Gnirke et al. present a bead-based method for capturing sequences of interest in the human genome for massively parallel sequencing. Using long, biotinylated RNA probes to pull down PCR-amplified DNA fragments, they demonstrate sequencing of 2.5 Mbs of exons in 1,900 genes. Targeting genomic loci by massively parallel sequencing requires new methods to enrich templates to be sequenced. We developed a capture method that uses biotinylated RNA 'baits' to fish targets out of a 'pond' of DNA fragments. The RNA is transcribed from PCR-amplified oligodeoxynucleotides originally synthesized on a microarray, generating sufficient bait for multiple captures at concentrations high enough to drive the hybridization. We tested this method with 170-mer baits that target >15,000 coding exons (2.5 Mb) and four regions (1.7 Mb total) using Illumina sequencing as read-out. About 90% of uniquely aligning bases fell on or near bait sequence; up to 50% lay on exons proper. The uniformity was such that ∼60% of target bases in the exonic 'catch', and ∼80% in the regional catch, had at least half the mean coverage. One lane of Illumina sequence was sufficient to call high-confidence genotypes for 89% of the targeted exon space.

Nucleosome organization is critical for gene regulation. In living cells this organization is determined by multiple factors, including the action of chromatin remodellers, competition with site-specific DNA-binding proteins, and the DNA sequence preferences of the nucleosomes themselves. However, it has been difficult to estimate the relative importance of each of these mechanisms in vivo, because in vivo nucleosome maps reflect the combined action of all influencing factors. Here we determine the importance of nucleosome DNA sequence preferences experimentally by measuring the genome-wide occupancy of nucleosomes assembled on purified yeast genomic DNA. The resulting map, in which nucleosome occupancy is governed only by the intrinsic sequence preferences of nucleosomes, is similar to in vivo nucleosome maps generated in three different growth conditions. In vitro, nucleosome depletion is evident at many transcription factor binding sites and around gene start and end sites, indicating that nucleosome depletion at these sites in vivo is partly encoded in the genome. We confirm these results with a micrococcal nuclease-independent experiment that measures the relative affinity of nucleosomes for approximately 40,000 double-stranded 150-base-pair oligonucleotides. Using our in vitro data, we devise a computational model of nucleosome sequence preferences that is significantly correlated with in vivo nucleosome occupancy in Caenorhabditis elegans. Our results indicate that the intrinsic DNA sequence preferences of nucleosomes have a central role in determining the organization of nucleosomes in vivo.

Ball et al. exploit next-generation sequencing to detect methylation across the human genome. A targeted approach uses padlock probes and bisulfite-treated DNA, whereas an untargeted method relies on the methylation-sensitive restriction enzyme HpaII. Studies of epigenetic modifications would benefit from improved methods for high-throughput methylation profiling. We introduce two complementary approaches that use next-generation sequencing technology to detect cytosine methylation. In the first method, we designed ∼10,000 bisulfite padlock probes to profile ∼7,000 CpG locations distributed over the ENCODE pilot project regions and applied them to human B-lymphocytes, fibroblasts and induced pluripotent stem cells. This unbiased choice of targets takes advantage of existing expression and chromatin immunoprecipitation data and enabled us to observe a pattern of low promoter methylation and high gene-body methylation in highly expressed genes. The second method, methyl-sensitive cut counting, generated nontargeted genome-scale data for ∼1.4 million HpaII sites in the DNA of B-lymphocytes and confirmed that gene-body methylation in highly expressed genes is a consistent phenomenon throughout the human genome. Our observations highlight the usefulness of techniques that are not inherently or intentionally biased towards particular subsets like CpG islands or promoter regions.

An efficient and scalable strategy with robust error correction is reported for encoding a record amount of information (including images, text and audio files) in DNA strands; a ‘DNA archive’ has been synthesized, shipped from the USA to Germany, sequenced and the information read. This multidisciplinary study in synthetic biology both proposes and demonstrates a system for the DNA-based storage of digital information. Digital information is being produced at an ever-growing rate, requiring an increasing commitment to ongoing maintenance of digital media in the archives. Surprisingly, this provides a niche for DNA, which can serve as a dense and stable information-storage medium. Nick Goldman et al. report an efficient and scalable strategy with robust error correction for encoding a record amount of information (including images, text and audio files) in DNA strands. After synthesizing a 'DNA archive' and shipping it from California to Germany, the DNA was sequenced and the information read. At the current rate of DNA synthesis cost reduction, DNA-based information storage is expected to become cost effective within a decade for archives likely to be accessed only rarely, after about 50 years. Digital production, transmission and storage have revolutionized how we access and use information but have also made archiving an increasingly complex task that requires active, continuing maintenance of digital media. This challenge has focused some interest on DNA as an attractive target for information storage1 because of its capacity for high-density information encoding, longevity under easily achieved conditions2,3,4 and proven track record as an information bearer. Previous DNA-based information storage approaches have encoded only trivial amounts of information5,6,7 or were not amenable to scaling-up8, and used no robust error-correction and lacked examination of their cost-efficiency for large-scale information archival9. Here we describe a scalable method that can reliably store more information than has been handled before. We encoded computer files totalling 739 kilobytes of hard-disk storage and with an estimated Shannon information10 of 5.2 × 106 bits into a DNA code, synthesized this DNA, sequenced it and reconstructed the original files with 100% accuracy. Theoretical analysis indicates that our DNA-based storage scheme could be scaled far beyond current global information volumes and offers a realistic technology for large-scale, long-term and infrequently accessed digital archiving. In fact, current trends in technological advances are reducing DNA synthesis costs at a pace that should make our scheme cost-effective for sub-50-year archiving within a decade.

