Transcriptome and epigenome analysis of hematopoietic stem cells and their progeny

Lin, Qiong; Zenke, Martin

doi:5087

Transcriptome and epigenome analysis of hematopoietic stem cells and their progeny = Transkriptionelle und epigenetische Analyse von hämatopoetischen Stammzellen und deren Nachkommen

Lin, Qiong (Author)

2014

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Qiong Lin

ImpressumAachen 2014

UmfangII, 115 S. : Ill., graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2014

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Zenke, Martin (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2014-06-11

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-50875
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/444945/files/5087.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Zellbiologie (811002-2)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Bioinformatik (Genormte SW) ; Epigenetik (Genormte SW) ; Blutstammzelle (Genormte SW) ; Biowissenschaften, Biologie (frei) ; Hämatopoetische Stammzelle (frei) ; computational biology (frei) ; hematopoietic development (frei) ; transcriptome (frei) ; epigenome (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570
rvk: Biologie

Kurzfassung
Die Bioinformatik ist als ein wichtiges Teilgebiet der Biologie inzwischen gut etabliert. Durch den Einsatz von Hochdurchsatztechnologien entstanden interdisziplinäre Forschungsbereiche, wie die computergestüzte Biologie und die Systembiologie. Diese Disziplinen haben die Art und Weise, wie wir molekularbiologische Mechanismen erforschen, von Grund auf verändert. Die Analyse von microarray und next generation sequencing (NGS) Daten sind aktuelle Themen in der Bioinformatik. Dafür wird deutlich mehr Rechnerleistung und Fachkompetenz als bei gewöhnlichen Techniken benötigt. Daher ist die Bioinformatik und die Auswertung der so gewonnenen Daten fester Bestandteil eines jeden microarray und NGS Experiments und. In dieser Arbeit habe ich einen bioinformatischen Ansatz entwickelt, um microarray und NGS Daten des hämatopoetischen Systems auszuwerten. Die Hämatopoese beschreibt die Bildung von Blutzellen aus hämatopoetischen Stammzellen (hematopoietic stem cells, HSC) und ist ein sehr gut erforschtes Stammzell- und Differenzierungssystem. Jedoch sind die molekularen Mechanismen, die der Entwicklung und Differenzierung von dendritischen Zellen (dendritic cells, DC) zu Grunde liegen, bisher wenig erforscht. Um die molekularen Ereignisse der Stammzelldifferenzierung in DC zu untersuchen, wurden microarray Daten von HSC, DC Vorläuferzellen und DC verglichen, so dass das spezifische Transkriptionsprogramm eines jeden Zelltyps charakterisiert werden konnte. Dabei wurden bekannte aber auch neue DC spezifische Gene identifiziert. Ebenfalls wurde gezeigt, dass DC Vorläuferzellen (common dendritic cell progenitor, CDP) ein auf die DC Differenzierung vorbereitetes geprimtes Expressionsprofil haben. Außerdem wurde nachgewiesen, dass die Differenzierung in die verschiedenen DC Subtypen durch den transforming growth factor beta1 (TGF-beta1) gesteuert wird. TGF-beta1 beeinflußt insbesondere die Spezifizierung in klassische DC (classical DC, cDC). Epigenetische Veränderungen und die Bindung von Transkriptionsfaktoren kontrollieren die Genexpression. Um die Regulationsmechanismen während der Entwicklung der verschiedenen DC Subtypen zu bestimmen, wurde eine genomweite Chromatinanalyse für den Transkriptionsfaktor PU.1 und die Histonmodifikationen H3K3me3, H3K9me3 und H3K27me3 mittels chromatin immunoprecipitation und DNA Sequenzierung (ChIP-seq) durchgeführt. Es wurde ein Modell der epigenetischer Regulation der DC Entwicklung erstellt, das die Festlegung und Spezifizierung von DC beschreibt (MPP-CDP-cDC/pDC). Des Weiteren wurden DC Regelkreise identifiziert, die die Hierarchie und Dynamik der Transkriptionsregulation in DC zu beschreiben. Die DNA Methylierung (DNAm) spielt eine wichtige Rolle in der hämatopoetischen Differenzierung und bei Alterungsprozessen, und bietet neue Möglichkeiten zur Identifizierung von Biomarker. In dieser Arbeit wurde ein computergestützter Algorithmus entwickelt, um eine große Kollektion genomweiter DNA Methylierungsprofile aus Blutproben auszuwerten. Es wurden altersabhängiger CpG Stellen identifiziert, mit denen das menschliche Alter bestimmt werden kann. Daraus wurde ein epigenetisches Alterungsmuster abgeleitet, mit dem das Alter an Hand der Methylierungsprofile von nur drei CpG Stellen vorhergesagt werden kann. Die DNA de novo Methyltransferase DNMT3A ist für die DNA Methylierungen verantwortlich. Viele Patienten, die an akuter myeloischer Leukämie (AML) leiden, weisen Mutationen im DNMT3A Gen auf, was mit einer sehr schlechten Prognosen für diese Patienten verbunden ist. Um die Bedeutung epigenetischer Veränderungen im DNMT3A Gen zu verstehen, wurden Daten von AML Patienten des Cancer Genome Atlas Research Network (TCGA) systematisch untersucht. Es konnten hypermethylierte Regionen im internen DNMT3A Promotor identifiziert werden. Solche Epimutationen wurden insbesondere in AML Patienten mit einer signifikant schlechteren Überlebensrategefunden. Das zeigt,dass epigenetische Modifikationen im DNA Methylierungsmuster ähnliche Konsequenzen wie genetische Mutationen haben können und daher auch als Biomarker eingesetzt werden können.

