Abstract The pituitary regulates growth, reproduction and other endocrine systems. To investigate transcriptional network epigenetic mechanisms, we generated paired single nucleus (sn) transcriptome and chromatin accessibility profiles in single mouse pituitaries and genome-wide sn methylation datasets. Our analysis provided insight into cell type epigenetics, regulatory circuit and gene control mechanisms. Latent variable pathway analysis detected corresponding transcriptome and chromatin accessibility programs showing both inter-sexual and inter-individual variation. Multi-omics analysis of gene regulatory networks identified cell type-specific regulons whose composition and function were shaped by the promoter accessibility state of target genes. Co-accessibility analysis comprehensively identified putative cis-regulatory regions, including a domain 17kb upstream of Fshb that overlapped the fertility-linked rs11031006 human polymorphism. In vitro CRISPR-deletion at this locus increased Fshb levels, supporting this domain’s inferred regulatory role. The sn pituitary multi-omics atlas (snpituitaryatlas.princeton.edu) is a public resource for elucidating cell type-specific gene regulatory mechanisms and principles of transcription circuit control.

Abstract Despite their importance in tissue homeostasis and renewal, human pituitary stem cells (PSCs) are incompletely characterized. We describe a human single nucleus (sn) RNAseq and ATACseq resource from pediatric, adult, and aged pituitaries (snpituitaryatlas.princeton.edu) and characterize cell type-specific gene expression and chromatin accessibility programs for all major pituitary cell lineages. We identify uncommitted PSCs, committing progenitor cells, and sex differences. Pseudotime trajectory analysis indicates that early life PSCs are distinct from the other age groups. Linear modeling of same-cell multiome data identifies regulatory domain accessibility sites and transcription factors (TFs) that are significantly associated with gene expression in PSCs compared to other cell types and within PSCs. Modeling the heterogeneous expression of two markers for committing cell lineages among PSCs shows significant correlation with regulatory domain accessibility for GATA3 , but with TF expression for POMC . These findings characterize human stem cell lineages and reveal diverse mechanisms regulating key PSC genes.

Abstract Single same cell RNAseq/ATACseq multiome data provide unparalleled potential to develop high resolution maps of the cell-type specific transcriptional regulatory circuitry underlying gene expression. We present CREMA, a framework that recovers the full cis-regulatory circuitry by modeling gene expression and chromatin activity in individual cells without peak-calling or cell type labeling constraints. We demonstrate that CREMA overcomes the limitations of existing methods that fail to identify about half of functional regulatory elements which are outside the called chromatin “peaks”. These circuit sites outside called peaks are shown to be important cell type specific functional regulatory loci, sufficient to distinguish individual cell types. Analysis of mouse pituitary data identifies a Gata2-circuit for the gonadotrope-enriched disease-associated Pcsk1 gene, which is experimentally validated by reduced gonadotrope expression in a gonadotrope conditional Gata2-knockout model. We present a web accessible human immune cell regulatory circuit resource, and provide CREMA as an R package.

Introduction: Exercise is critical to cardiovascular health. However, the underlying molecular mechanisms are not well described. The Molecular Transducers of Physical Activity Consortium (MoTrPAC) seeks to create a detailed molecular map of the response to exercise. Described here is the first human cohort of MoTrPAC, enrolled prior to the COVID-19 shutdown (N=175). Methods: Healthy, sedentary adults were randomized to an 8-exercise circuit of resistance exercise (RE, N=73), a 40 minute submaximal endurance exercise bout (EE, N=65), or to non-exercising control (N=37). Blood, muscle, and adipose tissue were sampled at 4-7 time points relative to exercise, depending on tissue/modality. Samples were deep phenotyped across multiple omic domains including chromatin accessibility, transcriptomics, proteomics, phosphoproteomics, and metabolomics. Results: The cohort was 72% female, with a mean±sd age of 41±15 years and BMI of 27.1±4.0 kg/m2. Exercise affected over 34,000 molecular features in ≥1 tissue/time point including a high proportion of transcriptomic and phosphoproteomic features (Figure A). Molecular signatures were compared between EE and RE: enrichment analysis of muscle phosphoproteomics showed a greater activation of MAP kinases in RE compared to EE at all time points. To identify plausible exerkines (secreted molecules signaling an acute exercise bout), differentially abundant features in any sampled tissue cells were compared to temporally-matched cognate protein levels in plasma, yielding 110 features. A known exerkine, CX3CL1 (fractalkine) was identified, in addition to novel candidates, such as cellular communication network factor 1 (CCN1), a secreted extracellular matrix protein linked to plasma triglyceride levels, which showed increased abundance early post exercise (Figure B). Network analysis across tissues and omes identified novel transcription factor “hubs” as candidate master regulators of exercise response. Conclusions: These first MoTrPAC data represent an unparalleled multi-tissue, multi-omic, multi-time point, multi-modality map of acute exercise, enhancing our understanding of the molecular transducers that may link exercise and cardiovascular health.

