Integrative DNA methylation and gene expression analysis in high-grade soft tissue sarcomas

BACKGROUND: High-grade soft tissue sarcomas are a heterogeneous, complex group of aggressive malignant tumors showing mesenchymal differentiation. Recently, soft tissue sarcomas have increasingly been classified on the basis of underlying genetic alterations; however, the role of aberrant DNA methylation in these tumors is not well understood and, consequently, the usefulness of methylation-based classification is unclear. RESULTS: We used the Infinium HumanMethylation27 platform to profile DNA methylation in 80 primary, untreated high-grade soft tissue sarcomas, representing eight relevant subtypes, two non-neoplastic fat samples and 14 representative sarcoma cell lines. The primary samples were partitioned into seven stable clusters. A classification algorithm identified 216 CpG sites, mapping to 246 genes, showing different degrees of DNA methylation between these seven groups. The differences between the clusters were best represented by a set of eight CpG sites located in the genes SPEG, NNAT, FBLN2, PYROXD2, ZNF217, COL14A1, DMRT2 and CDKN2A. By integrating DNA methylation and mRNA expression data, we identified 27 genes showing negative and three genes showing positive correlation. Compared with non-neoplastic fat, NNAT showed DNA hypomethylation and inverse gene expression in myxoid liposarcomas, and DNA hypermethylation and inverse gene expression in dedifferentiated and pleomorphic liposarcomas. Recovery of NNAT in a hypermethylated myxoid liposarcoma cell line decreased cell migration and viability. CONCLUSIONS: Our analysis represents the first comprehensive integration of DNA methylation and transcriptional data in primary high-grade soft tissue sarcomas. We propose novel biomarkers and genes relevant for pathogenesis, including NNAT as a potential tumor suppressor in myxoid liposarcomas

Identificación de variantes genéticas asociadas con la densidad mineral ósea (DMO) en el gen FLJ42280

FLJ42280 es un posible gen de susceptibilidad a la osteoporosis. Distintos estudios de GWAs han identificado 4 SNPs no-codificantes en este gen que se asocian a la densidad mineral ósea (DMO) y el riesgo de fractura. Para descubrir la causa de la asociación entre estos SNPs y la osteoporosis, se realizó una búsqueda de variantes genéticas mediante resecuenciación de 28 kb que contienen el gen, en una selección truncada de mujeres con DMO muy baja (n=50) o muy alta (n=50) de la cohorte BARCOS (Barcelona Cohorte Osteoporosis, cohorte de mujeres postmenopáusicas de Barcelona). Las variantes encontradas se filtraron y se analizó su frecuencia en cada grupo. Se analizó el solapamiento de las variantes con elementos funcionales del proyecto ENCODE y también se calculó el desequilibrio de ligamiento entre los SNPs de la región. Finalmente, se hizo un análisis de eQTL de los 4 SNPs no-codificantes respecto a los niveles de expresión de genes cercanos a FLJ42280 en linfoblastos. Se seleccionaron 110 variantes. Las diferencias de sus frecuencias entre los dos grupos estuvieron por debajo del poder estadístico del diseño experimental. Sin embargo, 3 variantes solaparon con posibles enhancers y una solapó con un enhancer activo en osteoblastos (rs4613908). Se observó un fuerte desequilibrio de ligamiento entre los 4 SNPs no-codificantes y el SNP rs4613908, que pertenecen a un bloque que abarca el gen casi por completo. Ninguno de los SNPs no-codificantes mostró asociación con los niveles de expresión de genes cercanos a FLJ42280. En conclusión, el SNP rs4613908 podría estar implicado funcionalmente en la determinación de la DMO. Serán necesarios experimentos concretos para confirmarlo

Identificación de variantes genéticas asociadas con la densidad mineral ósea (DMO) en el gen FLJ42280

FLJ42280 is a possible gene for susceptibility to osteoporosis. Different studies of GWAs have identified 4 non-coding SNPs in this gene associated with bone mineral density (BMD) and fracture risk. In order to ascertain the cause of the association between these SNPs and osteoporosis, we searched for genetic variants by resequencing the 28-kb gene, in a truncated selection of women with very low (n=50) or very high BMD (N=50) of the BARCOS cohort (Barcelona Cohort Osteoporosis, cohort of postmenopausal women in Barcelona). The variants found were filtered and their frequency analyzed in each group. The overlap of the variants with functional elements of the ENCODE project was calculated. Finally, an eQTL analysis of the 4 SNPs-coding was performed on the expression levels of FLJ42280 neighbor genes in lymphoblasts. In all, 110 variants were selected. The differences in their frequencies between the two groups were below the statistical power of the experimental design. However, three variants overlapped with possible enhancers and one overlapped with an active enhancer in osteoblasts (rs4613908). A strong linkage disequilibrium was observed between the 4 non-coding SNPs and the SNP rs4613908, which belong to a block spanning the gene almost completely. None of the non-coding SNPs showed association with the expression levels of FLJ42280 neighbor genes. In conclusion, the SNP rs4613908 couldFLJ42280 es un posible gen de susceptibilidad a la osteoporosis. Distintos estudios de GWAs han identificado 4 SNPs no-codificantes en este gen que se asocian a la densidad mineral ósea (DMO) y el riesgo de fractura. Para descubrir la causa de la asociación entre estos SNPs y la osteoporosis, se realizó una búsqueda de variantes genéticas mediante resecuenciación de 28 kb que contienen el gen, en una selección truncada de mujeres con DMO muy baja (n=50) o muy alta (n=50) de la cohorte BARCOS (Barcelona Cohorte Osteoporosis, cohorte de mujeres postmenopáusicas de Barcelona). Las variantes encontradas se filtraron y se analizó su frecuencia en cada grupo. Se analizó el solapamiento de las variantes con elementos funcionales del proyecto ENCODE y también se calculó el desequilibrio de ligamiento entre los SNPs de la región. Finalmente, se hizo un análisis de eQTL de los 4 SNPs no-codificantes respecto a los niveles de expresión de genes cercanos a FLJ42280 en linfoblastos. Se seleccionaron 110 variantes. Las diferencias de sus frecuencias entre los dos grupos estuvieron por debajo del poder estadístico del diseño experimental. Sin embargo, 3 variantes solaparon con posibles enhancers y una solapó con un enhancer activo en osteoblastos (rs4613908). Se observó un fuerte desequilibrio de ligamiento entre los 4 SNPs no-codificantes y el SNP rs4613908, que pertenecen a un bloque que abarca el gen casi por completo. Ninguno de los SNPs no-codificantes mostró asociación con los niveles de expresión de genes cercanos a FLJ42280. En conclusión, el SNP rs4613908 podría estar implicado funcionalmente en la determinación de la DMO. Serán necesarios experimentos concretos para confirmarlo