Kang, Byeonggeun;Kang, Byunghee;Roh, Tae-Young;Seong, Rho Hyun;Kim, Won
Molecules and Cells
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v.45
no.5
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pp.343-352
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2022
The advent of the assay for transposase-accessible chromatin using sequencing (ATAC-seq) has shown great potential as a leading method for analyzing the genome-wide profiling of chromatin accessibility. A comprehensive reference to the ATAC-seq dataset for disease progression is important for understanding the regulatory specificity caused by genetic or epigenetic changes. In this study, we present a genome-wide chromatin accessibility profile of 44 liver samples spanning the full histological spectrum of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). We analyzed the ATAC-seq signal enrichment, fragment size distribution, and correlation coefficients according to the histological severity of NAFLD (healthy control vs steatosis vs fibrotic nonalcoholic steatohepatitis), demonstrating the high quality of the dataset. Consequently, 112,303 merged regions (genomic regions containing one or multiple overlapping peak regions) were identified. Additionally, we found differentially accessible regions (DARs) and performed transcription factor binding motif enrichment analysis and de novo motif analysis to determine new biomarker candidates. These data revealed the gene-regulatory interactions and noncoding factors that can affect NAFLD progression. In summary, our study provides a valuable resource for the human epigenome by applying an advanced approach to facilitate diagnosis and treatment by understanding the non-coding genome of NAFLD.
Shen, Li;Choi, Inchan;Nestler, Eric J.;Won, Kyoung-Jae
Genomics & Informatics
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v.11
no.2
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pp.60-67
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2013
A decade-long project, led by several international research groups, called the Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE), recently released an unprecedented amount of data. The ambitious project covers transcriptome, cistrome, epigenome, and interactome data from more than 1,600 sets of experiments in human. To make use of this valuable resource, it is important to understand the information it represents and the techniques that were used to generate these data. In this review, we introduce the data that ENCODE generated, summarize the observations from the data analysis, and revisit a computational approach that ENCODE used to predict gene expression, with a focus on the human transcriptome and its association with chromatin modifications.
Functional interpretation of noncoding genetic variants associated with complex human diseases and traits remains a challenge. In an effort to enhance our understanding of common germline variants associated with lung cancer, we categorize regulatory elements based on eight major cell types of human lung tissue. Our results show that 21.68% of lung cancer-associated risk variants are linked to noncoding regulatory elements, nearly half of which are cell type-specific. Integrative analysis of high-resolution long-range chromatin interactome maps and single-cell RNA-sequencing data of lung tumors uncovers number of putative target genes of these variants and functionally relevant cell types, which display a potential biological link to cancer susceptibility. The present study greatly expands the scope of functional annotation of lung cancer-associated genetic risk factors and dictates probable cell types involved in lung carcinogenesis.
Tumor heterogeneity, the cellular mosaic of multiple lineages arising from the process of clonal evolution, has continued to thwart multi-omics analyses using traditional bulk sequencing methods. The application of single-cell sequencing, in concert with existing genomics methods, has enabled high-resolution interrogation of the genome, transcriptome, epigenome, and proteome. Applied to cancers, these single-cell multi-omics methods bypass previous limitations on data resolution and have enabled a more nuanced understanding of the evolutionary dynamics of tumor progression, immune evasion, metastasis, and treatment resistance. This review details the growing number of novel single-cell multi-omics methods applied to tumors and further discusses recent discoveries emerging from these approaches, especially in regard to immunotherapy.
Recent technical advances have enabled unbiased transcriptomic and epigenetic analysis of each cell, known as "single-cell analysis". Single-cell analysis has a variety of technical approaches to investigate the state of each cell, including mRNA levels (transcriptome), the immune repertoire (immune repertoire analysis), cell surface proteins (surface proteome analysis), chromatin accessibility (epigenome), and accordance with genome variants (eQTLs; expression quantitative trait loci). As an effective tool for investigating robust immune responses in coronavirus disease 2019 (COVID-19), many researchers performed single-cell analysis to capture the diverse, unbiased immune cell activation and differentiation. Despite challenges elucidating the complicated immune microenvironments of chronic inflammatory diseases using existing experimental methods, it is now possible to capture the simultaneous immune features of different cell types across inflamed tissues using various single-cell tools. In this review, we introduce patient-based and experimental mouse model research utilizing single-cell analyses in the field of chronic inflammatory diseases, as well as multi-organ atlas targeting immune cells.
