Informazione

Metilazione del DNA e dimensione del genoma

Metilazione del DNA e dimensione del genoma



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Esiste una relazione tra la metilazione del DNA come livello di stabilità degli stati epigenetici e la dimensione del genoma? Ad esempio, si afferma che la metilazione del DNA non è richiesta per la stabilità epigenetica in Drosophila melanogaster e lievito, entrambi genomi molto più piccoli dei genomi dei mammiferi o delle piante. Potrebbe essere che la metilazione del DNA sia necessaria per aiutare ad attivare/reprimere determinate regioni genomiche sopra altri segni epigenomici quando il genoma è così vasto che è necessario un ulteriore livello di marcatura? Ci sono prove in tal senso?


Esiste una relazione tra la metilazione del DNA come livello di stabilità degli stati epigenetici e la dimensione del genoma?

Direi di sì, perché la metilazione viene utilizzata per disabilitare i geni nelle cellule differenziate. I geni disabilitati nelle cellule differenziate generalmente devono rimanere disabilitati per mantenere un comportamento normale per il tipo di cellula. Genomi più grandi di solito codificano più tipi di cellule differenti.

si afferma che la metilazione del DNA non è richiesta per la stabilità epigenetica in Drosophila melanogaster e lievito, entrambi genomi molto più piccoli dei genomi dei mammiferi o delle piante.

Secondo il mio libro (S377 biologia molecolare e cellulare, libro 2, p140) la Drosphila non ha bisogno di metilazione perché esegue invece la regolazione trascrizionale mediante un rimodellamento persistente della cromatina. Il lievito essendo unicellulare avrebbe meno bisogno di questo tipo di controllo.

Potrebbe essere che la metilazione del DNA sia necessaria per aiutare ad attivare/reprimere determinate regioni genomiche sopra altri segni epigenomici quando il genoma è così vasto che è necessario un ulteriore livello di marcatura?

È usato come repressore perché inibisce il legame idrogeno dei fattori di trascrizione e simili. Non ne ho sentito parlare come attivatore.

Ci sono anche altri usi per la metilazione, per esempio il DNA appena sintetizzato è emimetilato, dove il filamento genitore è metilato e quello figlio no. Da questo si può determinare quale sia il filamento genitore durante la riparazione del DNA.


Età di metilazione del DNA dei tessuti e dei tipi cellulari umani

Non è ancora noto se i livelli di metilazione del DNA possano essere utilizzati per prevedere con precisione l'età in un ampio spettro di tessuti umani e tipi di cellule, né se la previsione dell'età risultante sia una misura biologicamente significativa.

Risultati

Ho sviluppato un predittore di età multi-tessuto che consente di stimare l'età di metilazione del DNA della maggior parte dei tessuti e dei tipi cellulari. Il predittore, che è disponibile gratuitamente, è stato sviluppato utilizzando 8.000 campioni da 82 set di dati di array di metilazione del DNA Illumina, che comprendono 51 tessuti sani e tipi di cellule. Ho scoperto che l'età di metilazione del DNA ha le seguenti proprietà: primo, è vicino allo zero per le cellule staminali embrionali e pluripotenti indotte, secondo, si correla con il numero di passaggio cellulare, terzo, dà origine a una misura altamente ereditabile dell'accelerazione dell'età e, quarto, è applicabile ai tessuti degli scimpanzé. L'analisi di 6.000 campioni di cancro da 32 set di dati ha mostrato che tutti i 20 tipi di cancro considerati mostrano una significativa accelerazione dell'età, con una media di 36 anni. La bassa accelerazione dell'età del tessuto canceroso è associata a un numero elevato di mutazioni somatiche e TP53 mutazioni, mentre le mutazioni nei recettori degli steroidi accelerano notevolmente l'età di metilazione del DNA nel cancro al seno. Infine, caratterizzo i 353 siti CpG che insieme formano un orologio di invecchiamento in termini di stati della cromatina e varianza tissutale.

Conclusioni

Propongo che l'età di metilazione del DNA misuri l'effetto cumulativo di un sistema di mantenimento epigenetico. Questo nuovo orologio epigenetico può essere utilizzato per affrontare una serie di domande nella biologia dello sviluppo, nel cancro e nella ricerca sull'invecchiamento.


La metilazione divergente del DNA contribuisce alla duplicazione dell'evoluzione genica e alla risposta agghiacciante nelle piante del tè

La pianta del tè (Camellia sinensis) è una coltura commerciale termofila e contiene un genoma altamente duplicato e ricco di ripetizioni. Non è ancora chiaro come la metilazione del DNA regoli l'evoluzione dei geni duplicati e lo stress da brivido nelle piante del tè. Abbiamo quindi generato una mappa di metilazione del DNA a risoluzione singola di piante di tè sotto stress da brivido. Abbiamo scoperto che, rispetto ad altre piante, il genoma della pianta del tè è altamente metilato in tutti e tre i contesti di sequenza, inclusi CG, CHG e CHH (dove H = A, T o C), che è ulteriormente dimostrato essere correlato con la sua ripetizione contenuto e dimensione del genoma. Mostriamo che la metilazione del DNA nel corpo del gene regola negativamente l'espressione genica delle piante da tè, mentre la metilazione non-CG nella regione fiancheggiante consente una regolazione positiva dell'espressione genica. Dimostriamo che la dinamica di metilazione mediata da elementi trasponibili guida in modo significativo la divergenza di espressione dei geni duplicati nelle piante del tè. La metilazione del DNA e la divergenza di espressione dei geni duplicati nella pianta del tè aumenta con l'età evolutiva e la pressione selettiva. Inoltre, rileviamo migliaia di geni differenzialmente metilati, alcuni dei quali sono funzionalmente associati allo stress da raffreddamento. Riveliamo anche sperimentalmente che i geni del DNA metiltransferasi delle piante del tè sono significativamente sottoregolati, mentre i geni della demetilasi sono sovraregolati nella fase iniziale dello stress da raffreddamento, che è in linea con la significativa perdita di metilazione del DNA di tre noti geni sensibili al freddo al loro promotore e regioni del corpo genico. Nel complesso, i nostri risultati sottolineano l'importanza della regolazione della metilazione del DNA e offrono nuove informazioni sull'evoluzione dei geni duplicati e sulla tolleranza al freddo nelle piante di tè.

Figura S1. Correlazioni tra il livello di metilazione e la dimensione/proporzione delle ripetizioni del genoma.

Figura S2. Livelli di espressione di geni bassi, moderatamente e altamente metilati.

Figura S3. Livelli di metilazione di geni bassi, moderatamente e altamente espressi sotto stress da brivido nelle regioni a monte.

Figura S4. Livelli di metilazione di geni bassi, moderatamente e altamente espressi sotto stress da brivido nelle regioni del corpo genico.

Figura S5. Livelli di metilazione di geni bassi, moderatamente e altamente espressi sotto stress da brivido nelle regioni a valle.

Figura S6. Livelli di espressione di geni bassi, moderatamente e altamente metilati sotto stress da raffreddamento nelle regioni a monte.

Figura S7. Livelli di espressione di geni bassi, moderatamente e altamente metilati sotto stress da raffreddamento nelle regioni del corpo genico.

Figura S8. Livelli di espressione di geni bassi, moderatamente e altamente metilati sotto stress da raffreddamento nelle regioni a valle.

Figura S9. Livelli di metilazione dei geni espressi e non espressi sotto stress da raffreddamento.

Figura S10. Modelli di metilazione del CHH dei geni ritenuti e persi nella pianta del tè.

Figura S11. Correlazione tra divergenza di espressione e divergenza di metilazione di geni duplicati in contesti CG, CHG e CHH.

Figura S12. Metilazione e divergenza di espressione di geni duplicati con diverse età evolutive e pressioni selettive.