Endurance exercise is an important health modifier. We studied cell-type specific adaptations of human skeletal muscle to acute endurance exercise using single-nucleus (sn) multiome sequencing in human vastus lateralis samples collected before and 3.5 hours after 40 min exercise at 70% VO2max in four subjects, as well as in matched time of day samples from two supine resting circadian controls. High quality same-cell RNA-seq and ATAC-seq data were obtained from 37,154 nuclei comprising 14 cell types. Among muscle fiber types, both shared and fiber-type specific regulatory programs were identified. Single-cell circuit analysis identified distinct adaptations in fast, slow and intermediate fibers as well as LUM-expressing FAP cells, involving a total of 328 transcription factors (TFs) acting at altered accessibility sites regulating 2,025 genes. These data and circuit mapping provide single-cell insight into the processes underlying tissue and metabolic remodeling responses to exercise.

The mammalian kidney develops through repetitive and reciprocal interactions between the ureteric bud and the metanephric mesenchyme to give rise to the entire collecting system and the nephrons, respectively. Most of our knowledge of the developmental regulators driving this process has been gained from the study of gene expression and functional genetics in mice and other animal models. In order to shed light on human kidney development, we have used single-cell transcriptomics to characterize gene expression in different cell population, and to study individual cell dynamics and lineage trajectories during development. Single cell transcriptome analyses of 3,865 cells identified 17 clusters of specific cell types as defined by their gene expression profile, including markers of ureteric bud tip- and metanephric mesenchyme-specific progenitors, as well as their intermediate and differentiated lineages including the mature collecting ducts, the renal vesicle and comma- and s-shaped bodies, immature and mature podocytes, proximal tubules, loops of Henle and distal tubules. Other lineages identified include mesangium and cortical and medullary interstitium, endothelial and immune cells as well as hematopoietic cells. Novel markers for these cell types were revealed in the analysis as well as components of key signaling pathways driving renal development in animal models. Altogether, we provide a comprehensive and dynamic gene expression array of the human developing kidney at the single-cell level.

e13729 Background: Anxiety and depression can worsen symptom burden, quality of life, and end-of-life care for pancreatic cancer patients. Palliative care consultation has been used in other areas to improve holistic care and has been successful. This study aims to investigate the effects palliative care consultation on mental health (MH) service utilization, including pharmacotherapy, among pancreatic cancer patients. Methods: The sample consisted of pancreatic cancer patients within Optum’s de-Identified Integrated Claims-Clinical dataset diagnosed with new-onset anxiety or depression. Palliative care consultation (PC) within 12 months of cancer diagnosis was the exposure variable, while utilization of MH services or pharmacotherapy after depression or anxiety was diagnosed were the outcomes of interest. Covariates included patient demographics and the Charlson Comorbidity Index (CCI). The association of MH services and pharmacotherapy with PC were quantified using multiple logistic regression. Results: Within the database, 4029 patients were identified as having newly diagnosed pancreatic cancer. Of these 4029 patients, only 1022 patients received a palliative care consultation (25.36%). Of the patients that received PC, there was a higher percentage of African Americans, patients received a higher score on the CCI, and there was a higher prevalence of anxiety and depression, compared to those without PC. Notably, patients that were diagnosed with only anxiety or only depression were less likely to document treatment of each modality compared to patients diagnosed with both anxiety and depression (aOR - 0.551 for anxiety; aOR - 0.376 for depression). The specific mental health diagnosis was not the only variable that influenced mental health treatment, age, region of care, and CCI all had significant effects. Regarding palliative care, no statistically significant difference was observed between the documentation of mental health treatment between patients that received palliative care and those that did not. Conclusions: Palliative care remains underutilized among pancreatic cancer patients. This study identifies variables that influence the mental health treatment provided for patients with pancreatic cancer, and even identifies specific cohorts that are more vulnerable based on age and region of care. The findings of this study highlight information that providers can use while making clinical decisions and provide a foundation for further research determining the effects of palliative on mental health for patients with advanced, complex diseases.