Meta-analysis of massively parallel reporter assays enables prediction of regulatory function across cell types.

Deciphering the potential of noncoding loci to influence gene regulation has been the subject of intense research, with important implications in understanding genetic underpinnings of human diseases. Massively parallel reporter assays (MPRAs) can measure regulatory activity of thousands of DNA sequences and their variants in a single experiment. With increasing number of publically available MPRA data sets, one can now develop data-driven models which, given a DNA sequence, predict its regulatory activity. Here, we performed a comprehensive meta-analysis of several MPRA data sets in a variety of cellular contexts. We first applied an ensemble of methods to predict MPRA output in each context and observed that the most predictive features are consistent across data sets. We then demonstrate that predictive models trained in one cellular context can be used to predict MPRA output in another, with loss of accuracy attributed to cell-type-specific features. Finally, we show that our approach achieves top performance in the Fifth Critical Assessment of Genome Interpretation "Regulation Saturation" Challenge for predicting effects of single-nucleotide variants. Overall, our analysis provides insights into how MPRA data can be leveraged to highlight functional regulatory regions throughout the genome and can guide effective design of future experiments by better prioritizing regions of interest

Predicting gene expression in the human malaria parasite Plasmodium falciparum using histone modification, nucleosome positioning, and 3D localization features.

Empirical evidence suggests that the malaria parasite Plasmodium falciparum employs a broad range of mechanisms to regulate gene transcription throughout the organism's complex life cycle. To better understand this regulatory machinery, we assembled a rich collection of genomic and epigenomic data sets, including information about transcription factor (TF) binding motifs, patterns of covalent histone modifications, nucleosome occupancy, GC content, and global 3D genome architecture. We used these data to train machine learning models to discriminate between high-expression and low-expression genes, focusing on three distinct stages of the red blood cell phase of the Plasmodium life cycle. Our results highlight the importance of histone modifications and 3D chromatin architecture in Plasmodium transcriptional regulation and suggest that AP2 transcription factors may play a limited regulatory role, perhaps operating in conjunction with epigenetic factors

ModHMM: A Modular Supra-Bayesian Genome Segmentation Method

Genome segmentation methods are powerful tools to obtain cell type or tissue-specific genome-wide annotations and are frequently used to discover regulatory elements. However, traditional segmentation methods show low predictive accuracy and their data-driven annotations have some undesirable properties. As an alternative, we developed ModHMM, a highly modular genome segmentation method. Inspired by the supra-Bayesian approach, it incorporates predictions from a set of classifiers. This allows to compute genome segmentations by utilizing state-of-the-art methodology. We demonstrate the method on ENCODE data and show that it outperforms traditional segmentation methods not only in terms of predictive performance, but also in qualitative aspects. Therefore, ModHMM is a valuable alternative to study the epigenetic and regulatory landscape across and within cell types or tissues

Novel computational methods for studying the role and interactions of transcription factors in gene regulation

