Summary The hypothalamus regulates metabolic homeostasis by influencing behavior, energy utilization and endocrine systems. Given its role governing health-relevant traits, such as body weight and reproductive timing, understanding the genetic regulation of hypothalamic development and function should yield insights into these traits and diseases. However, given its inaccessibility, studying human hypothalamic gene regulation has proven challenging. To address this gap, we generated a chromatin architecture atlas of an established embryonic stem cell (ESC)-derived hypothalamic-like neuron (HN) model across three stages of in vitro differentiation. We profiled accessible chromatin and identified physically interacting contacts between gene promoters and their putative cis-regulatory elements (cREs) to characterize changes in the gene regulatory landscape during hypothalamic differentiation. Next, we integrated these data with GWAS loci for multiple traits and diseases enriched for heritability in these cells, identifying candidate effector genes and cREs impacting transcription factor binding. Our results reveal common target genes for these traits, potentially identifying core hypothalamic developmental pathways. Our atlas will enable future efforts to determine precise mechanisms underlying hypothalamic development with respect to specific disease pathogenesis.

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a complex inflammatory disease mediated by autoreactive antibodies that damages multiple tissues in children and adults. Genome-wide association studies (GWAS) have statistically implicated hundreds of loci in the susceptibility to human disease, including SLE, but the majority have failed to identify the causal variants or the effector genes. As a physicochemical approach to detecting functional variants and connecting them to target genes, we generated comprehensive, high-resolution maps of SLE variant accessibility and gene connectivity in the context of the three-dimensional chromosomal architecture of human tonsillar follicular helper T cells (TFH), a cell type required for the production of anti-nuclear antibodies characteristic of SLE. These spatial epigenomic maps identified a shortlist of over 400 potentially functional variants across 48 GWAS-implicated SLE loci. Twenty percent of these variants were located in open promoters of highly-expressed TFH genes, while 80% reside in non-promoter genomic regions that are connected in 3D to genes that likewise tend to be highly expressed in TFH. Importantly, we find that 90% of SLE-associated variants exhibit spatial proximity to genes that are not nearby in the 1D sequence of the genome, and over 60% of variants skip the nearest gene to physically interact only with the promoters of distant genes. Gene ontology confirmed that genes in spatial proximity to SLE variants reside in highly SLE-relevant networks, including accessible variants that loop 200-1000 kb to interact with the promoters of the canonical TFH genes BCL6 and CXCR5. CRISPR-Cas9 genome editing confirmed that these variants reside in novel, distal regulatory elements required for normal BCL6 and CXCR5 expression by T cells. Furthermore, SLE-associated SNP-promoter interactomes implicated a set of novel genes with no known role in TFH or SLE disease biology, including the homeobox-interacting protein kinase HIPK1 and the Ste kinase homolog MINK1. Targeting these kinases in primary human TFH cells inhibited production of IL-21, a requisite cytokine for production of class-switched antibodies by B cells. This 3D-variant-to-gene mapping approach gives mechanistic insight into the SLE-associated regulatory architecture of the human genome.

Deciphering the impact of genetic variation on gene regulation is fundamental to understanding common, complex human diseases. Although histone modifications are important markers of gene regulatory regions of the genome, any specific histone modification has not been assayed in more than a few individuals in the human liver. As a result, the impacts of genetic variation that direct histone modification states in the liver are poorly understood. Here, we generate the most comprehensive genome-wide dataset of two epigenetic marks, H3K4me3 and H3K27ac, and annotate thousands of putative regulatory elements in the human liver. We integrate these findings with genome-wide gene expression data collected from the same human liver tissues and high-resolution promoter-focused chromatin interaction maps collected from human liver-derived HepG2 cells. We demonstrate widespread functional consequences of natural genetic variation on putative regulatory element activity and gene expression levels. Leveraging these extensive datasets, we fine-map a total of 77 GWAS loci that have been associated with at least one complex phenotype. Our results contribute to the repertoire of genes and regulatory mechanisms governing complex disease development and further the basic understanding of genetic and epigenetic regulation of gene expression in the human liver tissue.

Osteoporosis is a devastating disease with an essential genetic component. Genome wide association studies (GWAS) have discovered genetic variants robustly associated with bone mineral density (BMD), however they only report genomic signals and not necessarily the precise localization of culprit effector genes. Therefore, we sought to carry out physical and direct 'variant to gene mapping' in a relevant primary human cell type. We developed 'SPATIaL-seq' (genome-Scale, Promoter-focused Analysis of chromaTIn Looping), a massively parallel, high resolution Capture-C based method to simultaneously characterize the genome-wide interactions of all human promoters. By intersecting our SPATIaL-seq and ATAC-seq data from human mesenchymal progenitor cell-derived osteoblasts, we observed consistent contacts between candidate causal variants and putative target gene promoters in open chromatin for ~30% of the 110 BMD loci investigated. Knockdown of two novel implicated genes, ING3 at 'CPED1-WNT16' and EPDR1 at 'STARD3NL', had pronounced inhibitory effects on osteoblastogenesis. Our approach therefore aids target discovery in osteoporosis and can be applied to other common genetic diseases.

Abstract Aims/hypothesis Genome-wide association studies (GWAS) have identified hundreds of type 2 diabetes loci, with the vast majority of signals located in non-coding regions; as a consequence, it remains largely unclear which ‘effector’ genes these variants influence. Determining these effector genes has been hampered by the relatively challenging cellular settings in which they are hypothesised to confer their effects. Methods To implicate such effector genes, we elected to generate and integrate high-resolution promoter-focused Capture-C, assay for transposase-accessible chromatin with sequencing (ATAC-seq) and RNA-seq datasets to characterise chromatin and expression profiles in multiple cell lines relevant to type 2 diabetes for subsequent functional follow-up analyses: EndoC-BH1 (pancreatic beta cell), HepG2 (hepatocyte) and Simpson–Golabi–Behmel syndrome (SGBS; adipocyte). Results The subsequent variant-to-gene analysis implicated 810 candidate effector genes at 370 type 2 diabetes risk loci. Using partitioned linkage disequilibrium score regression, we observed enrichment for type 2 diabetes and fasting glucose GWAS loci in promoter-connected putative cis -regulatory elements in EndoC-BH1 cells as well as fasting insulin GWAS loci in SGBS cells. Moreover, as a proof of principle, when we knocked down expression of the SMCO4 gene in EndoC-BH1 cells, we observed a statistically significant increase in insulin secretion. Conclusions/interpretation These results provide a resource for comparing tissue-specific data in tractable cellular models as opposed to relatively challenging primary cell settings. Data availability Raw and processed next-generation sequencing data for EndoC-BH1, HepG2, SGBS_undiff and SGBS_diff cells are deposited in GEO under the Superseries accession GSE262484. Promoter-focused Capture-C data are deposited under accession GSE262496. Hi-C data are deposited under accession GSE262481. Bulk ATAC-seq data are deposited under accession GSE262479. Bulk RNA-seq data are deposited under accession GSE262480. Graphical Abstract

Late-onset Alzheimer's disease (LOAD) research has principally focused on neurons over the years due to their known role in the production of amyloid beta plaques and neurofibrillary tangles. In contrast, recent genomic studies of LOAD have implicated microglia as culprits of the prolonged inflammation exacerbating the neurodegeneration observed in patient brains. Indeed, recent LOAD genome-wide association studies (GWAS) have reported multiple loci near genes related to microglial function, including