There has been a long-standing need in biomedical research for a method that quantifies the normally mixed composition of leukocytes beyond what is possible by simple histological or flow cytometric assessments. The latter is restricted by the labile nature of protein epitopes, requirements for cell processing, and timely cell analysis. In a diverse array of diseases and following numerous immune-toxic exposures, leukocyte composition will critically inform the underlying immuno-biology to most chronic medical conditions. Emerging research demonstrates that DNA methylation is responsible for cellular differentiation, and when measured in whole peripheral blood, serves to distinguish cancer cases from controls. Here we present a method, similar to regression calibration, for inferring changes in the distribution of white blood cells between different subpopulations (e.g. cases and controls) using DNA methylation signatures, in combination with a previously obtained external validation set consisting of signatures from purified leukocyte samples. We validate the fundamental idea in a cell mixture reconstruction experiment, then demonstrate our method on DNA methylation data sets from several studies, including data from a Head and Neck Squamous Cell Carcinoma (HNSCC) study and an ovarian cancer study. Our method produces results consistent with prior biological findings, thereby validating the approach. Our method, in combination with an appropriate external validation set, promises new opportunities for large-scale immunological studies of both disease states and noxious exposures.

Epigenetic control of gene transcription is critical for normal human development and cellular differentiation. While alterations of epigenetic marks such as DNA methylation have been linked to cancers and many other human diseases, interindividual epigenetic variations in normal tissues due to aging, environmental factors, or innate susceptibility are poorly characterized. The plasticity, tissue-specific nature, and variability of gene expression are related to epigenomic states that vary across individuals. Thus, population-based investigations are needed to further our understanding of the fundamental dynamics of normal individual epigenomes. We analyzed 217 non-pathologic human tissues from 10 anatomic sites at 1,413 autosomal CpG loci associated with 773 genes to investigate tissue-specific differences in DNA methylation and to discern how aging and exposures contribute to normal variation in methylation. Methylation profile classes derived from unsupervised modeling were significantly associated with age (P<0.0001) and were significant predictors of tissue origin (P<0.0001). In solid tissues (n = 119) we found striking, highly significant CpG island–dependent correlations between age and methylation; loci in CpG islands gained methylation with age, loci not in CpG islands lost methylation with age (P<0.001), and this pattern was consistent across tissues and in an analysis of blood-derived DNA. Our data clearly demonstrate age- and exposure-related differences in tissue-specific methylation and significant age-associated methylation patterns which are CpG island context-dependent. This work provides novel insight into the role of aging and the environment in susceptibility to diseases such as cancer and critically informs the field of epigenomics by providing evidence of epigenetic dysregulation by age-related methylation alterations. Collectively we reveal key issues to consider both in the construction of reference and disease-related epigenomes and in the interpretation of potentially pathologically important alterations.

Peanut and peanut products are a common food in the diet. Peanuts are also one of the most common foods responsible for food-induced anaphylaxis. Patients rarely lose sensitivity to peanuts. Although the ideal treatment is avoidance, this is often not possible because of hidden exposures; therefore, a more effective treatment is needed. Subjects with confirmed peanut allergy were treated in a double-blind, placebo-controlled study with peanut immunotherapy or placebo. Objective measures of efficacy included changes in symptom score during double-blind placebo-controlled peanut challenge (DBPCPC) and titrated end point prick skin tests (PST). Three subjects treated with peanut immunotherapy completed the study. These subjects displayed a 67% to 100% decrease in symptoms induced by DBPCPC. Subjects also had a 2- to 5-log reduction in end point PST reactivity to peanut extract. One placebo-treated subject completed the study. This subject had essentially no change in DBPCPC symptom scores or PST sensitivity to peanut. Two other placebo-treated subjects underwent a second PST session. These subjects had a 1- to 2-log increase in skin test sensitivity to peanut. All peanut-treated subjects were able to reach maintenance dose, and in no case did an anaphylactic reaction occur secondary to the peanut immunotherapy. The current study provides preliminary data demonstrating the efficacy of injection therapy with peanut extract and provides a future line of clinical investigation for the treatment of this potentially lethal disease. It should be noted, however, that the rate of systemic reactions with rush immunotherapy was 13.3%.(ABSTRACT TRUNCATED AT 250 WORDS)

