Long non-coding RNAs (lncRNAs) are largely heterogeneous and functionally uncharacterized. Here, using FANTOM5 cap analysis of gene expression (CAGE) data, we integrate multiple transcript collections to generate a comprehensive atlas of 27,919 human lncRNA genes with high-confidence 5′ ends and expression profiles across 1,829 samples from the major human primary cell types and tissues. Genomic and epigenomic classification of these lncRNAs reveals that most intergenic lncRNAs originate from enhancers rather than from promoters. Incorporating genetic and expression data, we show that lncRNAs overlapping trait-associated single nucleotide polymorphisms are specifically expressed in cell types relevant to the traits, implicating these lncRNAs in multiple diseases. We further demonstrate that lncRNAs overlapping expression quantitative trait loci (eQTL)-associated single nucleotide polymorphisms of messenger RNAs are co-expressed with the corresponding messenger RNAs, suggesting their potential roles in transcriptional regulation. Combining these findings with conservation data, we identify 19,175 potentially functional lncRNAs in the human genome. A catalogue of human long non-coding RNA genes and their expression profiles across samples from major human primary cell types, tissues and cell lines. Alistair Forrest, Piero Carninci and colleagues of the FANTOM Consortium provide a catalogue of human long non-coding RNA (lncRNA) genes and their expression profiles across samples from human primary cell types, tissues and cell lines. They used combined analyses of multiple data sets to identify 27,919 lncRNA genes with high-confidence 5′ ends, as well as a subset of 19,175 potentially functional lncRNA loci. The lncRNA catalogue and annotations are available through an open web resource.

Abstract The human genome is pervasively transcribed and produces a wide variety of long non-coding RNAs (lncRNAs), constituting the majority of transcripts across human cell types. Studying lncRNAs is challenging due to their low expression level, cell type-specific occurrence, poor sequence conservation between orthologs, and lack of information about RNA domains. LncRNAs direct the regulatory factors in the locations that are in cis to their transcription sites. We designed a model to predict if an lncRNA acts in cis based on its features and trained it using RNA-chromatin interaction data. The trained model is cell type-independent and does not require RNA-chromatin data. Combining RNA-chromatin and Hi-C data, we showed that lncRNA-chromatin binding sites are determined by chromosome conformation. For each lncRNA, the spatially proximal genes were identified as their potential targets by combining Hi-C and Cap Analysis Gene Expression (CAGE) data in 18 human cell types. RNA-protein and RNA-chromatin interaction data suggested that lncRNAs act as scaffolds to recruit regulatory proteins to target promoters and enhancers. We provide the data through an interactive visualization web portal at https://fantom.gsc.riken.jp/zenbu/reports/#F6_3D_lncRNA .

Abstract Profiling of cis -regulatory elements (CREs, mostly promoters and enhancers) in single cells allows the interrogation of the cell-type and cell-state-specific contexts of gene regulation and genetic predisposition to diseases. Here we demonstrate single-cell RNA-5′end-sequencing (sc-end5-seq) methods can detect transcribed CREs (tCREs), enabling simultaneous quantification of gene expression and enhancer activities in a single assay at no extra cost. We showed enhancer RNAs can be detected using sc-end5-seq methods with either random or oligo(dT) priming. To analyze tCREs in single cells, we developed SCAFE (Single Cell Analysis of Five-prime Ends) to identify genuine tCREs and analyze their activities ( https://github.com/chung-lab/scafe ). As compared to accessible CRE (aCRE, based on chromatin accessibility), tCREs are more accurate in predicting CRE interactions by co-activity, more sensitive in detecting shifts in alternative promoter usage and more enriched in diseases heritability. Our results highlight additional dimensions within sc-end5-seq data which can be used for interrogating gene regulation and disease heritability.

Summary The 3’ untranslated region (3’UTR) plays a crucial role in determining mRNA stability, localisation, translation and degradation. Cap analysis gene expression (CAGE), a method for the detection of capped 5’ ends of mRNAs, additionally reveals a large number of apparently 5’ capped RNAs derived from 3’UTRs. Here we provide the first direct evidence that these 3’UTR-derived RNAs are indeed capped and often more abundant than the corresponding full-length mRNAs. By using a combination of AGO2 enhanced individual nucleotide resolution UV crosslinking and immunoprecipitation (eiCLIP) and CAGE following siRNA knockdowns, we find that these 3’UTR-derived RNAs likely originate from AGO2-mediated cleavage, and most often occur at locations with potential to form RNA-G-quadruplexes and are enriched by RNA-binding protein UPF1. High-resolution imaging and long-read sequencing analysis validates several 3’UTR-derived RNAs, demonstrates their abundance and shows that they tend not to co-localise with the parental mRNAs. We also find that production of 3’UTR-derived RNA could explain the previously reported role of a 3’UTR G-quadruplex in regulating the production of APP protein. Taken together, we provide new insights into the origin and abundance of 3’UTR-derived RNAs, show the utility of CAGE-seq for their quantitative detection, and provide a rich dataset for exploring new biology of a poorly understood new class of RNAs.