Figura S13. Livelli di espressione e metilazione di geni duplicati di piante da tè derivati ​​da quattro eventi di duplicazione, tra cui duplicazione dell'intero genoma (blu), duplicazione tandem (verde), duplicazione prossimale (rosso) e duplicazioni trasposte (ciano).

Figura S14. Schemi di espressione e metilazione di geni duplicati in cui una copia ha inserzioni TE nei promotori e l'altra no.

Figura S15. Modelli di espressione e metilazione di geni duplicati correlati alla qualità del tè.

Figura S16. Regioni differenzialmente metilate (DMR) di piante di tè sotto stress da freddo.

Figura S17. Geni differenzialmente espressi (DEG) di piante di tè sotto stress da freddo.

Figura S18. Livelli di espressione di tre geni chiave sensibili al freddo nelle piante di tè sotto trattamento di refrigerazione.

Figura S19. Schemi di metilazione di tre geni sensibili al freddo nelle piante di tè sotto stress da brivido.

Figura S20. Modelli di espressione RT-qPCR di sette geni rappresentativi correlati alla metilazione delle piante del tè, tra cui CsDRM1/3, CsDCL2/3, CsRDR2, CsRDM1 e CsHEN1, sotto trattamento di refrigerazione.

Tabella S1. Riassunto del sequenziamento del bisolfito dell'intero genoma.

Tabella S2. Wilcoxon rank sum test con correzione di continuità di tutti i confronti tra livelli di metilazione e di espressione.

Tabella S3. Geni differenzialmente espressi identificati tra campioni di controllo e di trattamento di refrigerazione.

Tabella S4. Geni differenzialmente metilati identificati tra diversi confronti di campioni di trattamento di refrigerazione.

Tabella S5. Annotazione GO dei geni condivisi tra DEG e geni associati a DMR.

Tabella S6. Informazioni riassuntive sui geni correlati alla metilazione e alla demetilazione del DNA nelle piante del tè.

Tabella S7. Le sequenze di primer utilizzate in questo studio.

Nota: l'editore non è responsabile per il contenuto o la funzionalità delle informazioni di supporto fornite dagli autori. Qualsiasi domanda (diversa dal contenuto mancante) deve essere indirizzata all'autore corrispondente per l'articolo.


La metilazione atipica del DNA, la distribuzione delle dimensioni dell'sRNA e la gametogenesi femminile sono correlate alla compattazione del genoma in Utricularia gibba

La via di metilazione del DNA più studiata nelle piante è la metilazione del DNA diretta dall'RNA (RdDM), che è un meccanismo conservato che coinvolge gli RNA non codificanti per controllare l'espansione delle regioni intergeniche. Tuttavia, si sa poco sulla relazione tra le riduzioni delle dimensioni del genoma delle piante e la metilazione del DNA.

Perché le dimensioni compatte del genoma della pianta carnivora Utricularia gibba, indaghiamo in questa pianta il panorama dell'RNA non codificante e la metilazione del DNA attraverso una combinazione di approcci citologici, evolutivi e trascrittomici e di metilazione dell'intero genoma.

Segnaliamo una distribuzione insolita di RNA non codificanti in U. gibba rispetto ad altre angiosperme caratterizzate, che erano correlate a un livello inferiore di metilazione globale del genoma, come determinato da una nuova strategia basata sul sequenziamento del DNA a lettura lunga e corroborata dall'analisi del bisolfito dell'intero genoma. Inoltre, hanno scoperto che i geni coinvolti nella via RdDM potrebbero non essere funzionalmente attivi in U. gibba, compreso un troncato DICER-LIKE 3 (DCL3), coinvolti nella produzione di piccoli RNA da 24 nt.

I nostri risultati suggeriscono che la pressione selettiva per conservare un percorso RdDM completamente funzionale potrebbe essere ridotta nei genomi compatti e un difettoso DCL3 correlano con una percentuale ridotta di piccoli RNA da 24 nt e alterazioni dello sviluppo in U. gibba, che potrebbe rappresentare un primo passo nell'evoluzione dell'apomissia.


Discussione

Nel presente studio, abbiamo cercato di espandere l'attuale visione dei confronti delle alterazioni della metilazione tra diversi tipi di cancro. Utilizzando i dati di metilazione del DNA derivati ​​da MeDIP-seq e MRE-seq, siamo stati in grado di esplorare in modo completo la propensione per le alterazioni della metilazione nel cancro a essere specifiche, in base al loro tipo di cellula di origine e ai modi in cui le alterazioni sono state condivise fisicamente o funzionalmente tra due distinti tipi di cancro: GBM ed EAC. Abbiamo identificato migliaia di DMR in entrambi i tumori, altamente arricchiti all'interno delle regioni regolatorie, inclusi promotori e potenziatori.

La piattaforma array Infinium 450k e la più recente piattaforma array 850k sono stati lo standard di pratica per misurare la metilazione e il metodo di scelta per molti studi TCGA 2,5,62,63,64. Durante la convalida dei nostri DMR utilizzando i dati di metilazione del DNA del cancro generati da TCGA con la piattaforma Infinium 450K, abbiamo scoperto che circa la metà dei nostri DMR non poteva essere rilevata, a causa della copertura relativamente bassa della piattaforma (52,55% e 46,55%, EAC e GBM DMR, rispettivamente) (Tabella supplementare 2). Anche confrontando con la più recente piattaforma 850K, abbiamo comunque riscontrato che il 41,85% (EAC) e il 38,13% (GBM) dei nostri DMR sono stati persi (Tabella supplementare 2). Gli HypoDMR spesso non contenevano una sonda (75,87% (450k) e 62,44% (850k) per EAC e 81,55% (450k) e 67,00% (850k) per GBM), mentre più della metà di tutti gli hyperDMR conteneva sonde (58,57%) (450k) e 67,97% (850k) per EAC e 68,90% (450k) e 74,62% ​​(850k) per GBM Dal quarantuno al 49% dei CpG all'interno dei DMR profilati tramite il nostro metodo ma mancati dall'array Infinium 450K sono stati situato all'interno di regioni annotate come aventi un potenziale potenziatore attivo basato sulle annotazioni dello stato chromHMM 18 della Roadmap.Come noi e altri abbiamo dimostrato che la metilazione nelle regioni potenziatrici può svolgere un ruolo importante nel cancro 25,26,65, l'inclusione di questo set di CpG non coperto dall'array Infinium, ma coperto dal nostro metodo, è fondamentale per comprendere l'impatto che le anomalie della metilazione del DNA hanno sul cancro.

Sebbene l'uso combinato di MeDIP-seq e MRE-seq per interrogare i livelli di metilazione dell'intero genoma abbia molti vantaggi rispetto alle tecniche basate su array, va notato che questo approccio non è privo di limitazioni. Ad esempio, MeDIP-seq si arricchisce per le regioni genomiche con un CpG metilato, tuttavia, l'esatto CpG che è metilato all'interno di una determinata lettura acquisita è sconosciuto. Inoltre, MRE-seq si limita a interrogare i siti di restrizione per gli enzimi utilizzati nel protocollo, che coprono solo una piccola frazione di tutti i siti CpG genomici66. Sebbene questi metodi non producano una misurazione quantitativa dello stato di metilazione a ciascun CpG, come viene generato utilizzando il sequenziamento del bisolfito dell'intero genoma (WGBS), insieme questi metodi forniscono dati complementari che possono essere utilizzati per prevedere computazionalmente lo stato di metilazione dei singoli CpG, che ricapitolano i risultati di WGBS bene e ad una frazione del costo 41 .

Dopo aver scoperto che c'erano molti più hyperDMR condivisi tra i due tipi di cancro del previsto, abbiamo cercato di chiarire le possibili funzioni all'interno di queste regioni. Come previsto, abbiamo scoperto che i promotori del core TSG erano spesso arricchiti all'interno di hyperDMR. L'esame dei cambiamenti di espressione sui TSG con l'ipermetilazione del potenziatore e/o del promotore ha rivelato una perdita di espressione generale all'interno dei tumori rispetto ai normali, suggerendo che diversi tumori alterano congiuntamente lo stato di metilazione delle regioni regolatorie dei TSG, contribuendo eventualmente alla loro perdita di espressione nel cancro.