BackgroundAlthough urinary concentrations of phthalate metabolites are frequently used as biomarkers in epidemiologic studies, variability during pregnancy has not been characterized.MethodsWe measured phthalate metabolite concentrations in spot urine samples collected from 246 pregnant Dominican and African-American women. Twenty-eight women had repeat urine samples collected over a 6-week period. We also analyzed 48-hr personal air samples (n = 96 women) and repeated indoor air samples (n = 32 homes) for five phthalate diesters. Mixed-effects models were fit to evaluate reproducibility via intraclass correlation coefficients (ICC). We evaluated the sensitivity and specificity of using a single specimen versus repeat samples to classify a woman’s exposure in the low or high category.ResultsPhthalates were detected in 85–100% of air and urine samples. ICCs for the unadjusted urinary metabolite concentrations ranged from 0.30 for mono-ethyl phthalate to 0.66 for monobenzyl phthalate. For indoor air, ICCs ranged from 0.48 [di-2-ethylhexyl phthalate (DEHP)] to 0.83 [butylbenzyl phthalate (BBzP)]. Air levels of phthalate diesters correlated with their respective urinary metabolite concentrations for BBzP (r = 0.71), di-isobutyl phthalate (r = 0.44), and diethyl phthalate (DEP; r = 0.39). In women sampled late in pregnancy, specific gravity appeared to be more effective than creatinine in adjusting for urine dilution.ConclusionsUrinary concentrations of DEP and DEHP metabolites in pregnant women showed lower reproducibility than metabolites for di-n-butyl phthalate and BBzP. A single indoor air sample may be sufficient to characterize phthalate exposure in the home, whereas urinary phthalate biomarkers should be sampled longitudinally during pregnancy to minimize exposure misclassification.

Phospholipid bilayers that constitute endo-lysosomal vesicles can pose a barrier to delivery of biologic drugs to intracellular targets. To overcome this barrier, a number of synthetic drug carriers have been engineered to actively disrupt the endosomal membrane and deliver cargo into the cytoplasm. Here, we describe the hemolysis assay, which can be used as rapid, high-throughput screen for the cytocompatibility and endosomolytic activity of intracellular drug delivery systems. In the hemolysis assay, human red blood cells and test materials are co-incubated in buffers at defined pHs that mimic extracellular, early endosomal, and late endo-lysosomal environments. Following a centrifugation step to pellet intact red blood cells, the amount of hemoglobin released into the medium is spectrophotometrically measured (405 nm for best dynamic range). The percent red blood cell disruption is then quantified relative to positive control samples lysed with a detergent. In this model system the erythrocyte membrane serves as a surrogate for the lipid bilayer membrane that enclose endo-lysosomal vesicles. The desired result is negligible hemolysis at physiologic pH (7.4) and robust hemolysis in the endo-lysosomal pH range from approximately pH 5-6.8.

Simon Stacey and colleagues report several new susceptibility variants for basal cell carcinoma, including coding variants in KRT5, a variant at 9p21 near CDKN2A and CDKN2B and a variant at 7q32 near KLF14. The latter is an imprinted gene, and the effect at this locus is dependent on the parental origin of the risk allele. In a follow-up to our previously reported genome-wide association study of cutaneous basal cell carcinoma (BCC)1, we describe here several new susceptibility variants. SNP rs11170164, encoding a G138E substitution in the keratin 5 (KRT5) gene, affects risk of BCC (OR = 1.35, P = 2.1 × 10−9). A variant at 9p21 near CDKN2A and CDKN2B also confers susceptibility to BCC (rs2151280[C]; OR = 1.19, P = 6.9 × 10−9), as does rs157935[T] at 7q32 near the imprinted gene KLF14 (OR = 1.23, P = 5.7 × 10−10). The effect of rs157935[T] is dependent on the parental origin of the risk allele. None of these variants were found to be associated with melanoma or fair-pigmentation traits. A melanoma- and pigmentation-associated variant in the SLC45A2 gene, L374F, is associated with risk of both BCC and squamous cell carcinoma. Finally, we report conclusive evidence that rs401681[C] in the TERT-CLPTM1L locus confers susceptibility to BCC but protects against melanoma.

