Altered chromatin structure is a hallmark of cancer, and inappropriate regulation of chromatin structure may represent the origin of transformation. Important studies have mapped human nucleosome distributions genome wide, but the role of chromatin structure in cancer progression has not been addressed. We developed a MNase-Transcription Start Site Sequence Capture method (mTSS-seq) to map the nucleosome distribution at human transcription start sites genome-wide in primary human lung and colon adenocarcinoma tissue. Here, we confirm that nucleosome redistribution is an early, widespread event in lung (LAC) and colon (CRC) adenocarcinoma. These altered nucleosome architectures are consistent between LAC and CRC patient samples indicating that they may serve as important early adenocarcinoma markers. We demonstrate that the nucleosome alterations are driven by the underlying DNA sequence and potentiate transcription factor binding. We conclude that DNA-directed nucleosome redistributions are widespread early in cancer progression. We have proposed an entirely new hierarchical model for chromatin-mediated genome regulation.

Background: Identification of functional elements of a genome often requires dividing a sequence of measurements along a genome into segments where adjacent segments have different properties, such as different mean values. This problem is often called the segmentation problem in the field of genomics, and the change-point problem in other scientific disciplines. Despite dozens of algorithms developed to address this problem in genomics research, methods with improved accuracy and speed are still needed to effectively tackle both existing and emerging genomic and epigenomic segmentation problems. Results: We designed an efficient algorithm, called iSeg, for segmentation of genomic and epigenomic profiles. iSeg first utilizes dynamic programming to identify candidate segments and test for significance. It then uses a novel data structure based on two coupled balanced binary trees to detect overlapping significant segments and update them simultaneously during searching and refinement stages. Refinement and merging of significant segments are performed at the end to generate the final set of segments. By using an objective function based on the p-values of the segments, the algorithm can serve as a general computational framework to be combined with different assumptions on the distributions of the data. As a general segmentation method, it can segment different types of genomic and epigenomic data, such as DNA copy number variation, nucleosome occupancy, nuclease sensitivity, and differential nuclease sensitivity data. Using simple t-tests to compute p-values across multiple datasets of different types, we evaluate iSeg using both simulated and experimental datasets and show that it performs satisfactorily when compared with some state-of-art procedures, which often employ more sophisticated statistical models. Implemented in C++, iSeg is also computationally efficient, and well suited for large numbers of input profiles and data with very long sequences. Conclusions: We have developed an effective and efficient general-purpose segmentation tool for sequential data and illustrated its use in segmentation of genomic and epigenomic profiles.

ABSTRACT One of the keys to eliminating the personal and financial costs of cancer lies in the early detection of the disease. Consequently, effective cancer interventions increasingly rely on our understanding of the earliest cellular and nuclear events that lead to oncogenic transformation. Colorectal cancer, the third most prevalent cancer in the United States, results from the transformation of polyps. Our group demonstrated that the alteration of chromatin organization is a pivotal event in this oncogenic transformation. Here, we analyze the differences of the nucleosomal sensitivity to mocroccocal nuclease (MNase) between histopathologically matched pre-cancerous polyps taken from patients that did not develop cancer (cancer-free polyps, CFP) and those that did develop cancer (cancer-associated polyps, CAP). We produced high-resolution nucleosome distribution and nucleosome sensitivity maps from each of the five CFP patient samples and three CAP patient samples. We show that nucleosome distribution is largely invariant between CFP and CAP samples. Nucleosome sensitivity, however, is a powerful analysis that can identify genomic locations that distinguish CFP from CAP. We have identified more than 1000 genomic locations with altered nucleosomal sensitivity that discriminate between CAP and CFP. Furthermore, we show that these genomic locations with altered nucleosomal sensitivity between CFP and CAP include genes that play critical roles in oncogenic transformation. We propose that nucleosome sensitivity serves as a robust biomarker indicating the oncogenic potential of precancerous polyps and could be used for the early detection of polyps that will become cancerous.

The nucleosome is the primary unit of chromatin structure and commonly imputed as a regulator of nuclear events, although the exact mechanisms remain unclear. Recent studies have shown that certain nucleosomes can have different sensitivities to MNase digestion, resulting in the release of populations of nucleosomes dependent on the concentration of MNase. Mapping MNase sensitivity of nucleosomes at transcription start sites genome-wide reveals an important functional nucleosome organization that correlates with gene expression levels and transcription factor binding. In order to understand nucleosome distribution and sensitivity dynamics during a robust gnome response, we mapped nucleosome position and sensitivity using multiple concentrations of MNase. We use the innate immune response as a model system to understand chromatin-mediated regulation. Herein we demonstrate that stimulation of a human lymphoblastoid cell line (GM12878) with heat-killed Salmonella typhimurium (HKST) results in widespread nucleosome remodeling of response-specific loci. We further show that the response alters the sensitivity of promoter nucleosomes. Finally, we correlate the increased sensitivity with response-specific transcription factor binding. These results indicate that nucleosome distribution and sensitivity dynamics are integral to appropriate cellular response and pave the way for further studies that will deepen our understanding of the specificity of genome response.