Gli hyperDMR GBM e EAC si sono anche arricchiti per le regioni potenziatrici attive, che hanno mostrato l'arricchimento unico di diversi processi e percorsi biologici, nonché l'arricchimento condiviso per quanto riguarda processi come l'apoptosi. L'esame di 140 geni correlati all'apoptosi ha rivelato molti con un aumento della metilazione del promotore in entrambi i tipi di cancro, mentre molti più cambiamenti di metilazione maturati all'interno degli stimolatori circostanti. Questi risultati suggeriscono che il silenziamento dei geni coinvolti nella via di segnalazione apoptotica tramite metilazione a livello di enhancer e promotori può essere un meccanismo comune condiviso tra i tipi di cancro.

La misura in cui le alterazioni della metilazione del DNA modellano l'attività trascrizionale rimane poco chiara nel cancro. Per comprendere meglio la relazione tra la metilazione del DNA alterata e l'impatto fenotipico tramite i cambiamenti dell'espressione genica, abbiamo identificato motivi di legame con TF arricchiti sia nei ceDMR EAC che GBM. Abbiamo scoperto che i TF associati ai ce-iperDMR dell'EAC hanno mostrato una ridotta espressione genica nel cancro rispetto all'endometrio normale, mentre i TF associati ai ce-ipoDMR dell'EAC hanno mostrato una maggiore espressione. Allo stesso modo, in GBM, abbiamo osservato incidenze specifiche di perdita di metilazione su regioni recanti segni di potenziatori attivi in ​​tipi cellulari alternativi, accompagnando un'aumentata espressione di motivi TF inclusi. Questi risultati suggeriscono che l'abbondanza alterata di TF potrebbe probabilmente guidare i modelli di metilazione differenziale sulle regioni regolatorie in questi tumori.

Analisi di arricchimento GO di set EAC ce-iperDMR che contenevano cluster di motivi arricchiti di legame TF spesso arricchiti per termini GO associati al tipo di cellula originale, principalmente termini di malattia specifica dell'utero. Sebbene i GBM ce-hyperDMR non abbiano mostrato un simile arricchimento dei termini delle malattie specifiche del cervello, l'esame delle loro annotazioni in numerosi cervelli normali e nei tessuti cerebrali in via di sviluppo ha rivelato che centinaia di più GBM hyperDMR potrebbero essere annotati come potenziatori nei tessuti cerebrali adulti piuttosto che nel cervello fetale . Inoltre, i picchi H3K4me1 e H3K27ac all'interno dei tessuti cerebrali adulti sono stati trovati più comunemente negli hyperDMR GBM rispetto ai picchi nei tessuti cerebrali in via di sviluppo, suggerendo che i potenziatori che ottengono la metilazione nel GBM sono più attivi nel mantenere la funzione cerebrale adulta rispetto allo sviluppo della funzione cerebrale. Al contrario, ce-ipoDMR con motivi arricchiti di legame con TF erano principalmente associati a termini GO correlati al cancro. Questi risultati sono coerenti con l'ipotesi della "crisi di identità delle cellule tumorali" 67 : durante la carcinogenesi, i potenziatori tessuto-specifici possono essere metilati e silenziati oltre al silenziamento dei TF tessuto-specifici, contribuendo alla perdita dell'identità cellulare originale. Gli stimolatori del cancro ipometilati e i TF sovraregolati associati possono anche contribuire alla carcinogenesi attivando percorsi di pro-crescita, pro-migrazione e geni specifici per altri tipi di cellule, con conseguente deregolazione del destino cellulare. Questo concetto è ulteriormente illustrato da due esempi di perdita di metilazione in GBM su enhancer attivi in ​​un tipo di tessuto distante accompagnato da una maggiore espressione del previsto TF che lega l'enhancer e il gene bersaglio (Fig. 3d, e).

Poiché è stato dimostrato che i TE ospitano elementi regolatori e sono stati regolarmente filtrati negli studi basati su array di metilazione, abbiamo esaminato lo stato di metilazione in varie sottofamiglie di TE in entrambi i tipi di cancro. Una grande proporzione di TE sovrapposti sia EAC che GBM iper e ipoDMR aveva un potenziale potenziatore e/o promotore, come determinato dalle annotazioni dell'epigenoma umano di riferimento della Roadmap. Anomalie di metilazione specifiche del cancro sono state trovate in GBM ed EAC, possibilmente associate ad attività tessuto-specifica, coerenti con l'osservazione che i TE possono svolgere ruoli di potenziamento tessuto-specifici 68 . Tuttavia, l'arricchimento della sottofamiglia dei retrotrasposoni MER52A è stato osservato sia negli ipoDMR di tipo canceroso che in diversi altri tipi di cancro, suggerendo un potenziale ruolo di questa sottofamiglia nella carcinogenesi. Infine, diversi casi di TE ipometilati hanno mostrato il marchio dell'istone promotore attivo, H3K4me3, nella linea cellulare U87 (GBM), suggerendo che un meccanismo di cancro condiviso può includere l'alterazione del panorama regolatore del gene attraverso la demetilazione degli elementi regolatori ospitati all'interno dei TE.


Conclusioni

Dopo decenni di lavoro, la ricerca sulla metilazione del DNA sta entrando in una nuova fase. La capacità di analizzare i modelli di metilazione di interi genomi ci consentirà, per la prima volta, di ottenere il tipo più elementare di informazioni su questa modifica: la sua posizione all'interno del genoma. Questo, a sua volta, dovrebbe consentire di chiarire come la metilazione del DNA influenzi la funzione della cromatina e il ruolo che svolge nello sviluppo e nella malattia. La scelta dell'approccio migliore per analizzare la metilazione del DNA dipende in ultima analisi dalla domanda biologica, dall'organismo modello, dal budget e, in una certa misura, dall'avventura (vedi Fig. 4, Tabella 1). La tecnologia dei microarray sta passando da uno strumento esoterico utilizzato principalmente per misurare i livelli di mRNA a un approccio generale che potrebbe presto essere comune come il Southern blotting e la PCR. Gli entusiasmanti sviluppi nel sequenziamento ad alto rendimento potrebbero rendere questa la prossima tecnologia di scelta, sostituendo i microarray entro pochi anni. Più avanti, le tecnologie di sequenziamento di singole molecole promettono di trasformare in realtà l'analisi sensibile di piccole quantità di un campione privo di artefatti di amplificazione. Il passaggio della genomica dalla provincia di laboratori e consorzi altamente specializzati a strumento standard della biologia molecolare promette di rivoluzionare ogni campo in cui, come nella ricerca sulla metilazione del DNA, l'informazione genomica è utile.

Panoramica delle piattaforme disponibili per l'analisi su larga scala della metilazione del DNA


1 RELAZIONI CONCRETE

I virus a RNA come il coronavirus 2 della sindrome respiratoria acuta grave (SARS-CoV-2) sono in grado di indurre disfunzioni immunitarie attraverso il dirottamento degli epigenomi delle cellule immunitarie dell'ospite e l'alterazione dei programmi trascrizionali per eludere le difese immunitarie. 1 L'epigenetica offre una finestra sulla comprensione delle interazioni ospite-patogeno, decodificando il dialogo biologico tra ospite e agente patogeno e comprendendo gli esiti della malattia correlata al patogeno. 2-5 Prove crescenti hanno dimostrato che vari componenti del sistema immunitario dell'ospite sono drasticamente alterati durante l'infezione da SARS-CoV-2 e l'entità della disregolazione immunitaria è correlata alla grave malattia e mortalità da COVID-19. 6 Tuttavia, la nostra conoscenza del panorama epigenetico delle cellule immunitarie durante una grave infezione da SARS-CoV-2 rimane limitata.

