-Enrich to characterize the pathways and types of genic regions (introns, promoters, etc) enriched with different families of repetitive elements. By comparing ChIP-Enrich and Poly-Enrich results from ENCODE ChIP-seq data, we found that the optimal test depends more on the pathway being regulated than on the transcription factor or other properties of the dataset. Using known transcription factor functions, we discovered clusters of related biological processes consistently better modeled with either the binary score method (ChIP-Enrich) or count based method (Poly-Enrich). This suggests that the regulation of certain processes is more often modified by multiple binding events (count-based), while others tend to require only one (binary). Our new hybrid method handles this by automatically choosing the optimal method, with correct FDR-adjustment.

Background: Maternal exposure to environmental chemicals can cause adverse health effects in offspring. Mounting evidence supports that these effects are influenced, at least in part, by epigenetic modifications. Objective: We examined tissue- and sex-specific changes in DNA methylation (DNAm) associated with human-relevant lead (Pb) and di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP) exposure during perinatal development in cerebral cortex, blood, and liver. Methods: Female mice were exposed to human relevant doses of either Pb (32ppm) via drinking water or DEHP (5 mg/kg-day) via chow for two weeks prior to mating through offspring weaning. Whole genome bisulfite sequencing (WGBS) was utilized to examine DNAm changes in offspring cortex, blood, and liver at 5 months of age. Metilene and methylSig were used to identify differentially methylated regions (DMRs). Annotatr and Chipenrich were used for genomic annotations and geneset enrichment tests of DMRs, respectively. Results: The cortex contained the majority of DMRs associated with Pb (69%) and DEHP (58%) exposure. The cortex also contained the greatest degree of overlap in DMR signatures between sexes (n = 17 and 14 DMRs with Pb and DEHP exposure, respectively) and exposure types (n = 79 and 47 DMRs in males and females, respectively). In all tissues, detected DMRs were preferentially found at genomic regions associated with gene expression regulation (e.g., CpG islands and shores, 5-UTRs, promoters, and exons). An analysis of GO terms associated with DMR-containing genes identified imprinted genes to be impacted by both Pb and DEHP exposure. Of these, Gnas and Grb10 contained DMRs across tissues, sexes, and exposures. DMRs were enriched in the imprinting control regions (ICRs) of Gnas and Grb10, with 15 and 17 ICR-located DMRs across cortex, blood, and liver in each gene, respectively. The ICRs were also the location of DMRs replicated across target and surrogate tissues, suggesting epigenetic changes these regions may be potentially viable biomarkers. Conclusions: We observed Pb- and DEHP-specific DNAm changes in cortex, blood, and liver, and the greatest degree of overlap in DMR signatures was seen between exposures followed by sex and tissue type. DNAm at imprinted control regions was altered by both Pb and DEHP, highlighting the susceptibility of genomic imprinting to these exposures during the perinatal window of development.

Maternal exposure to environmental chemicals can cause adverse health effects in offspring. Mounting evidence supports that these effects are influenced, at least in part, by epigenetic modifications. It is unknown whether epigenetic changes in surrogate tissues such as the blood are reflective of similar changes in target tissues such as cortex or liver.

Abstract Metaplastic breast carcinomas (mBrCAs) are a highly aggressive subtype of triple negative breast cancer (TNBC) with histological evidence of epithelial to mesenchymal transition (EMT) and aberrant differentiation. Inactivation of the tumor suppressor gene CCN6 (also known as WISP3) is a feature of mBrCAs, and mice with conditional inactivation of Ccn6 in mammary epithelium (Ccn6-KO) develop spindle mBrCAs with EMT. Elucidation of the precise mechanistic details of how CCN6 acts as a tumor suppressor in mBrCA could help identify improved treatment strategies. Here, we showed that CCN6 interacts with the Wnt receptor FZD8 and co-receptor LRP6 on mBrCA cells to antagonize Wnt-induced activation of β-catenin/TCF-mediated transcription. The histone methyltransferase EZH2 was identified as a β-catenin/TCF transcriptional target in Ccn6-KO mBrCA cells. Inhibiting Wnt/β-catenin/TCF signaling in Ccn6-KO mBrCa cells led to reduced EZH2 expression, decreased histone H3 lysine 27 trimethylation, and deregulation of specific target genes. Pharmacological inhibition of EZH2 reduced growth and metastasis of Ccn6-KO mBrCA mammary tumors in vivo. Low CCN6 is significantly associated with activated β-catenin and high EZH2 in human spindle mBrCAs compared to other subtypes. Collectively, these findings establish CCN6 as a key negative regulator of a β-catenin/TCF-EZH2 axis and highlight inhibition of β-catenin or EZH2 as a potential therapeutic approach for patients with spindle mBrCAs.