Abstract Metastatic growth of ovarian cancer cells into the peritoneal cavity requires adaptation to various cellular stress factors to facilitate cell survival and growth. Here we demonstrate the role of PVT1, one such stress induced long non-coding RNA, in ovarian cancer growth and metastasis. PVT1 is an amplified and overexpressed lncRNA in ovarian cancer with strong predictive value for survival and response to targeted therapeutics. We find that expression of PVT1 is regulated by ovarian tumor cells in response to cellular stress, particularly loss of cell-cell contacts and changes in matrix rigidity occurring in a YAP1 dependent manner. Induction of PVT1 promotes tumor cell survival, growth, and migration. Conversely, reducing PVT1 levels robustly abrogates metastatic behavior and tumor cell dissemination in cell lines and syngeneic transplantation models in vivo . We find that reducing PVT1 causes widespread transcriptome changes leading to alterations in cellular stress response and metabolic pathways including doxorubicin metabolism, which directly impacts chemosensitivity. Together, these findings implicate PVT1 as a promising therapeutic target to suppress metastasis and avoid chemoresistance in ovarian cancer. SUMMARY BLURB PVT1 is a stress-responsive IncRNA regulated by YAP1, leading to increased ovarian cancer metastasis and chemoresistance, making PVT1 a promising therapeutic target.

Summary Growth factors in the tumor environment are key regulators of cell survival and metastasis. Here we reveal, dichotomy between TGF-β superfamily growth factors BMP and TGF-β/activin, and their downstream SMAD effectors. Gene expression profiling uncovered Sox2 as a key signaling node regulated in an opposing manner by anoikis-promoting BMP2, 4 and 9, and anoikis-suppressing TGF-β and activin A. We find that Sox2 repression by BMPs robustly inhibits intraperitoneal tumor burden and increases survival in multiple ovarian cancer models. Repression of Sox2 is driven by SMAD1 dependent histone H3K27me3 recruitment and DNA methylation at SOX2’s promoter. Conversely, TGF-β and activin A promote Sox2 expression, and anoikis resistance by SMAD3 mediated histone H3K4me3 recruitment. We find that balancing Sox2 levels is critical for anoikis, as transcriptomics reveals regulation of key cell death pathways. Moreover, BMP-driven SMAD1 signaling can override TGF-β and activin’s effect on Sox2, which has clinical significance due to the high levels of TGF-β we find in ovarian cancer patients. Together, our findings identify Sox2 as a contextual and contrastingly regulated key node, downstream of TGF-β superfamily members controlling anoikis and metastasis in ovarian cancers. Highlights Sox2 is a key node for anoikis resistance in cancer Sox2 is differentially regulated by TGF-β/activin and BMPs in broad cancers BMP9 is a robust metastasis suppressor by lowering Sox2 Sox2 regulation is contextual, epigenetic and at the transcriptional level

Sporadic gliomas in companion dogs provide a window on the interaction between tumorigenic mechanisms and host environment. We compared the molecular profiles of canine gliomas with those of human pediatric and adult gliomas to characterize evolutionarily conserved mammalian mutational processes in gliomagenesis. Employing whole genome-, exome-, transcriptome- and methylation-sequencing of 81 canine gliomas, we found alterations shared between canine and human gliomas such as the receptor tyrosine kinases, p53 and cell cycle pathways, and IDH1 R132. Canine gliomas showed high similarity with human pediatric gliomas per robust aneuploidy, mutational rates, relative timing of mutations, and DNA methylation patterns. Our cross-species comparative genomic analysis provides unique insights into glioma etiology and the chronology of glioma-causing somatic alterations.

Background: Asymmetric allele expression typically indicates functional and/or structural features associated with the underlying genetic variants. When integrated, RNA and DNA allele frequencies can reveal patterns characteristic of a wide-range of biological traits, including ploidy changes, genome admixture, allele-specific expression and gene-dosage transcriptional response. Results: To assess RNA and DNA allele frequencies from matched sequencing datasets, we introduce a method for generating model distributions of variant allele frequencies (VAF) with a given variant read probability. In contrast to other methods, based on whole sequences or single SNV, proposed methodology uses continuous multi-SNV genomic regions. The methodology is implemented in a GeTallele toolbox that provides a suite of functions for integrative analysis, statistical assessment and visualization of Genome and Transcriptome allele frequencies. Using model VAF probabilities, GeTallele allows estimation and comparison of variant read probabilities (VAF distributions) in a sequencing dataset. We demonstrate this functionality across cancer DNA and RNA sequencing datasets. Conclusion: Based on our evaluation, variant read probabilities can serve as a dependable indicator to assess gene and chromosomal allele asymmetries and to aid calls of genomic events in matched sequencing RNA and DNA datasets.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.