Il lavoro precedente ha mostrato che il panorama epigenetico della metilazione del DNA (DNAm) della cellula ospite è alterato 7 modulando la presentazione dell'antigene immunitario durante l'infezione da coronavirus. 8 Uno studio trascrittomico comparativo di virus influenzali e coronavirus ha rivelato la manipolazione del coronavirus delle risposte IFN antivirali dell'ospite. 9 In particolare, gli studi trascrizionali iniziali sull'infezione da SARS-CoV-2 delle cellule ospiti bersaglio hanno rivelato una firma trascrizionale unica rispetto ad altri virus respiratori caratterizzati da soppressione dell'induzione del gene IFN antivirale e modelli di espressione genica elevati di chemochine/citochine a sostegno delle osservazioni iniziali della soppressione del coronavirus di risposte antivirali. 10 Studi RNA-Seq su cellule singole su cellule mononucleate del sangue periferico di pazienti infetti da SARS-CoV-2 suggeriscono una distinta firma immunitaria periferica trascrizionale di COVID-19 grave costituita da perturbazioni dei geni stimolati da IFN, geni di presentazione dell'antigene e geni proinfiammatori . 11, 12 Tuttavia, non è noto se i modelli DNAm aberranti delle cellule immunitarie dell'ospite siano presenti nel COVID-19 grave.

In questo studio, abbiamo studiato i profili DNAm dell'intero genoma utilizzando l'array Infinium MethylationEPIC 13 nelle cellule mononucleate del sangue periferico di 9 individui con COVID-19 grave rispetto a 9 controlli non infetti, 5 individui ricoverati con influenza A o B, 9 individui con HIV primario -1 infezione (naïve al trattamento conta media di CD4: 627 cellule/mm3) e 9 individui coinfettati con COVID-19 lieve/moderato e HIV-1 (in terapia antiretrovirale giorni mediani dall'insorgenza dei sintomi alla prima visita: 34 giorni media di conta di CD4 : 544 cellule/mm 3 ) (Fig. 1A). I partecipanti gravi a COVID-19 stavano ricevendo ventilazione meccanica o ossigeno supplementare, hanno mostrato RNA plasmatico SARS-CoV-2 rilevabile mediante PCR digitale con goccioline e linfopenia (0,1-1,1 linfociti/mcL). Le caratteristiche cliniche dei nostri partecipanti a COVID-19 gravi supportano i risultati dell'RNA SARS-CoV-2 rilevato nel sangue chiamato RNAemia 14 e linfopenia 15 associata a COVID-19 grave. I partecipanti gravi a COVID-19 avevano storie di trattamento che includevano l'uso di idrossiclorochina, clorochina, zitromicina, lopinavir/ritonavir, vancomicina, ceftriaxone o piperacillina/tazobactam.

Sulla base dell'accumulo di prove che riportano cambiamenti drammatici nella composizione dei tipi di cellule immunitarie nei casi gravi di COVID-19, 12, 16-18, la nostra analisi iniziale del nostro set di dati DNAm ha studiato le differenze nelle proporzioni stimate del tipo cellulare tra i gruppi utilizzando la metilazione differenziale specifica del tipo cellulare profili. 16 Abbiamo utilizzato il pacchetto Epigenetic Disection of Intra-Sample-Heterogeneity (EpiDISH) 19, 20 per dedurre frazioni di 7 sottotipi di cellule immunitarie a priori (cellule B, cellule T CD4+, cellule T CD8+, cellule NK, monociti, neutrofili ed eosinofili ) basato su 3 metodi: correlazioni parziali robuste, 16 CIBERSORT, 21 e Proiezione vincolata 22 metodi. Come previsto, abbiamo osservato una differenza significativa nel CD4 [F(4, 36 = 28.47, P < 0.0001] e percentuale di cellule T CD8 per tutti e 5 i gruppi [F(4, 36 = 14.68, P < 0.0001]. Confronti post hoc utilizzando il test di Tukey hanno indicato una perdita significativa nelle percentuali di cellule T CD4+ e CD8+ dedotte da DNAm in COVID-19 grave rispetto a controlli non infetti, campioni HIV primari e influenza (P < 0,05) (Fig. 1B). A supporto dei risultati nell'HIV, abbiamo osservato una diminuzione significativa della percentuale stimata di cellule T CD4 (P = 0,0001) e aumento della percentuale di cellule T CD8 (P = 0,006) nella coinfezione primaria da HIV e HIV/COVID-19 rispetto ai controlli non infetti (Fig. 1B). Abbiamo osservato una significativa diminuzione delle proporzioni di cellule NK associate a COVID-19 grave rispetto alla coinfezione primaria da HIV e HIV/COVID-19 (P < 0.05). Il cambiamento più eclatante dedotto da DNAm nella composizione del tipo cellulare è stato un aumento significativo della proporzione di neutrofili osservata nei partecipanti a COVID-19 gravi rispetto ai controlli non infetti, all'infezione primaria da HIV, all'influenza ospedaliera e alla coinfezione HIV/COVID-19.P < 0,0001 Fig. 1B). Abbiamo calcolato un rapporto neutrofili-linfociti dedotto da DNAm (NLR) dividendo la % relativa di neutrofili dedotta per la relativa % dedotta di linfociti (cellule T CD4+, CD8+ e cellule B). I partecipanti con COVID-19 gravi hanno avuto un NLR significativamente maggiore rispetto ai controlli non infetti, all'infezione da HIV, all'influenza ospedaliera e alla coinfezione HIV/COVID-19 (P < 0,0001 Fig. 1C), a sostegno del lavoro che dimostra che il rapporto NLR basato su test clinici di laboratorio predice COVID-19 grave nelle prime fasi dell'infezione. 16 Questi risultati supportano anche la recente ricerca trascrittomica a cellula singola del sangue periferico che evidenzia un potenziale spostamento nella traiettoria cellulare verso una popolazione di neutrofili in COVID-19, 12 un rapporto sui neutrofili infiammatori a bassa densità che si verificano in grave COVID-19 correlato alla coagulopatia, 23 e infiltrazione polmonare dei neutrofili da pazienti COVID-19 sottoposti ad autopsia. 24 Questa grande percentuale di neutrofili periferici associati a COVID-19 grave potrebbe essere una fonte di trappole extracellulari di neutrofili in eccesso attraverso i compartimenti corporei con conseguente danno permanente agli organi e potenziale morte. Per esaminare questa ipotesi, abbiamo profilato i modelli di DNAm nei tessuti polmonari post mortem di 15 individui con COVID-19 e 4 controlli non infetti e abbiamo osservato un aumento significativo dei neutrofili dedotto dall'analisi di deconvoluzione del tipo cellulare basata sul DNAm nel polmone post mortem COVID-19 rispetto ai non infetti. tessuti polmonari (Fig. 1D).