Genome-wide association studies (GWAS) have been successful in identifying common genetic variation involved in susceptibility to etiologically complex disease. We conducted a GWAS to identify common genetic variation involved in susceptibility to upper aero-digestive tract (UADT) cancers. Genome-wide genotyping was carried out using the Illumina HumanHap300 beadchips in 2,091 UADT cancer cases and 3,513 controls from two large European multi-centre UADT cancer studies, as well as 4,821 generic controls. The 19 top-ranked variants were investigated further in an additional 6,514 UADT cancer cases and 7,892 controls of European descent from an additional 13 UADT cancer studies participating in the INHANCE consortium. Five common variants presented evidence for significant association in the combined analysis (p≤5×10−7). Two novel variants were identified, a 4q21 variant (rs1494961, p = 1×10−8) located near DNA repair related genes HEL308 and FAM175A (or Abraxas) and a 12q24 variant (rs4767364, p = 2×10−8) located in an extended linkage disequilibrium region that contains multiple genes including the aldehyde dehydrogenase 2 (ALDH2) gene. Three remaining variants are located in the ADH gene cluster and were identified previously in a candidate gene study involving some of these samples. The association between these three variants and UADT cancers was independently replicated in 5,092 UADT cancer cases and 6,794 controls non-overlapping samples presented here (rs1573496-ADH7, p = 5×10−8; rs1229984-ADH1B, p = 7×10−9; and rs698-ADH1C, p = 0.02). These results implicate two variants at 4q21 and 12q24 and further highlight three ADH variants in UADT cancer susceptibility.

L1 retrotransposons comprise 17% of the human genome and are its only autonomous mobile elements. Although L1-induced insertional mutagenesis causes Mendelian disease, their mutagenic load in cancer has been elusive. Using L1-targeted resequencing of 16 colorectal tumor and matched normal DNAs, we found that certain cancers were excessively mutagenized by human-specific L1s, while no verifiable insertions were present in normal tissues. We confirmed de novo L1 insertions in malignancy by both validating and sequencing 69/107 tumor-specific insertions and retrieving both 5′ and 3′ junctions for 35. In contrast to germline polymorphic L1s, all insertions were severely 5′ truncated. Validated insertion numbers varied from up to 17 in some tumors to none in three others, and correlated with the age of the patients. Numerous genes with a role in tumorigenesis were targeted, including ODZ3 , ROBO2 , PTPRM , PCM1 , and CDH11 . Thus, somatic retrotransposition may play an etiologic role in colorectal cancer.

Although much is known about molecular and chromosomal characteristics that distinguish glioma histological subtypes, DNA methylation patterns of gliomas and their association with other tumor features such as mutation of isocitrate dehydrogenase (IDH) genes have only recently begun to be investigated.DNA methylation of glioblastomas, astrocytomas, oligodendrogliomas, oligoastrocytomas, ependymomas, and pilocytic astrocytomas (n = 131) from the Brain Tumor Research Center at the University of California San Francisco, as well as nontumor brain tissues (n = 7), was assessed with the Illumina GoldenGate methylation array. Methylation data were subjected to recursively partitioned mixture modeling (RPMM) to derive methylation classes. Differential DNA methylation between tumor and nontumor was also assessed. The association between methylation class and IDH mutation (IDH1 and IDH2) was tested using univariate and multivariable analysis for tumors (n = 95) with available substrate for sequencing. Survival of glioma patients carrying mutant IDH (n = 57) was compared with patients carrying wild-type IDH (n = 38) using a multivariable Cox proportional hazards model and Kaplan-Meier analysis. All statistical tests were two-sided.We observed a statistically significant association between RPMM methylation class and glioma histological subtype (P < 2.2 × 10(-16)). Compared with nontumor brain tissues, across glioma tumor histological subtypes, the differential methylation ratios of CpG loci were statistically significantly different (permutation P < .0001). Methylation class was strongly associated with IDH mutation in gliomas (P = 3.0 × 10(-16)). Compared with glioma patients whose tumors harbored wild-type IDH, patients whose tumors harbored mutant IDH showed statistically significantly improved survival (hazard ratio of death = 0.27, 95% confidence interval = 0.10 to 0.72).The homogeneity of methylation classes for gliomas with IDH mutation, despite their histological diversity, suggests that IDH mutation is associated with a distinct DNA methylation phenotype and an altered metabolic profile in glioma.

