Abstract Towards the goal of identifying functional elements in the human genome, the fourth and final phase of the ENCODE consortium has newly profiled hundreds of human tissues using sequencing-based measurements of genomic activity such as ChIP-seq measures of transcription factor binding and histone modification. Chromatin state annotations created by segmentation and genome annotation (SAGA) methods such as Segway have emerged as the predominant integrative summary of such epigenomic data sets. Here, we present the ENCODE4 catalog of Segway annotations, a set of sample-specific genome-wide Segway chromatin state annotations for 234 ENCODE human biosamples inferred from 1,794 functional genomics experiments. We define an updated vocabulary of chromatin state terms that includes patterns of activity present only in a subset of samples or identified only with rarely-performed assays. We show that these ENCODE4 Segway annotations accurately capture both general and cell-type-specific regulatory patterns, and do so with substantially improved sensitivity relative to prior large-scale chromatin annotation sets. This catalog facilitates the downstream discovery of regulatory mechanisms which underlie diseases and traits identified by genome-wide association studies.

ABSTRACT Background Genomic sequencing is important to track and monitor genetic changes in SARS-CoV-2. We introduce a target capture next-generation sequencing methodology, the ONETest Coronaviruses Plus, to sequence SARS-CoV-2 genomes and select genes of other respiratory viruses simultaneously. Methods We applied the ONETest on 70 respiratory samples (collected in Florida, USA between May and July, 2020), in which SARS-CoV-2 had been detected by a qualitative PCR assay. For 48 (69%) of the samples, we also applied the ARTIC protocol for Illumina sequencing. All the libraries were sequenced as 2×150 nucleotide reads on an Illumina instrument. The ONETest data were analyzed using an in-house pipeline and the ARTIC data using a published pipeline to produce consensus SARS-CoV-2 genome sequences, to which lineages were assigned using pangolin . Results Of the 70 ONETest libraries, 45 (64%) had a complete or near-complete SARS-CoV-2 genome sequence (> 29,000 bases and with > 90% of its bases covered by at least 10 reads). Of the 48 ARTIC libraries, 25 (52%) had a complete or near-complete SARS-CoV-2 genome sequence. In 24 out of 34 (71%) samples in which both the ONETest and ARTIC sequences were complete or near-complete and in which lineage could be assigned to both the ONETest and ARTIC sequences, the SARS-CoV-2 lineage identified was the same. Conclusions The ONETest can be used to sequence the SARS-CoV-2 genomes in archived samples and thereby enable detection of circulating and emerging SARS-CoV-2 variants. Target capture approaches, such as the ONETest, are less prone to loss of sequence coverage probably due to amplicon dropouts encountered in amplicon approaches, such as ARTIC. With its added value of characterizing other major respiratory pathogens, although not assessed in this study, the ONETest can help to better understand the epidemiology of infectious respiratory disease in the post COVID-19 era.