Successivamente abbiamo valutato i cambiamenti nel DNAm dell'intero genoma associati a COVID-19 grave confrontando con controlli non infetti e identificato 40.904 loci differenzialmente metilati associati a COVID-19 grave a (Δ?-valore > |0.20| e significativo a FDR aggiustato P < 0.05). Confrontando il DNAm dell'intero genoma associato a COVID-19 grave contro l'influenza, sono stati identificati 26.733 loci di metilazione differenziale a (Δ?-valore > |0.20| e significativo a FDR aggiustato P < 0,05) e un'infezione virale da RNA associata a linfopenia e immunosoppressione, l'infezione primaria da HIV ha identificato 51.728 loci differenziali di metilazione a (Δ?-valore > |0.20| e significativo a FDR aggiustato P < 0.05). In particolare, tra i loci differenzialmente metilati associati a COVID-19 grave, abbiamo osservato una significativa ipermetilazione nelle regioni regolatorie dei geni coinvolti nella risposta IFN di tipo I associata a COVID-19 grave (Fig. 1E) compresi i geni di difesa antivirale di prima linea come IFITM1 e ISG20 (Fig. 1G e H) a sostegno della nozione di SARS-CoV-2 che sopprime le risposte IFN dell'ospite. 10 Abbiamo anche osservato livelli aberranti di DNAm associati a COVID-19 grave correlato al recettore dell'ospite virale SARS-CoV-2 ACE2 gene che supporta il lavoro che suggerisce l'up-regulation di ACE2 durante l'infezione da SARS-CoV-2. 25 Al contrario, abbiamo osservato una significativa ipometilazione nelle regioni regolatorie dei geni coinvolti nell'infiammazione immunitaria e nei geni delle citochine associati a COVID-19 grave (Fig. 1F) inclusi i loci in una regione regolatoria del NLRP3 infiammatorio e antivirale MX1 geni (Fig. 1I e J). DNAm in grave COVID-19 al gene antivirale MX1 significativamente associato alla carica virale plasmatica di SARS-CoV-2 e alla conta piastrinica (Fig. 1K e L). Questi risultati suggeriscono che i modelli di DNAm nelle cellule immunitarie possono fornire una firma di un grave COVID-19 rappresentato da un'orchestrazione epigenetica squilibrata di programmi trascrizionali del gene infiammatorio e IFN riportati da vari studi di espressione genica di SARS-CoV-2. 10-12 Questi dati supportano l'ipotesi che SARS-CoV-2 alteri l'epigenoma delle cellule immunitarie in un'onda di 2 colpi (1) imprimendo una chiusura dei programmi trascrizionali di IFN e (2) incorporando una risposta immunitaria addestrata alle citochine infiammatorie senza restrizioni che porta a grave COVID-19.

Abbiamo anche esaminato quali tipi di cellule immunitarie potrebbero guidare il segnale di metilazione associato a COVID-19 grave. Abbiamo utilizzato lo strumento eFORGE 2.0 26 per identificare un segnale specifico del tipo di cellula per i primi 1.000 siti ipo e ipermetilati differenzialmente metilati associati a COVID-19 in base al rilevamento dell'arricchimento della sovrapposizione con i segni istonici dal progetto Roadmap Epigenomics. Abbiamo scoperto che i primi 1.000 CpG ipometilati erano significativamente arricchiti nelle regioni potenziatrici dei neutrofili primari dal sangue periferico (E030) utilizzando il modello a 15 stati della cromatina del progetto Roadmap Epigenomics 27 (P = 7.11e−315, Q valore = 1.1e−310). Al contrario, abbiamo scoperto che i primi 1.000 CpG ipermetilati tipicamente associati alla repressione trascrizionale erano significativamente arricchiti nelle regioni del sito di inizio della trascrizione delle cellule T primarie (E033) dal sangue cordonale (P = 1.2e−285, Q valore = 1.85e−281), (E041) cellule T helper primarie (P = 1.08e-264, Q valore = 8,34e-261) e (E044) cellule T regolatorie primarie (P = 8.48e-239, Q valore = 4,38e-235). Questi risultati confermano la disregolazione dei neutrofili e delle cellule T come tipi di cellule rilevanti per la malattia per COVID-19 grave e suggeriscono una firma epigenomica di COVID-19 basata su DNAm aberrante nelle regioni regolatorie specifiche del tipo cellulare del genoma ospite.

I dati DNAm a livello di genoma sono stati utilizzati per sviluppare orologi epigenetici per stimare con precisione l'età cronologica e un predittore della durata della vita nelle cellule e nei tessuti immunitari. 28-31 Malattie infettive come l'HIV accelerano l'orologio epigenetico 32, 33 indicativi di effetti dannosi di un agente patogeno dell'RNA sull'epigenoma delle cellule immunitarie dell'ospite. Per studiare l'età epigenetica nel COVID-19 grave, abbiamo esaminato la misura di Horvath dell'accelerazione dell'età epigenetica secondo l'orologio epigenetico 29 di PhenoAge e valutato il rischio di mortalità dedotto da DNAm secondo GrimAge. Si stima che 30 individui con grave COVID-19 abbiano un'accelerazione dell'età epigenetica significativamente maggiore rispetto ai controlli non infetti e all'influenza (P < 0,05 Fig. 2A). Inoltre, abbiamo anche osservato un aumento significativo del rischio di mortalità nel COVID-19 grave rispetto ai controlli non infetti, all'HIV primario e alla coinfezione HIV/COVID-19 (P < 0,05 Fig. 2B). È interessante notare che non abbiamo osservato diminuzioni significative della lunghezza dei telomeri basati sul DNAm nel COVID-19 grave rispetto ai controlli non infetti (P valore = 0,22 Fig. 2C). Tuttavia, convalidando i precedenti rapporti sull'HIV, abbiamo scoperto che gli individui coinfettati con l'HIV e il COVID-19 lieve/moderato avevano una lunghezza dei telomeri stimata significativamente più breve rispetto ai controlli non infetti, all'influenza e al COVID-19 grave.P < 0,05 Fig. 2C). Abbiamo anche utilizzato il nostro set di dati DNAm per dedurre stime di biomarcatori basate su DNAm precedentemente convalidate per la mortalità, tra cui il biomarcatore della funzione renale cistatina C e il marcatore di fibrosi TIMP metallopeptidasi inibitore 1 (TIMP-1). 30 I livelli stimati di biomarcatori cistatina e TIMP-erano significativamente aumentati nel COVID-19 grave rispetto ai controlli non infetti (P < 0,05) e influenza (P < 0,05) (Fig. 2D ed E). Inoltre, la cistatina e il TIMP-1 erano significativamente aumentati negli individui coinfettati con HIV e COVID-19 lieve/moderato rispetto all'HIV primario (P < 0.05). Overall, these findings suggest severe COVID-19 is detrimental to host immune cell epigenomes and perturb the epigenetic clock.

Altogether, this epigenetic DNAm profiling study provides the first evidence for a distinct methylome signature in peripheral blood obtained from severe COVID-19 participants characterized by dramatic cell-type composition changes, hypomethylation of inflammatory genes, hypermethylation of IFN-related genes, and perturbations to the epigenetic clock and epigenetic inferred mortality risk. Our findings support the notion that SARS-CoV-2 dramatically reshapes peripheral blood and lung tissue host immune cell landscapes and may hijack the host epigenome by modifying cellular DNAm states. This may occur through viral RNA shed from dying cells in tissues and circulating viral protein components such as the ORF3a, 34 ORF6, 35 spike, membrane, and nucleocapsid 36 that have been shown to hamper the host immune response. SARS-CoV-2 likely alters other epigenetic mechanisms such as histone modifications and noncoding RNA in a cell-type and context-dependent fashion. Future research will need to need to replicate these findings in additional COVID-19 cohorts, examine whether DNAm differences are apparent in mild/moderate cases of COVID-19 that progress to severe disease, and whether an indelible epigenetic imprint of COVID-19 persist after recovery in convalescent patients.


Change history

Monk, M., Boubelik, M. & Lehnert, S. Temporal and regional changes in DNA methylation in the embryonic, extraembryonic and germ cell lineages during mouse embryo development. Sviluppo 99, 371–382 (1987).

Kafri, T. et al. Developmental pattern of gene-specific DNA methylation in the mouse embryo and germline. Genes Dev. 6, 705–714 (1992).

Smith, Z.D. et al. A unique regulatory phase of DNA methylation in the early mammalian embryo. Natura 484, 339–344 (2012).This is a characterization of the dynamic changes in DNA methylation during gametogenesis and early embryogenesis.

Mayer, W., Niveleau, A., Walter, J., Fundele, R. & Haaf, T. Demethylation of the zygotic paternal genome. Natura 403, 501–502 (2000).

Oswald, J. et al. Active demethylation of the paternal genome in the mouse zygote. Curr. Biol. 10, 475–478 (2000).