Regulation of which genes are expressed and when enables the existence of different cell types sharing the same genetic code in their DNA. Erroneously functioning gene regulation can lead to diseases such as cancer. Gene regulatory programs can malfunction in several ways. Often if a disease is caused by a defective protein, the cause is a mutation in the gene coding for the protein rendering the protein unable to perform its functions properly. However, protein-coding genes make up only about 1.5% of the human genome, and majority of all disease-associated mutations discovered reside outside protein-coding genes. The mechanisms of action of these non-coding disease-associated mutations are far more incompletely understood. Binding of transcription factors (TFs) to DNA controls the rate of transcribing genetic information from the coding DNA sequence to RNA. Binding affinities of TFs to DNA have been extensively measured in vitro, ligands by exponential enrichment) and Protein Binding Microarrays (PBMs), and the genome-wide binding locations and patterns of TFs have been mapped in dozens of cell types. Despite this, our understanding of how TF binding to regulatory regions of the genome, promoters and enhancers, leads to gene expression is not at the level where gene expression could be reliably predicted based on DNA sequence only. In this work, we develop and apply computational tools to analyze and model the effects of TF-DNA binding. We also develop new methods for interpreting and understanding deep learning-based models trained on biological sequence data. In biological applications, the ability to understand how machine learning models make predictions is as, or even more important as raw predictive performance. This has created a demand for approaches helping researchers extract biologically meaningful information from deep learning model predictions. We develop a novel computational method for determining TF binding sites genome-wide from recently developed high-resolution ChIP-exo and ChIP-nexus experiments. We demonstrate that our method performs similarly or better than previously published methods while making less assumptions about the data. We also describe an improved algorithm for calling allele-specific TF-DNA binding. We utilize deep learning methods to learn features predicting transcriptional activity of human promoters and enhancers. The deep learning models are trained on massively parallel reporter gene assay (MPRA) data from human genomic regulatory elements, designed regulatory elements and promoters and enhancers selected from totally random pool of synthetic input DNA. This unprecedentedly large set of measurements of human gene regulatory element activities, in total more than 100 times the size of the human genome, allowed us to train models that were able to predict genomic transcription start site positions more accurately than models trained on genomic promoters, and to correctly predict effects of disease-associated promoter variants. We also found that interactions between promoters and local classical enhancers are non-specific in nature. The MPRA data integrated with extensive epigenetic measurements supports existence of three different classes of enhancers: classical enhancers, closed chromatin enhancers and chromatin-dependent enhancers. We also show that TFs can be divided into four different, non-exclusive classes based on their activities: chromatin opening, enhancing, promoting and TSS determining TFs. Interpreting the deep learning models of human gene regulatory elements required application of several existing model interpretation tools as well as developing new approaches. Here, we describe two new methods for visualizing features and interactions learned by deep learning models. Firstly, we describe an algorithm for testing if a deep learning model has learned an existing binding motif of a TF. Secondly, we visualize mutual information between pairwise k-mer distributions in sample inputs selected according to predictions by a machine learning model. This method highlights pairwise, and positional dependencies learned by a machine learning model. We demonstrate the use of this model-agnostic approach with classification and regression models trained on DNA, RNA and amino acid sequences.Monet eliöt koostuvat useista erilaisista solutyypeistä, vaikka kaikissa näiden eliöiden soluissa onkin sama DNA-koodi. Geenien ilmentymisen säätely mahdollistaa erilaiset solutyypit. Virheellisesti toimiva säätely voi johtaa sairauksiin, esimerkiksi syövän puhkeamiseen. Jos