Circular RNAs (circRNAs) are an abundant class of noncoding RNAs with widespread, cell/tissue specific pattern. Because of their involvement in the pathogenesis of multiple disease, they are receiving increasing attention. Previous work suggested that epigenetic features might be related to circRNA expression. However, current algorithms for circRNAs prediction neglect these features, leading to constant results across different cells. Here we built a machine learning framework named CIRCScan, to predict expression status and expression levels of circRNAs in various cell lines based on sequence and epigenetic features. Both expression status and expression levels can be accurately predicted by different groups of features. For expression status, the top features were similar in different cells. However, the top features for predicting expression levels were different in different cells. Noteworthy, the importance of H3K79me2 ranked high in predicting both circRNAs expression status and levels across different cells, indicating its important role in regulating circRNAs expression. Further validation experiment in K562 confirmed that knock down of H3K79me2 did result in reduction of circRNA production. Our study offers new insights into the regulation of circRNAs by incorporating epigenetic features in prediction models in different cellular contexts.

Both Systemic Lupus Erythematosus (SLE) and Systemic Sclerosis (SSc) are autoimmune diseases sharing similar genetic backgrounds. Genome-wide association studies (GWASs) have constantly disclosed numerous genetic variants conferring to both disease risks at 7q32.1, but the functional mechanisms underlying them are still largely unknown. Through combining fine-mapping and functional epigenomic analyses, we prioritized a potential independent functional SNP (rs13239597) within TNPO3 promoter region, residing in a putative enhancer element. Functional analysis integrating expression quantitative trait locus (eQTL) and high-throughput chromatin interaction (Hi-C) demonstrated that IRF5 is the distal target gene (~118kb) of rs13239597, which is a key regulator of pathogenic autoantibody dysregulation increased risk of both SLE and SSc. We experimentally validated the long-range chromatin interactions between rs13239597 and IRF5 using chromosome conformation capture (3C) assay. We further demonstrated that rs13239597-A acted as an allele-specific enhancer regulating IRF5 expression, independently of TNPO3 by using dual-luciferase reporter assays and CRISPR-Cas9. Particularly, the transcription factor EVI1 could preferentially bind to rs13239597-A allele and increase the enhancer activity to regulate IRF5 expression. Taken together, our results uncovered the mechanistic insight connecting between a noncoding functional variant with a distal immunologically pathogenic gene IRF5, which might obligate in understanding the complex genetic architectures of SLE and SSc pathogenesis.