Inoue, A. & Zhang, Y. Replication-dependent loss of 5-hydroxymethylcytosine in mouse preimplantation embryos. Scienza 334, 194 (2011).

Cedar, H. & Bergman, Y. Linking DNA methylation and histone modification: patterns and paradigms. Nat. Rev. Genet. 10, 295–304 (2009).

Sanford, J.P., Clark, H.J., Chapman, V.M. & Rossant, J. Differences in DNA methylation during oogenesis and spermatogenesis and their persistence during early embryogenesis in the mouse. Genes Dev. 1, 1039–1046 (1987).

Bourc'his, D., Xu, G.L., Lin, C.S., Bollman, B. & Bestor, T.H. Dnmt3L and the establishment of maternal genomic imprints. Scienza 294, 2536–2539 (2001).

Brandeis, M. et al. The ontogeny of allele-specific methylation associated with imprinted genes in the mouse. EMBO J. 12, 3669–3677 (1993).

Li, X. et al. A maternal-zygotic effect gene, Zfp57, maintains both maternal and paternal imprints. Dev. Cellula 15, 547–557 (2008).

Mackay, D.J. et al. Hypomethylation of multiple imprinted loci in individuals with transient neonatal diabetes is associated with mutations in ZFP57. Nat. Genet. 40, 949–951 (2008).

Wossidlo, M. et al. 5-Hydroxymethylcytosine in the mammalian zygote is linked with epigenetic reprogramming. Nat. Commun. 2, 241 (2011).

Nakamura, T. et al. PGC7/Stella protects against DNA demethylation in early embryogenesis. Nat. Cell Biol. 9, 64–71 (2007).

Nakamura, T. et al. PGC7 binds histone H3K9me2 to protect against conversion of 5mC to 5hmC in early embryos. Natura 486, 415–419 (2012).

Farthing, C.R. et al. Global mapping of DNA methylation in mouse promoters reveals epigenetic reprogramming of pluripotency genes. PLoS Genet. 4, e1000116 (2008).

Ng, R.K. et al. Epigenetic restriction of embryonic cell lineage fate by methylation of Elf5. Nat. Cell Biol. 10, 1280–1290 (2008). This report suggests that demethylation of Elf5 in the early embryo licenses extraembryonic differentiation.

Koh, K.P. et al. Tet1 and Tet2 regulate 5-hydroxymethylcytosine production and cell lineage specification in mouse embryonic stem cells. Cell Stem Cell 8, 200–213 (2011).

Maegawa, S. et al. Widespread and tissue specific age-related DNA methylation changes in mice. Genome Res. 20, 332–340 (2010).

Kaminen-Ahola, N. et al. Maternal ethanol consumption alters the epigenotype and the phenotype of offspring in a mouse model. PLoS Genet. 6, e1000811 (2010).

Daxinger, L. & Whitelaw, E. Transgenerational epigenetic inheritance: more questions than answers. Genome Res. 20, 1623–1628 (2010).

Okano, M., Bell, D.W., Haber, D.A. & Li, E. DNA methyltransferases Dnmt3a and Dnmt3b are essential for de novo methylation and mammalian development. Cellula 99, 247–257 (1999).

Brandeis, M. et al. Sp1 elements protect a CpG island from de novo methylation. Natura 371, 435–438 (1994).

Straussman, R. et al. Developmental programming of CpG island methylation profiles in the human genome. Nat. Struct. Mol. Biol. 16, 564–571 (2009). This work shows that protection of CpG islands from de novo methylation is determined by sequence information.

Laurent, L. et al. Dynamic changes in the human methylome during differentiation. Genome Res. 20, 320–331 (2010).

De Carvalho, D.D. et al. DNA methylation screening identifies driver epigenetic events of cancer cell survival. Cancer Cell 21, 655–667 (2012).

Cedar, H. & Bergman, Y. Programming of DNA methylation patterns. Annu. Rev. Biochem. 81, 97–117 (2012).

Lienert, F. et al. Identification of genetic elements that autonomously determine DNA methylation states. Nat. Genet. 43, 1091–1097 (2011).

Macleod, D., Charlton, J., Mullins, J. & Bird, A.P. Sp1 sites in the mouse Aprt gene promoter are required to prevent methylation of the CpG island. Genes Dev. 8, 2282–2292 (1994).

Siegfried, Z. et al. DNA methylation represses transcription in vivo. Nat. Genet. 22, 203–206 (1999).

Goren, A. et al. Fine tuning of globin gene expression by DNA methylation. PLoS ONE 1, e46 (2006).

Weber, M. et al. Distribution, silencing potential and evolutionary impact of promoter DNA methylation in the human genome. Nat. Genet. 39, 457–466 (2007).

Meissner, A. et al. Genome-scale DNA methylation maps of pluripotent and differentiated cells. Natura 454, 766–770 (2008).

Ooi, S.K. et al. DNMT3L connects unmethylated lysine 4 of histone H3 to de novo methylation of DNA. Natura 448, 714–717 (2007).

Otani, J. et al. Structural basis for recognition of H3K4 methylation status by the DNA methyltransferase 3A ATRX-DNMT3-DNMT3L domain. EMBO Rep. 10, 1235–1241 (2009).

Clouaire, T. et al. Cfp1 integrates both CpG content and gene activity for accurate H3K4me3 deposition in embryonic stem cells. Genes Dev. 26, 1714–1728 (2012).

Pollack, Y., Stein, R., Razin, A. & Cedar, H. Methylation of foreign DNA sequences in eukaryotic cells. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 77, 6463–6467 (1980).

Yisraeli, J. et al. Muscle-specific activation of a methylated chimeric actin gene. Cellula 46, 409–416 (1986).

Li, E., Bestor, T.H. & Jaenisch, R. Targeted mutation of the DNA methyltransferase gene results in embryonic lethality. Cellula 69, 915–926 (1992).

Leonhardt, H., Page, A.W., Weier, H.U. & Bestor, T.H. A targeting sequence directs DNA methyltransferase to sites of DNA replication in mammalian nuclei. Cellula 71, 865–873 (1992).

Gruenbaum, Y., Cedar, H. & Razin, A. Substrate and sequence specificity of a eukaryotic DNA methylase. Natura 295, 620–622 (1982).

Bostick, M. et al. UHRF1 plays a role in maintaining DNA methylation in mammalian cells. Scienza 317, 1760–1764 (2007).

Sharif, J. et al. The SRA protein Np95 mediates epigenetic inheritance by recruiting Dnmt1 to methylated DNA. Natura 450, 908–912 (2007).

Sharif, J. & Koseki, H. Recruitment of Dnmt1 roles of the SRA protein Np95 (Uhrf1) and other factors. Prog. Mol. Biol. Transl. Sci. 101, 289–310 (2011).

Achour, M. et al. The interaction of the SRA domain of ICBP90 with a novel domain of DNMT1 is involved in the regulation of VEGF gene expression. Oncogene 27, 2187–2197 (2008).

David, L. et al. A high-resolution map of transcription in the yeast genome. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 103, 5320–5325 (2006).

Petruk, S. et al. TrxG and PcG proteins but not methylated histones remain associated with DNA through replication. Cellula 150, 922–933 (2012).

Ben-Shushan, E., Pikarsky, E., Klar, A. & Bergman, Y. Extinction of Oct-3/4 gene expression in embryonal carcinoma x fibroblast somatic cell hybrids is accompanied by changes in the methylation status, chromatin structure, and transcriptional activity of the Oct-3/4 upstream region. Mol. Cell. Biol. 13, 891–901 (1993).

Gidekel, S. & Bergman, Y. A unique developmental pattern of Oct-3/4 DNA methylation is controlled by a cis-demodification element. J. Biol. chimica 277, 34521–34530 (2002).

Feldman, N. et al. G9a-mediated irreversible epigenetic inactivation of Oct-3/4 during early embryogenesis. Nat. Cell Biol. 8, 188–194 (2006). This work demonstrates that de novo methylation is a late event in the inactivation of pluripotency genes but provides stability over time.

