BayesCCE: a Bayesian framework for estimating cell-type composition from DNA methylation without the need for methylation reference.

We introduce a Bayesian semi-supervised method for estimating cell counts from DNA methylation by leveraging an easily obtainable prior knowledge on the cell-type composition distribution of the studied tissue. We show mathematically and empirically that alternative methods which attempt to infer cell counts without methylation reference only capture linear combinations of cell counts rather than provide one component per cell type. Our approach allows the construction of components such that each component corresponds to a single cell type, and provides a new opportunity to investigate cell compositions in genomic studies of tissues for which it was not possible before

Exploiting Gene-Expression Deconvolution to Probe the Genetics of the Immune System

<div><p>Sequence variation can affect the physiological state of the immune system. Major experimental efforts targeted at understanding the genetic control of the abundance of immune cell subpopulations. However, these studies are typically focused on a limited number of immune cell types, mainly due to the use of relatively low throughput cell-sorting technologies. Here we present an algorithm that can reveal the genetic basis of inter-individual variation in the abundance of immune cell types using only gene expression and genotyping measurements as input. Our algorithm predicts the abundance of immune cell subpopulations based on the RNA levels of informative marker genes within a complex tissue, and then provides the genetic control on these predicted immune traits as output. A key feature of the approach is the integration of predictions from various sets of marker genes and refinement of these sets to avoid spurious signals. Our evaluation of both synthetic and real biological data shows the significant benefits of the new approach. Our method, VoCAL, is implemented in the freely available R package ComICS.</p></div

Global mRNA and miRNA transcriptome profiling of peripheral blood mononuclear cells to investigate the host immunogenetic response to PRRSV vaccination in pigs