Single-cell research has provided a breakthrough in biology to understand heterogeneous cell groups, such as tissues and organs, in development and disease. Molecular barcoding and subsequent sequencing technology insert a single-cell barcode into isolated single cells, allowing separation cell by cell. Given that multimodal information from a cell defines precise cellular states, recent technical advances in methods focus on simultaneously extracting multimodal data recorded in different biological materials (DNA, RNA, protein, etc.). This review summarizes recently developed single-cell multiomics approaches regarding genome, epigenome, and protein profiles with the transcriptome. In particular, we focus on how to anchor or tag molecules from a cell, improve throughputs with sample multiplexing, and record lineages, and we further discuss the future developments of the technology.
Adipogenesis as a model system is needed to understand the molecular mechanisms of human adipocyte biology and the pathogenesis of obesity, diabetes, and other metabolic syndromes. Many relevant studies have been conducted with a focus on gene expression regulation and intracellular signaling relating to Peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) and CCAAT/enhancer-binding protein alpha (C/EBPα), which are master adipogenic transcription factors. However, epigenome regulation of adipogenesis by epigenomic modifiers or histone mutations is not fully understood. Histone methylation is one of the major epigenetic modifications on gene expression in mammals, and histone H3 lysine methylation (H3Kme) in particular implicates cell differentiation during various tissue and organ development. During adipogenesis, cell type-specific enhancers are marked by histone H3K4me1 with the active enhancer mark H3K27ac. Mixed-lineage leukemia 4 (MLL4) is a major H3K4 mono-methyltransferase on the adipogenic enhancers of PPARγ and C/EBPα loci. Thus, MLL4 is an important epigenomic modifier for adipogenesis. The repressive mark H3K27me3 is mediated by the enzymatic subunit Enhancer zeste homolog 2 (EZH2) of the polycomb repressive complex 2. EZH2-mediated H3K27 tri-methylation on the Wnt gene increases adipogenesis because WNT signaling is a negative regulator of adipogenesis. This review summarizes current knowledge about the epigenomic regulation of adipogenesis by histone H3 lysine methylation which fundamentally regulates gene expression.
Acquired resistance to inhibitors of anaplastic lymphoma kinase (ALK) is a major clinical challenge for ALK fusion-positive non-small-cell lung cancer (NSCLC). In the absence of secondary ALK mutations, epigenetic reprogramming is one of the main mechanisms of drug resistance, as it leads to phenotype switching that occurs during the epithelial-to-mesenchymal transition (EMT). Although drug-induced epigenetic reprogramming is believed to alter the sensitivity of cancer cells to anticancer treatments, there is still much to learn about overcoming drug resistance. In this study, we used an in vitro model of ceritinib-resistant NSCLC and employed genome-wide DNA methylation analysis in combination with single-cell (sc) RNA-seq to identify cytidine deaminase (CDA), a pyrimidine salvage pathway enzyme, as a candidate drug target. CDA was hypomethylated and upregulated in ceritinib-resistant cells. CDA-overexpressing cells were rarely but definitively detected in the naïve cell population by scRNA-seq, and their abundance was increased in the acquired-resistance population. Knockdown of CDA had antiproliferative effects on resistant cells and reversed the EMT phenotype. Treatment with epigenome-related nucleosides such as 5-formyl-2'-deoxycytidine selectively ablated CDA-overexpressing resistant cells via accumulation of DNA damage. Collectively, our data suggest that targeting CDA metabolism using epigenome-related nucleosides represents a potential new therapeutic strategy for overcoming ALK inhibitor resistance in NSCLC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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