Epsztejn-Litman, S. et al. De novo DNA methylation promoted by G9a prevents reprogramming of embryonically silenced genes. Nat. Struct. Mol. Biol. 15, 1176–1183 (2008).

Keohane, A.M., Lavender, J.S., O'Neill, L.P. & Turner, B.M. Histone acetylation and X inactivation. Dev. Genet. 22, 65–73 (1998).

Plath, K. et al. Role of histone H3 lysine 27 methylation in X inactivation. Scienza 300, 131–135 (2003).

Silva, J. et al. Establishment of histone H3 methylation on the inactive X chromosome requires transient recruitment of Eed-Enx1 polycomb group complexes. Dev. Cellula 4, 481–495 (2003).

Lock, L.F., Takagi, N. & Martin, G.R. Methylation of the HPRT gene on the inactive X occurs after chromosome inactivation. Cellula 48, 39–46 (1987).

Gendrel, A.V. et al. Smchd1-dependent and -independent pathways determine developmental dynamics of CpG island methylation on the inactive x chromosome. Dev. Cellula 23, 265–279 (2012).

Kaslow, D.C. & Migeon, B.R. DNA methylation stabilizes X chromosome inactivation in eutherians but not in marsupials: evidence for multistep maintenance of mammalian X dosage compensation. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 84, 6210–6214 (1987).

Wareham, K.A., Lyon, M.F., Glenister, P.H. & Williams, E.D. Age related reactivation of an X-linked gene. Natura 327, 725–727 (1987).

Lande-Diner, L. et al. Role of DNA methylation in stable gene repression. J. Biol. chimica 282, 12194–12200 (2007).

Liang, G. et al. Cooperativity between DNA methyltransferases in the maintenance methylation of repetitive elements. Mol. Cell. Biol. 22, 480–491 (2002).

Jones, P.A. & Liang, G. Rethinking how DNA methylation patterns are maintained. Nat. Rev. Genet. 10, 805–811 (2009).

Illingworth, R. et al. A novel CpG island set identifies tissue-specific methylation at developmental gene loci. PLoS Biol. 6, e22 (2008).

Vire, E. et al. The Polycomb group protein EZH2 directly controls DNA methylation. Natura 439, 871–874 (2006).

O'Hagan, H.M. et al. Oxidative damage targets complexes containing DNA methyltransferases, SIRT1, and polycomb members to promoter CpG Islands. Cancer Cell 20, 606–619 (2011).

Thillainadesan, G. et al. TGF-beta-dependent active demethylation and expression of the p15ink4b tumor suppressor are impaired by the ZNF217/CoREST complex. Mol. Cellula 46, 636–649 (2012).

Yisraeli, J. & Szyf, M. Gene methylation patterns and expression. in DNA methylation: Biochemistry and Biological Significance (eds. Razin, A., Cedar, H. & Riggs, A.D.) 352–370 (Springer-Verlag, New York, 1984).

Paroush, Z., Keshet, I., Yisraeli, J. & Cedar, H. Dynamics of demethylation and activation of the α actin gene in myoblasts. Cellula 63, 1229–1237 (1990).

Lichtenstein, M., Keini, G., Cedar, H. & Bergman, Y. B-cell specific demethylation: a novel role for the intronic κ-chain enhancer sequence. Cellula 76, 913–923 (1994).

Zhang, L.P., Stroud, J., Eddy, C.A., Walter, C.A. & McCarrey, J.R. Multiple elements influence transcriptional regulation from the human testis-specific PGK2 promoter in transgenic mice. Biol. Reprod. 60, 1329–1337 (1999).

Kirillov, A. et al. A role for nuclear NF-κB in B-cell-specific demethylation of the Igκ locus. Nat. Genet. 13, 435–441 (1996).

Goldmit, M. et al. Epigenetic ontogeny of the kappa locus during B cell development. Nat. Immunol. 6, 198–203 (2005).

Stadler, M.B. et al. DNA-binding factors shape the mouse methylome at distal regulatory regions. Natura 480, 490–495 (2011). The work shows that partially methylated regions are regulated by trans -acting factors, many of which may be enhancers.

ENCODE Project Consortium. et al. An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Natura 489, 57–74 (2012).

Sullivan, C.H. & Grainger, R.M. δ-Crystallin genes become hypomethylated in postmitotic lens cells during chicken development. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 84, 329–333 (1987).

Bhattacharya, S.K., Ramchandani, S., Cervoni, N. & Szyf, M. A mammalian protein with specific demethylase activity for mCpG DNA. Natura 397, 579–583 (1999).

Ng, H.H. et al. MBD2 is a transcriptional repressor belonging to the MeCP1 histone deacetylase complex. Nat. Genet. 23, 58–61 (1999).

Jost, J.P. Nuclear extracts of chicken embryos promote an active demethylation of DNA by excision repair of 5-methyldeoxycytidine. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 90, 4684–4688 (1993).

Weiss, A., Keshet, I., Razin, A. & Cedar, H. DNA demethylation in vitro: involvement of RNA. Cellula 86, 709–718 (1996).

Razin, A. et al. Replacement or 5-methylcytosine by cytosine: a possible mechanism for transient DNA demethylation during differentiation. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 83, 2827–2831 (1986).

Wu, H. et al. Dual functions of Tet1 in transcriptional regulation in mouse embryonic stem cells. Natura 473, 389–393 (2011).

Iqbal, K., Jin, S.G., Pfeifer, G.P. & Szabo, P.E. Reprogramming of the paternal genome upon fertilization involves genome-wide oxidation of 5-methylcytosine. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 108, 3642–3647 (2011).

Gu, T.P. et al. The role of Tet3 DNA dioxygenase in epigenetic reprogramming by oocytes. Natura 477, 606–610 (2011).

Wu, H. & Zhang, Y. Mechanisms and functions of Tet protein-mediated 5-methylcytosine oxidation. Genes Dev. 25, 2436–2452 (2011).

He, Y.F. et al. Tet-mediated formation of 5-carboxylcytosine and its excision by TDG in mammalian DNA. Scienza 333, 1303–1307 (2011). This work shows that 5mC can be oxidized by Tet to form products that are then repaired by glycosylases, thereby bringing about demethylation.

Valinluck, V. & Sowers, L.C. Endogenous cytosine damage products alter the site selectivity of human DNA maintenance methyltransferase DNMT1. Cancer Res. 67, 946–950 (2007).

Hashimoto, H. et al. Recognition and potential mechanisms for replication and erasure of cytosine hydroxymethylation. Nucleic Acids Res. 40, 4841–4849 (2012).

Popp, C. et al. Genome-wide erasure of DNA methylation in mouse primordial germ cells is affected by AID deficiency. Natura 463, 1101–1105 (2010).

Guo, J.U., Su, Y., Zhong, C., Ming, G.L. & Song, H. Hydroxylation of 5-Methylcytosine by TET1 Promotes Active DNA Demethylation in the Adult Brain. Cellula 145, 423–434 (2011). This work shows that TET1 mediates specific demethylation in the brain.

Fritz, E.L. & Papavasiliou, F.N. Cytidine deaminases: AIDing DNA demethylation? Genes Dev. 24, 2107–2114 (2010).

Rusmintratip, V. & Sowers, L.C. An unexpectedly high excision capacity for mispaired 5-hydroxymethyluracil in human cell extracts. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 97, 14183–14187 (2000).

Nabel, C.S. et al. AID/APOBEC deaminases disfavor modified cytosines implicated in DNA demethylation. Nat. chimica Biol. 8, 751–758 (2012).

Cedar, H. & Bergman, Y. Developmental regulation of immune system gene rearrangement. Curr. Opin. Immunol. 11, 64–69 (1999).

Engler, P. & Storb, U. Hypomethylation is necessary but not sufficient for V(D)J recombination within a transgenic substrate. Mol. Immunol. 36, 1169–1173 (1999).