sairauden aiheuttaa viallinen proteiini, on syynä usein mutaatio tätä proteiinia koodaavassa geenissä, joka muuttaa proteiinia siten, ettei se enää pysty toimittamaan tehtäväänsä riittävän hyvin. Kuitenkin vain 1,5 % ihmisen genomista on proteiineja koodaavia geenejä. Suurin osa kaikista löydetyistä sairauksiin liitetyistä mutaatioista sijaitsee näiden ns. koodaavien alueiden ulkopuolella. Ei-koodaavien sairauksiin liitetyiden mutaatioiden vaikutusmekanismit ovat yleisesti paljon huonommin tunnettuja, kuin koodaavien alueiden mutaatioiden. Transkriptiotekijöiden sitoutuminen DNA:han säätelee transkriptiota, eli geeneissä olevan geneettisen informaation lukemista ja muuntamista RNA:ksi. Transkriptiotekijöiden sitoutumista DNA:han on mitattu kattavasti in vitro-olosuhteissa, ja monien transkriptiotekijöiden sitoutumiskohdat on mitattu genominlaajuisesti useissa eri solutyypeissä. Tästä huolimatta ymmärryksemme siitä miten transkriptioitekijöiden sitoutuminen genomin säätelyelementteihin, eli promoottoreihin ja vahvistajiin, johtaa geenien ilmentymiseen ei ole sellaisella tasolla, että voisimme luotettavasti ennustaa geenien ilmentymistä pelkästään DNA-sekvenssin perusteella. Tässä työssä kehitämme ja sovellamme laskennallisia työkaluja transkriptiotekijöiden sitoutumisesta johtuvan geenien ilmentymisen analysointiin ja mallintamiseen. Kehitämme myös uusia menetelmiä biologisella sekvenssidatalla opetettujen syväoppimismallien tulkitsemiseksi. Koneoppimismallin tekemien ennusteiden ymmärrettävyys on biologisissa sovelluksissa yleensä yhtä tärkeää, ellei jopa tärkeämpää kuin pelkkä raaka ennustetarkkuus. Tämä on synnyttänyt tarpeen uusille menetelmille, jotka auttavat tutkijoita louhimaan biologisesti merkityksellistä tietoa syväoppimismallien ennusteista. Kehitimme tässä työssä uuden laskennallisen työkalun, jolla voidaan määrittää transkriptiotekijöiden sitoutumiskohdat genominlaajuisesti käyttäen mittausdataa hiljattain kehitetyistä korkearesoluutioisista ChIP-exo ja ChIP-nexus kokeista. Näytämme, että kehittämämme menetelmä suoriutuu paremmin, tai vähintään yhtä hyvin kuin aiemmin julkaistut menetelmät tehden näitä vähemmän oletuksia signaalin muodosta. Esittelemme myös parannellun algoritmin transkriptiotekijöiden alleelispesifin sitoutumisen määrittämiseksi. Käytämme syväoppimismenetelmiä oppimaan mitkä ominaisuudet ennustavat ihmisen promoottori- ja voimistajaelementtien aktiivisuutta. Nämä syväoppimismallit on opetettu valtavien rinnakkaisten reportterigeenikokeiden datalla ihmisen genomisista säätelyelementeistä, sekä aktiivisista promoottoreista ja voimistajista, jotka ovat valikoituneet satunnaisesta joukosta synteettisiä DNA-sekvenssejä. Tämä ennennäkemättömän laaja joukko mittauksia ihmisen säätelyelementtien aktiivisuudesta - yli satakertainen määrä DNA sekvenssiä ihmisen genomiin verrattuna - mahdollisti transkription aloituskohtien sijainnin ennustamisen ihmisen genomissa tarkemmin kuin ihmisen genomilla opetetut mallit. Nämä mallit myös ennustivat oikein sairauksiin liitettyjen mutaatioiden vaikutukset ihmisen promoottoreilla. Tuloksemme näyttivät, että vuorovaikutukset ihmisen promoottorien ja klassisten paikallisten voimistajien välillä ovat epäspesifejä. MPRA-data, integroituna kattavien epigeneettisten mittausten kanssa mahdollisti voimistajaelementtien jaon kolmeen luokkaan: klassiset, suljetun kromatiinin, ja kromatiinista riippuvat voimistajat. Tutkimuksemme osoitti, että transkriptiotekijät voidaan jakaa neljään, osittain päällekkäiseen luokkaan niiden aktiivisuuksien perusteella: kromatiinia avaaviin, voimistaviin, promotoiviin ja transkription aloituskohdan määrittäviin transkriptiotekijöihin. Ihmisen genomin säätelyelementtejä kuvaavien syväoppimismallien tulkitseminen vaati sekä olemassa olevien menetelmien soveltamista, että uusien kehittämistä. Kehitimme tässä työssä kaksi uutta menetelmää syväoppimismallien oppimien muuttujien ja niiden välisten vuorovaikutusten visualisoimiseksi. Ensin esittelemme algoritmin, jonka avulla voidaan testata onko syväoppimismalli oppinut jonkin jo tunnetun transkriptiotekijän sitoutumishahmon. Toiseksi, visualisoimme positiokohtaisten k-meerijakaumien keskeisinformaatiota sekvensseissä, jotka on valittu syväoppimismallin ennusteiden perusteella. Tämä menetelmä paljastaa syväoppimismallin oppimat parivuorovaikutukset ja positiokohtaiset riippuvuudet. Näytämme, että kehittämämme menetelmä on mallin arkkitehtuurista riippumaton soveltamalla sitä sekä luokittelijoihin, että regressiomalleihin, jotka on opetettu joko DNA-, RNA-, tai aminohapposekvenssidatalla