Abstract With the rapid increase of sequenced metazoan mitochondrial genomes, a detailed manual annotation is becoming more and more infeasible. While it is easy to identify the approximate location of protein-coding genes within mitogenomes, the peculiar processing of mitochondrial transcripts, however, makes the determination of precise gene boundaries a surprisingly difficult problem. We have analyzed the properties of annotated start and stop codon positions in detail, and use the inferred patterns to devise a new method for predicting gene boundaries in de novo annotations. Our method benefits from empirically observed prevalances of start/stop codons and gene lengths, and considers the dependence of these features on variations of genetic codes. Albeit not being perfect, our new approach yields a drastic improvement in the accuracy of gene boundaries and upgrades the mitochondrial genome annotation server MITOS to an even more sophisticated tool for fully automatic annotation of metazoan mitochondrial genomes.

The detection of differentially methylated regions (DMRs) is a necessary prerequisite for characterizing different epigenetic states. We present a novel program, metilene, to identify DMRs within whole-genome and targeted data with unrivaled specificity and sensitivity. A binary segmentation algorithm combined with a two-dimensional statistical test allows the detection of DMRs in large methylation experiments with multiple groups of samples in minutes rather than days using off-the-shelf hardware. metilene outperforms other state-of-the-art tools for low coverage data and can estimate missing data. Hence, metilene is a versatile tool to study the effect of epigenetic modifications in differentiation/development, tumorigenesis, and systems biology on a global, genome-wide level. Whether in the framework of international consortia with dozens of samples per group, or even without biological replicates, it produces highly significant and reliable results.

Transfer RNAs (tRNAs) are present in all types of cells as well as in organelles. tRNAs of animal mitochondria show a low level of primary sequence conservation and exhibit 'bizarre' secondary structures, lacking complete domains of the common cloverleaf. Such sequences are hard to detect and hence frequently missed in computational analyses and mitochondrial genome annotation. Here, we introduce an automatic annotation procedure for mitochondrial tRNA genes in Metazoa based on sequence and structural information in manually curated covariance models. The method, applied to re-annotate 1876 available metazoan mitochondrial RefSeq genomes, allows to distinguish between remaining functional genes and degrading 'pseudogenes', even at early stages of divergence. The subsequent analysis of a comprehensive set of mitochondrial tRNA genes gives new insights into the evolution of structures of mitochondrial tRNA sequences as well as into the mechanisms of genome rearrangements. We find frequent losses of tRNA genes concentrated in basal Metazoa, frequent independent losses of individual parts of tRNA genes, particularly in Arthropoda, and wide-spread conserved overlaps of tRNAs in opposite reading direction. Direct evidence for several recent Tandem Duplication-Random Loss events is gained, demonstrating that this mechanism has an impact on the appearance of new mitochondrial gene orders.

Chronic hepatitis C virus (HCV) infection is an important risk factor for hepatocellular carcinoma (HCC). Despite effective antiviral therapies, the risk for HCC is decreased but not eliminated after a sustained virologic response (SVR) to direct-acting antiviral (DAA) agents, and the risk is higher in patients with advanced fibrosis. We investigated HCV-induced epigenetic alterations that might affect risk for HCC after DAA treatment in patients and mice with humanized livers.We performed genome-wide ChIPmentation-based ChIP-Seq and RNA-seq analyses of liver tissues from 6 patients without HCV infection (controls), 18 patients with chronic HCV infection, 8 patients with chronic HCV infection cured by DAA treatment, 13 patients with chronic HCV infection cured by interferon therapy, 4 patients with chronic hepatitis B virus infection, and 7 patients with nonalcoholic steatohepatitis in Europe and Japan. HCV-induced epigenetic modifications were mapped by comparative analyses with modifications associated with other liver disease etiologies. uPA/SCID mice were engrafted with human hepatocytes to create mice with humanized livers and given injections of HCV-infected serum samples from patients; mice were given DAAs to eradicate the virus. Pathways associated with HCC risk were identified by integrative pathway analyses and validated in analyses of paired HCC tissues from 8 patients with an SVR to DAA treatment of HCV infection.We found chronic HCV infection to induce specific genome-wide changes in H3K27ac, which correlated with changes in expression of mRNAs and proteins. These changes persisted after an SVR to DAAs or interferon-based therapies. Integrative pathway analyses of liver tissues from patients and mice with humanized livers demonstrated that HCV-induced epigenetic alterations were associated with liver cancer risk. Computational analyses associated increased expression of SPHK1 with HCC risk. We validated these findings in an independent cohort of patients with HCV-related cirrhosis (n = 216), a subset of which (n = 21) achieved viral clearance.In an analysis of liver tissues from patients with and without an SVR to DAA therapy, we identified epigenetic and gene expression alterations associated with risk for HCC. These alterations might be targeted to prevent liver cancer in patients treated for HCV infection.