This dissertation aims to identify the candidate genes of the functional network of host immune response to porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) vaccine in pigs; to explore the breed differences on vaccine induced transcriptional response between German Landrace (DL) and Pietrain (Pi) pigs; and to elucidate the post transcriptional regulatory mechanism of vaccine induced gene expression in the peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). The Affymetrix gene chip microarray technique was employed for global expression profiling of messenger RNA (mRNA) and microRNA (miRNA) in PBMCs collected in a time series manner following PRRSV vaccination in purebred DL and Pi pigs. Additionally, microarray expression results were validated by qRT-PCR and the PRRSV-specific plasma antibody titre was monitored by ELISA. The PRRSV-specific plasma antibody titre indicated the piglets free from maternal antibody at the time of primary vaccination and rose above the threshold following two weeks of the primary vaccination that subsequently reached a plateau at four weeks post vaccination. The global mRNA profiling of PBMCs from PRRSV vaccinated and age-matched unvaccinated Landrace pigs at immediately before (0 h), and at 6, 24 and 72 h after PRRSV vaccination revealed a distinct host innate immune transcriptional response. A total of 14,231 transcripts were found to be expressed in PBMCs of vaccinated and unvaccinated pigs. Differential expression analysis (FDR ±1.5) identified 542, 2,263 and 357 differentially expressed genes at 6, 24 and 72 h post vaccination. APP, TRAF6, PIN1, FOS, CDKN1A and TNFAIP3 identified to be potential candidate genes for early stage PRRSV vaccine response in Landrace pigs. In Pietrain pigs, 295 and 116 transcripts were found to be differentially expressed in PBMCs at 1 and 28 days post vaccination, respectively. This study suggested that the innate immune transcriptional network is likely to be regulated by LCK, STAT3, ATP5B, UBB and RSP17; while TGFβ1, IL7R, RAD21, SP1 and GZMB were found to be predictive for the adaptive immune transcriptional response to PRRSV vaccine in PBMCs of Pi pigs. The global microRNA profiles of PBMCs identified 12, 259 and 14 differentially expressed (DE) miRNAs in DL; and 0, 222 and 13 DE miRNAs in Pietrain at 6, 24 and 72 h post vaccination, respectively. There were remarkable differences on expression dynamics of both mRNAs and miRNAs between DL and Pi pigs. Integrated mRNA-miRNA network revealed the inverse correlation between vaccine induced altered mRNAs and miRNAs in PBMCs. Results of this immunogenomics study advances our understanding on the genetic control of PRRS.Erstellung von globalen mRNA und miRNA Transkriptomprofilen in mononukleäre Zellen des peripheren Blutes zur Untersuchung der Wirts immunogenetischen Reaktion auf eine PRRSV Impfung bei Schweinen Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, Kandidatengene des funktionellen Netzwerks der wirtsspezifischen Immunantwort auf den PRRS-Virus (PRRSV) Impfstoff bei Schweinen zu identifizieren; um transkriptionale Unterschiede durch den induzierten Impfstoff in den zwei Schweinerassen Deutschen Landrasse (DL) und Piétrain (Pi) zu erkunden; und die Aufklärung von Post-transkriptionellen Mechanismen bedingt durch den Impfstoff in den mononukleären Zellen des peripheren Blutes (PBMCs). Zur Erstellung der Transkriptomprofile der Boten-RNA (mRNA) sowie der microRNA (miRNA) in reinrassigen DL und Pi Schweinen zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach der PRRSV Impfung wurde die Affymetrix Gen-Chip-Microarray-Technik eingesetzt. Zusätzlich wurden die Microarray Ergebnisse mittels qRT-PCR validiert und die PRRSV-spezifischen Plasma Antikörpertiter durch ELISA bestimmt. Durch den PRRSV-spezifischen Plasma Antikörpertiter zeigte sich, dass die Ferkel frei von mütterlichen Antikörpern zum Zeitpunkt der Erstimpfung waren. Nach der ersten Impfung stieg der Titer in den folgenden zwei Wochen über dem Grenzwert, und erreichte sein Plateau vier Wochen nach der Impfung. Die Betrachtung der globalen mRNA Profile von PBMCs von PRRSV geimpft und ungeimpften DL Schweinen unmittelbar vor 0 und mit 6, 24 und 72 h nach der Impfung ergab eine deutlich angeborene transkriptionelle Wirts Immunreaktion. Insgesamt waren 14.231 Transkripte in PBMCs von geimpften und nicht geimpften Schweine exprimiert. Die Expressionsanalyse (FDR ± 1,5) identifiziert 542, 2263 und 357 differentiell exprimierte Gene 6, 24 und 72 h nach der Impfung. Als potenzielle Kandidatengene für das frühe Stadium der Impfreaktion konnten APP, TRAF6, PIN1, FOS, CDKN1A und TNFAIP3 identifiziert werden. In Piétrain Schweinen waren 295 und 116 Transkripte in PBMCs an Tag 1 und 28 nach der Impfung unterschiedlich exprimiert. Diese Ergebnisse zeigen, dass das angeborene Immunnetzwerk wahrscheinlich durch LCK, STAT3, ATP5B, UBB und RSP17 geregelt wird; während sich TGFβ1, IL7R, Rad21, SP1 und GZMB für die adaptive Immunreaktion auf den PRRSV-Impfstoff in PBMCs von Pi-Schweinen als prädiktiv erwiesen. Die microRNA-Profile von PBMCs identifiziert 12, 259 und 14 unterschiedlich exprimiert miRNAs in DL; und 0, 222 und 13 miRNAs in Pi, 6, 24 und 72 h nach der Impfung. Es gab deutliche Unterschiede bei der Expressionsdynamik sowohl bei der mRNAs als auch miRNAs zwischen DL und Pi Schweine. Integrierte mRNA-miRNA-Netzwerke zeigen eine inverse Korrelation zwischen der durch den Impfstoff induzierten veränderten mRNAs und miRNAs Expression in PBMCs. Die Ergebnisse dieser immunogenomischen Studie erweitert unser Verständnis über die genetische Kontrolle von PRRS