Wilks, A., Seldran, M. & Jost, J.P. An estrogen-dependent demethylation of the 5′ end of the chicken vitellogenin gene is independent of DNA synthesis. Nucleic Acids Res. 12, 1163–1177 (1984).

Benvenisty, N., Mencher, D., Meyuchas, O., Razin, A. & Reshef, L. Sequential changes in DNA methylation patterns of the rat phosphoenolpyruvate carboxykinase gene during development. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 82, 267–271 (1985).

Shemer, R. et al. Methylation changes in the apo AI gene during embryonic development of the mouse. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 88, 10300–10304 (1991).

Kunnath, L. & Locker, J. Developmental changes in the methylation of the rat albumin and alpha-fetoprotein genes. EMBO J. 2, 317–324 (1983).

Busslinger, M., Hurst, J. & Flavell, R.A. DNA methylation and the regulation of the globin gene expression. Cellula 34, 197–206 (1983).

Siegfried, Z. & Cedar, H. DNA methylation: a molecular lock. Curr. Biol. 7, R305–R307 (1997).

Qian, W. et al. A histone acetyltransferase regulates active DNA demethylation in Arabidopsis. Scienza 336, 1445–1448 (2012).

Jones, P.A. & Baylin, S.B. The fundamental role of epigenetic events in cancer. Nat. Rev. Genet. 3, 415–428 (2002).

Jones, P.A. & Baylin, S.B. The epigenomics of cancer. Cellula 128, 683–692 (2007).

Baylin, S. & Bestor, T.H. Altered methylation patterns in cancer cell genomes: cause or consequence? Cancer Cell 1, 299–305 (2002).

Gal-Yam, E.N. et al. Frequent switching of Polycomb repressive marks and DNA hypermethylation in the PC3 prostate cancer cell line. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 105, 12979–12984 (2008).

Keshet, I. et al. Evidence for an instructive mechanism of de novo methylation in cancer cells. Nat. Genet. 38, 149–153 (2006). This work shows that de novo methylation of CpG islands in cancer occurs at fixed sites in the genome.

Zardo, G. et al. Integrated genomic and epigenomic analyses pinpoint biallelic gene inactivation in tumors. Nat. Genet. 32, 453–458 (2002).

Ohm, J.E. et al. A stem cell-like chromatin pattern may predispose tumor suppressor genes to DNA hypermethylation and heritable silencing. Nat. Genet. 39, 237–242 (2007).

Schlesinger, Y. et al. Polycomb mediated histone H3(K27) methylation pre-marks genes for de novo methylation in cancer. Nat. Genet. 39, 232–236 (2007).

Widschwendter, M. et al. Epigenetic stem cell signature in cancer. Nat. Genet. 39, 157–158 (2007).

Rakyan, V.K. et al. Human aging-associated DNA hypermethylation occurs preferentially at bivalent chromatin domains. Genome Res. 20, 434–439 (2010).

Teschendorff, A.E. et al. Age-dependent DNA methylation of genes that are suppressed in stem cells is a hallmark of cancer. Genome Res. 20, 440–446 (2010).

An, B. et al. Characteristic methylation profile in CpG island methylator phenotype-negative distal colorectal cancers. Int. J. Cancer 127, 2095–2105 (2010).

Belshaw, N.J. et al. Patterns of DNA methylation in individual colonic crypts reveal aging and cancer-related field defects in the morphologically normal mucosa. Carcinogenesis 31, 1158–1163 (2010).

Sasaki, M. et al. IDH1(R132H) mutation increases murine haematopoietic progenitors and alters epigenetics. Natura 488, 656–659 (2012).

You, J.S. & Jones, P.A. Cancer genetics and epigenetics: two sides of the same coin? Cancer Cell 22, 9–20 (2012).

Feinberg, A.P. & Vogelstein, B. Hypomethylation distinguishes genes of some human cancers from their normal counterparts. Natura 301, 89–92 (1983).

Berman, B.P. et al. Regions of focal DNA hypermethylation and long-range hypomethylation in colorectal cancer coincide with nuclear lamina-associated domains. Nat. Genet. 44, 40–46 (2012). This work demonstrates that demethylation in cancer occurs at lamin-associated domains.

Hon, G.C. et al. Global DNA hypomethylation coupled to repressive chromatin domain formation and gene silencing in breast cancer. Genome Res. 22, 246–258 (2012).

Laird, P.W. et al. Suppression of intestinal neoplasia by DNA hypomethylation. Cellula 81, 197–205 (1995). This work shows that treatment with inhibitors of DNA methylation from birth 'prevents' the formation of intestinal tumors in genetically predisposed mice.

McCabe, M.T. et al. Inhibition of DNA methyltransferase activity prevents tumorigenesis in a mouse model of prostate cancer. Cancer Res. 66, 385–392 (2006).

Bender, C.M., Pao, M.M. & Jones, P.A. Inhibition of DNA methylation by 5-aza-2'-deoxycytidine suppresses the growth of human tumor cell lines. Cancer Res. 58, 95–101 (1998).

Tsai, H.C. et al. Transient low doses of DNA-demethylating agents exert durable antitumor effects on hematological and epithelial tumor cells. Cancer Cell 21, 430–446 (2012). This report shows that demethylation agents inhibit tumors at low doses.

Belinsky, S.A. et al. Inhibition of DNA methylation and histone deacetylation prevents murine lung cancer. Cancer Res. 63, 7089–7093 (2003).

Chen, M. et al. DNA methyltransferase inhibitor, zebularine, delays tumor growth and induces apoptosis in a genetically engineered mouse model of breast cancer. Mol. Cancer Ther. 11, 370–382 (2012).

Gaudet, F. et al. Induction of tumors in mice by genomic hypomethylation. Scienza 300, 489–492 (2003).

Yamada, Y. et al. Opposing effects of DNA hypomethylation on intestinal and liver carcinogenesis. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 102, 13580–13585 (2005).

Thomson, J.P. et al. CpG islands influence chromatin structure via the CpG-binding protein Cfp1. Natura 464, 1082–1086 (2010).


Genome-wide DNA methylation profiling

DNA methylation plays a critical role in the regulation of gene expression. The ability to access the methylation status for a large number of genes or the entire genome should greatly facilitate the understanding of the nature of gene regulation in cells, and epigenetic mechanism of interactions between cells and environment. Microarray and sequencing-based DNA methylation profiling technologies have been developed to meet this goal. These methods can be categorized into three main classes based on how the methylation status is interrogated: discrimination of bisulfite induced C to T transition cleavage of genomic DNA by methylation-sensitive restriction enzymes and immunoprecipitation with methyl-binding protein or antibodies against methylated cytosines. With the development of next-generation sequencing technologies, genome-wide bisulfite sequencing has become a reality. Either whole- or reduced-genome approaches have been used to get the most comprehensive DNA methylation profiles in organisms of various genome sizes. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Inc.


Genome-wide DNA methylation profiling

DNA methylation plays a critical role in the regulation of gene expression. The ability to access the methylation status for a large number of genes or the entire genome should greatly facilitate the understanding of the nature of gene regulation in cells, and epigenetic mechanism of interactions between cells and environment. Microarray and sequencing-based DNA methylation profiling technologies have been developed to meet this goal. These methods can be categorized into three main classes based on how the methylation status is interrogated: discrimination of bisulfite induced C to T transition cleavage of genomic DNA by methylation-sensitive restriction enzymes and immunoprecipitation with methyl-binding protein or antibodies against methylated cytosines. With the development of next-generation sequencing technologies, genome-wide bisulfite sequencing has become a reality. Either whole- or reduced-genome approaches have been used to get the most comprehensive DNA methylation profiles in organisms of various genome sizes. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Inc.


Guarda il video: Mauro Tognon La scoperta della struttura del DNA e il sequenzionamento del genoma umano (Agosto 2022).