Bioinformatics has become an essential component of biology. With the advent of high throughput technologies, interdisciplinary research areas such as life science informatics/computational biology and system biology have emerged. The development in these disciplines fundamentally transformed the way we study molecular biology. Analysis of microarray and next generation sequencing (NGS) data is a trending topic in the area. It requires more computational power and expertise than conventional techniques. Therefore, data analysis and bioinformatics are integral parts of every microarray/NGS base-study. In this thesis, I focused on developing and performing integrative bioinformatic approaches to mine microarray and NGS data in the hematopoietic system. Haematopoiesis, the formation of blood cells from hematopoietic stem cells (HSC), is a well-studied differentiation system. However, the molecular mechanisms underlying the development and differentiation of antigen presenting dendritic cells (DC) remain unclear. To investigate the molecular events in the course of HSC differentiation into DC, comparative analysis of DNA microarray data of HSC, DC progenitor and DC were performed to characterize the lineage-specific transcription programs. Accordingly, many known and novel DC specific genes were identified. This study also uncovered that common DC progenitors (CDP) acquire a DC-primed expression profile. In addition, the analysis of transforming growth factor beta 1 (TGF-beta1) signaling reveals that TGF-beta1 acts on DC bifurcation point and directs conventional DC (cDC) subset specification, at the expense of plasmacytoid DC (pDC) development. Epigenetic modifications and transcription factor binding control gene expression. To understand the regulatory mechanism in DC fate decision, a comprehensive genome-wide chromatin map of DC development was generated by chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq), including PU.1, H3K4me3, H3K9me3, H3K27me3. A stage-to-stage epigenetic regulatory framework (MPP-CDP-cDC/pDC), which drives DC commitment and specification, was constructed and thoroughly examined. Furthermore, an integrative approach was developed to determine the DC regulatory circuitry that elucidate the basic architecture and dynamics of transcriptional regulation during DC development. DNA methylation (DNAm) plays a crucial role in hematopoietic differentiation and aging of organisms. It also provides a new perspective for biomarker selection. In this thesis, a computational approach was developed to analyze a large collection of publicly available genome-wide DNAm profiles of blood samples. A panel of age related CpG sites was identified, that allows to predict human age. An Epigenetic-Aging-Signature was further developed and verified, which only requires measurement of DNAm levels at three CpG sites for age prediction. The DNA de novo methyltransferase DNMT3A establishes the pattern of DNA methylation. Many patients with acute myeloid leukemia (AML) have mutations in the genetic sequence of DNMT3A, leading to a poor prognosis. To understand the epigenetic modification of DNMT3A, a systematic analysis was conducted on the basis of publicly available AML patient dataset from the Cancer Genome Atlas Research Network (TCGA). Several aberrant hypermethylation regions at an internal promoter region of DNMT3A were identified. These epimutations in DNMT3A were observed in AML patients with significantly shorter event-free survival and overall survival, indicating epigenetic modifications in the DNAm pattern mimic genetic mutations and can be used as biomarkers.

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