Prediction and characterizacion of enhancer clusters in an induced cell-fate transition model
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Author
Director
Nikolaou, Christoforos
Graf, T. (Thomas)
Graf, T. (Thomas)
Tutor
Other authors
Publication Date
Pages
180 p.
Embargo date
Citation
Klonizakis, A. Prediction and characterizacion of enhancer clusters in an induced cell-fate transition model. Universitat Pompeu Fabra; 2025. handle: http://hdl.handle.net/10803/693581
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Doctoral program
Programa de Doctorat en Biomedicina
Abstract
Large clusters of enhancers often regulate lineage instructive genes. Whether individual enhancers of a cluster cooperate or act independently in regulating gene expression is unknown. Current algorithms that identify such clusters are limited to their input genomic dataset types and have been criticized for their specificity and sensitivity. In this thesis, we describe a new computational framework for the identification of enhancer clusters, termed SEGCOND. We applied SEGCOND to next-generation sequencing datasets derived from different time points of a B-cell to macrophage transdifferentiation model. SEGCOND predicted novel, differentiation stage-dependent enhancer clusters that display hallmarks of previously described clusters, such as association with highly expressed, lineage-specific genes. We performed single and combinatorial enhancer excisions in two predicted clusters, harboring the IRF8 and FOS genes, and monitored their effects on gene expression and transdifferentiation dynamics. This revealed that the enhancers within the two clusters either synergize or antagonize each other in a differentiation stage-dependent manner. These results highlight an unexpected functional complexity of enhancer clusters and suggest that they are more than the sum of their constituent individual parts.
Grandes grupos de enhancers frecuentemente controlan la expresión de genes reguladores del linaje celular. Se desconoce si los enhancers de un grupo cooperan entre ellos o actúan de forma independiente en la regulación de la expresión génica. Los algoritmos actuales para la identificación de dichos grupos están limitados por los tipos de datos genómicos que utilizan y además presentan una baja sensibilidad y especificidad. En esta tesis, describimos una nueva herramienta informática para la identificación de grupos de enhancers, denominada SEGCOND. Aplicamos SEGCOND a un conjunto de datos de secuenciación masiva derivados de diferentes puntos temporales de un modelo de transdiferenciación de células B a macrófagos. SEGCOND predijo nuevos grupos de enhancers con características específicas de los estadios de diferenciación del sistema descrito anteriormente, como la asociación con genes marcadores de linaje con niveles altos de expresión. Para validar la importancia de los nuevos grupos de enhancers identificados con SEGCOND, realizamos escisiones de enhancers individuales y en combinación en dos de los grupos predichos, que albergan los genes IRF8 y FOS. Posteriormente, analizamos los efectos de las escisiones sobre la expresión génica y la dinámica de transdiferenciación. Estos experimentos revelaron que los enhancers dentro de los dos grupos actúan de manera sinérgica o se antagonizan entre sí en función del grado de diferenciación. En conjunto, los resultados presentados en esta tesis ponen de manifiesto que los grupos de enhancers tienen una complejidad funcional superior a la anteriormente descrita lo cual sugiere que su función reguladora no deriva de la simple suma de sus partes individuales.
Grandes grupos de enhancers frecuentemente controlan la expresión de genes reguladores del linaje celular. Se desconoce si los enhancers de un grupo cooperan entre ellos o actúan de forma independiente en la regulación de la expresión génica. Los algoritmos actuales para la identificación de dichos grupos están limitados por los tipos de datos genómicos que utilizan y además presentan una baja sensibilidad y especificidad. En esta tesis, describimos una nueva herramienta informática para la identificación de grupos de enhancers, denominada SEGCOND. Aplicamos SEGCOND a un conjunto de datos de secuenciación masiva derivados de diferentes puntos temporales de un modelo de transdiferenciación de células B a macrófagos. SEGCOND predijo nuevos grupos de enhancers con características específicas de los estadios de diferenciación del sistema descrito anteriormente, como la asociación con genes marcadores de linaje con niveles altos de expresión. Para validar la importancia de los nuevos grupos de enhancers identificados con SEGCOND, realizamos escisiones de enhancers individuales y en combinación en dos de los grupos predichos, que albergan los genes IRF8 y FOS. Posteriormente, analizamos los efectos de las escisiones sobre la expresión génica y la dinámica de transdiferenciación. Estos experimentos revelaron que los enhancers dentro de los dos grupos actúan de manera sinérgica o se antagonizan entre sí en función del grado de diferenciación. En conjunto, los resultados presentados en esta tesis ponen de manifiesto que los grupos de enhancers tienen una complejidad funcional superior a la anteriormente descrita lo cual sugiere que su función reguladora no deriva de la simple suma de sus partes individuales.
Keywords
Enhancer clusters, Cell fate decisions, Transcriptional synergy and antagonism, Transcriptional condensates, Data integration, Grupos de enhancers, Decisiones de identidad celular, Sinergia y antagonismo transcripcional, Condensados transcripcionales, Integración de datos
Subjects
575 - General genetics. General cytogenetics. Immunogenetics. Evolution. Phylogeny
Publisher
Universitat Pompeu Fabra
