Cellular differentiation entails loss of pluripotency and gain of lineage- and cell-type-specific characteristics. Using a murine system that progresses from stem cells to lineage-committed progenitors to terminally differentiated neurons, we analyzed DNA methylation and Polycomb-mediated histone H3 methylation (H3K27me3). We show that several hundred promoters, including pluripotency and germline-specific genes, become DNA methylated in lineage-committed progenitor cells, suggesting that DNA methylation may already repress pluripotency in progenitor cells. Conversely, we detect loss and acquisition of H3K27me3 at additional targets in both progenitor and terminal states. Surprisingly, many neuron-specific genes that become activated upon terminal differentiation are Polycomb targets only in progenitor cells. Moreover, promoters marked by H3K27me3 in stem cells frequently become DNA methylated during differentiation, suggesting context-dependent crosstalk between Polycomb and DNA methylation. These data suggest a model how de novo DNA methylation and dynamic switches in Polycomb targets restrict pluripotency and define the developmental potential of progenitor cells.

Abstract MOTIVATION: Modern biology is shifting from the 'one gene one postdoc' approach to genomic analyses that include the simultaneous monitoring of thousands of genes. The importance of efficient access to concise and integrated biomedical information to support data analysis and decision making is therefore increasing rapidly, in both academic and industrial research. However, knowledge discovery in the widely scattered resources relevant for biomedical research is often a cumbersome and non-trivial task, one that requires a significant amount of training and effort. RESULTS: To develop a model for a new type of topic-specific overview resource that provides efficient access to distributed information, we designed a database called 'GeneCards'. It is a freely accessible Web resource that offers one hypertext 'card' for each of the more than 7000 human genes that currently have an approved gene symbol published by the HUGO/GDB nomenclature committee. The presented information aims at giving immediate insight into current knowledge about the respective gene, including a focus on its functions in health and disease. It is compiled by Perl scripts that automatically extract relevant information from several databases, including SWISS-PROT, OMIM, Genatlas and GDB. Analyses of the interactions of users with the Web interface of GeneCards triggered development of easy-to-scan displays optimized for human browsing. Also, we developed algorithms that offer 'ready-to-click' query reformulation support, to facilitate information retrieval and exploration. Many of the long-term users turn to GeneCards to quickly access information about the function of very large sets of genes, for example in the realm of large-scale expression studies using 'DNA chip' technology or two-dimensional protein electrophoresis. AVAILABILITY: Freely available at http://bioinformatics.weizmann.ac.il/cards/ Contact: cards@bioinformatics.weizmann.ac.il

Personalized, precision, P4, or stratified medicine is understood as a medical approach in which patients are stratified based on their disease subtype, risk, prognosis, or treatment response using specialized diagnostic tests. The key idea is to base medical decisions on individual patient characteristics, including molecular and behavioral biomarkers, rather than on population averages. Personalized medicine is deeply connected to and dependent on data science, specifically machine learning (often named Artificial Intelligence in the mainstream media). While during recent years there has been a lot of enthusiasm about the potential of 'big data' and machine learning-based solutions, there exist only few examples that impact current clinical practice. The lack of impact on clinical practice can largely be attributed to insufficient performance of predictive models, difficulties to interpret complex model predictions, and lack of validation via prospective clinical trials that demonstrate a clear benefit compared to the standard of care. In this paper, we review the potential of state-of-the-art data science approaches for personalized medicine, discuss open challenges, and highlight directions that may help to overcome them in the future.

The calcium-activated chloride channel anoctamin 1 ( ANO1 ) is located within the 11q13 amplicon, one of the most frequently amplified chromosomal regions in human cancer, but its functional role in tumorigenesis has remained unclear. The 11q13 region is amplified in ∼15% of breast cancers. Whether ANO1 is amplified in breast tumors, the extent to which gene amplification contributes to ANO1 overexpression, and whether overexpression of ANO1 is important for tumor maintenance have remained unknown. We have found that ANO1 is amplified and highly expressed in breast cancer cell lines and primary tumors. Amplification of ANO1 correlated with disease grade and poor prognosis. Knockdown of ANO1 in ANO1-amplified breast cancer cell lines and other cancers bearing 11q13 amplification inhibited proliferation, induced apoptosis, and reduced tumor growth in established cancer xenografts. Moreover, ANO1 chloride channel activity was important for cell viability. Mechanistically, ANO1 knockdown or pharmacological inhibition of its chloride-channel activity reduced EGF receptor (EGFR) and calmodulin-dependent protein kinase II (CAMKII) signaling, which subsequently attenuated AKT, v-src sarcoma viral oncogene homolog (SRC), and extracellular signal-regulated kinase (ERK) activation in vitro and in vivo. Our results highlight the involvement of the ANO1 chloride channel in tumor progression and provide insights into oncogenic signaling in human cancers with 11q13 amplification, thereby establishing ANO1 as a promising target for therapy in these highly prevalent tumor types.