Editing Expectations Although genetic information is stored in DNA, and faithfully copied into RNA, the cell can make the odd (and occasionally vitally important) change to the meaning of code during a process known as RNA editing. Thirteen edited genes are known in the nonrepetitive portion of the human genome, but the overall prevalence of RNA editing is unclear. Li et al. (p. 1210 ), used an unbiased genome-wide approach to identify 239 sites (in 207 target genes), with stringent criteria for editing. The sites identified included 10 of the 13 known edited genes. Fourteen out of 18 randomly chosen sites were validated by sequencing, and these putatively edited genes were enriched for synapse, cell trafficking, and membrane functions. Furthermore, lowering the search stringency suggested that many more human genes may be edited at lower frequencies.

Current DNA methylation assays are limited in the flexibility and efficiency of characterizing a large number of genomic targets. We report a method to specifically capture an arbitrary subset of genomic targets for single-molecule bisulfite sequencing for digital quantification of DNA methylation at single-nucleotide resolution. A set of ~30,000 padlock probes was designed to assess methylation of ~66,000 CpG sites within 2,020 CpG islands on human chromosome 12, chromosome 20, and 34 selected regions. To investigate epigenetic differences associated with dedifferentiation, we compared methylation in three human fibroblast lines and eight human pluripotent stem cell lines. Chromosome-wide methylation patterns were similar among all lines studied, but cytosine methylation was slightly more prevalent in the pluripotent cells than in the fibroblasts. Induced pluripotent stem (iPS) cells appeared to display more methylation than embryonic stem cells. We found 288 regions methylated differently in fibroblasts and pluripotent cells. This targeted approach should be particularly useful for analyzing DNA methylation in large genomes.

The mammalian genome harbors up to one million regulatory elements often located at great distances from their target genes. Long-range elements control genes through physical contact with promoters and can be recognized by the presence of specific histone modifications and transcription factor binding. Linking regulatory elements to specific promoters genome-wide is currently impeded by the limited resolution of high-throughput chromatin interaction assays. Here we apply a sequence capture approach to enrich Hi-C libraries for >22,000 annotated mouse promoters to identify statistically significant, long-range interactions at restriction fragment resolution, assigning long-range interacting elements to their target genes genome-wide in embryonic stem cells and fetal liver cells. The distal sites contacting active genes are enriched in active histone modifications and transcription factor occupancy, whereas inactive genes contact distal sites with repressive histone marks, demonstrating the regulatory potential of the distal elements identified. Furthermore, we find that coregulated genes cluster nonrandomly in spatial interaction networks correlated with their biological function and expression level. Interestingly, we find the strongest gene clustering in ES cells between transcription factor genes that control key developmental processes in embryogenesis. The results provide the first genome-wide catalog linking gene promoters to their long-range interacting elements and highlight the complex spatial regulatory circuitry controlling mammalian gene expression.

Summary

 Genetic interaction (GI) maps, comprising pairwise measures of how strongly the function of one gene depends on the presence of a second, have enabled the systematic exploration of gene function in microorganisms. Here, we present a two-stage strategy to construct high-density GI maps in mammalian cells. First, we use ultracomplex pooled shRNA libraries (25 shRNAs/gene) to identify high-confidence hit genes for a given phenotype and effective shRNAs. We then construct double-shRNA libraries from these to systematically measure GIs between hits. A GI map focused on ricin susceptibility broadly recapitulates known pathways and provides many unexpected insights. These include a noncanonical role for COPI, a previously uncharacterized protein complex affecting toxin clearance, a specialized role for the ribosomal protein RPS25, and functionally distinct mammalian TRAPP complexes. The ability to rapidly generate mammalian GI maps provides a potentially transformative tool for defining gene function and designing combination therapies based on synergistic pairs.