Biocomputing 2010, pp. 327-336 (2009) Open AccessENABLING PERSONAL GENOMICS WITH AN EXPLICIT TEST OF EPISTASISCASEY S. GREENE, DANIEL S. HIMMELSTEIN, HEATHER H. NELSON, KARL T. KELSEY, SCOTT M. WILLIAMS, ANGELINE S. ANDREW, MARGARET R. KARAGAS and JASON H. MOORECASEY S. GREENEDepartment of Genetics, Dartmouth Medical School, Lebanon, NH 03756, USA, DANIEL S. HIMMELSTEINDepartment of Genetics, Dartmouth Medical School, Lebanon, NH 03756, USA, HEATHER H. NELSONDivision of Epidemiology and Community Health, University of Minnesota School of Public Health, Minneapolis, MN, USA, KARL T. KELSEYDepartment of Community Health, Brown University, Providence, RI, USA, SCOTT M. WILLIAMSDepartment of Molecular Physiology and Biophysics, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA, ANGELINE S. ANDREWDepartment of Community and Family Medicine, Dartmouth Medical School, Lebanon, NH 03756, USA, MARGARET R. KARAGASDepartment of Community and Family Medicine, Dartmouth Medical School, Lebanon, NH 03756, USA and JASON H. MOOREDepartments of Genetic and Community and Family Medicine, Dartmouth Medical School, Lebanon, NH 03756, USAhttps://doi.org/10.1142/9789814295291_0035Cited by:0 PreviousNext AboutSectionsPDF/EPUB ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsRecommend to Library ShareShare onFacebookTwitterLinked InRedditEmail Abstract: One goal of personal genomics is to use information about genomic variation to predict who is at risk for various common diseases. Technological advances in genotyping have spawned several personal genetic testing services that market genotyping services directly to the consumer. An important goal of consumer genetic testing is to provide health information along with the genotyping results. This has the potential to integrate detailed personal genetic and genomic information into healthcare decision making. Despite the potential importance of these advances, there are some important limitations. One concern is that much of the literature that is used to formulate personal genetics reports is based on genetic association studies that consider each genetic variant independently of the others. It is our working hypothesis that the true value of personal genomics will only be realized when the complexity of the genotype-to-phenotype mapping relationship is embraced, rather than ignored. We focus here on complexity in genetic architecture due to epistasis or nonlinear gene-gene interaction. We have previously developed a multifactor dimensionality reduction (MDR) algorithm and software package for detecting nonlinear interactions in genetic association studies. In most prior MDR analyses, the permutation testing strategy used to assess statistical significance was unable to differentiate MDR models that captured only interaction effects from those that also detected independent main effects. Statistical interpretation of MDR models required post-hoc analysis using entropy-based measures of interaction information. We introduce here a novel permutation test that allows the effects of nonlinear interactions between multiple genetic variants to be specifically tested in a manner that is not confounded by linear additive effects. We show using simulated nonlinear interactions that the power using the explicit test of epistasis is no different than a standard permutation test. We also show that the test has the appropriate size or type I error rate of approximately 0.05. We then apply MDR with the new explicit test of epistasis to a large genetic study of bladder cancer and show that a previously reported nonlinear interaction between is indeed significant, even after considering the strong additive effect of smoking in the model. Finally, we evaluated the power of the explicit test of epistasis to detect the nonlinear interaction between two XPD gene polymorphisms by simulating data from the MDR model of bladder cancer susceptibility. The results of this study provide for the first time a simple method for explicitly testing epistasis or gene-gene interaction effects in genetic association studies. Although we demonstrated the method with MDR, an important advantage is that it can be combined with any modeling approach. The explicit test of epistasis brings us a step closer to the type of routine gene-gene interaction analysis that is needed if we are to enable personal genomics. FiguresReferencesRelatedDetails Biocomputing 2010Metrics Downloaded 544 times History PDF download