ABSTRACT Immune evasion is indispensable for cancer initiation and progression, although its underlying mechanisms in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remain elusive. Here, we unveiled a cancer cell-autonomous function of PGRN in driving immune evasion in primary PDAC. Tumor- but not macrophage-derived PGRN was associated with poor overall survival in PDAC. Multiplex immunohistochemistry revealed low MHC class I (MHCI) expression and lack of CD8+ T cells infiltration in PGRN-high tumors. Inhibition of PGRN abrogated autophagy-dependent MHCI degradation and restored MHCI expression on PDAC cells. Antibody-based blockade of PGRN in a genetic PDAC mouse model remarkably decelerated tumor initiation and progression. Notably, tumors expressing LCMV-gp33 as model antigen were sensitized towards cytotoxic gp33-TCR transgenic T cells upon anti-PGRN antibody treatment. Overall, our study uncovered an unprecedented role of tumor-derived PGRN in regulating immunogenicity of primary PDAC. STATEMENT OF SIGNIFICANCE Immune evasion is a key property of PDAC, rendering it refractory to immunotherapy. Here we demonstrate that tumor-derived PGRN promotes autophagy-dependent MHCI degradation, while anti-PGRN increases intratumoral CD8 infiltration and blocks tumor progression. With recent advances in T cell-mediated approaches, PGRN represents a pivotal target to enhance tumor antigen-specific cytotoxicity.

Summary Within the scope of FANTOM6 consortium, we perform a large-scale knockdown of 200 long non-coding RNAs (lncRNAs) in human induced pluripotent stem (iPS) cells, and systematically characterize their roles in self-renewal and pluripotency. We find 36 lncRNAs (18%) exhibiting cell growth inhibition From the knockdown of 123 lncRNAs with transcriptome profiling, 36 lncRNAs (29.3%) show molecular phenotypes. Integrating the molecular phenotypes with chromatin-interaction assays further reveals cis - and trans -interacting partners as potential primary targets. Additionally, cell type enrichment analysis identifies lncRNAs associated with pluripotency while the knockdown of LINC02595 , CATG00000090305.1 and RP11-148B6.2 modulates colony formation of iPS cells. We compare our results with previously published fibroblasts phenotyping data and find that 2.9% of the lncRNAs exhibit consistent cell growth phenotype, whereas we observe 58.3% agreement in molecular phenotypes. This highlights molecular phenotyping is more comprehensive in revealing affected pathways.

Transcribed cis-regulatory elements (tCREs), such as promoters and enhancers, are fundamental to modulate gene expression and define cell identity. The detailed mapping of tCREs at single-cell resolution is essential for understanding the regulatory mechanisms that govern cellular functions. Prior tCRE catalogs, limited by bulk analysis, have often overlooked cellular heterogeneity. We have constructed a tCRE atlas using single-cell 5-RNA-seq, capturing over 340,000 single-cells from 23 human tissues and annotating more than 175,000 tCREs, substantially enhancing the scope and granularity of existing cis-regulatory element annotations in the human genome. This atlas unveils patterns of gene regulation, revealing connections between broadly expressed promoters and cell type-specific distal tCREs. Assessing trait heritability at single-cell resolution with a novel tCRE module-based approach, we uncovered the nuanced trait-gene regulatory relationships across a continuum of cell populations, offering insights beyond traditional gene-level and bulk-sample analyses. Our study bridges the gap between gene regulation and trait heritability, underscoring the potential of single-cell analysis to elucidate the genetic foundations of complex traits. These insights set the stage for future research to investigate the impact of genetic variations on diseases at the individual level, advancing the understanding of cellular and molecular basis of trait heritability.

Long non-coding RNAs (lncRNAs) constitute the majority of transcripts in mammalian genomes and yet, their functions remain largely unknown. We systematically suppressed 285 lncRNAs in human dermal fibroblasts and quantified cellular growth, morphological changes, and transcriptomic responses using Capped Analysis of Gene Expression (CAGE). The resulting transcriptomic profiles recapitulated the observed cellular phenotypes, yielding specific roles for over 40% of analyzed lncRNAs in regulating distinct biological pathways, transcriptional machinery, alternative promoter activity and architecture usage. Overall, combining cellular and molecular profiling provided a powerful approach to unravel the distinct functions of lncRNAs, which we highlight with specific functional roles for ZNF213-AS1 and lnc-KHDC3L-2 .