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ChromHMM/Segway
Anshul Kundaje, Qunhua Li, Michael Hoffman, Jason Ernst, Joel Rozowsky, Pouya Kheradpour
Irreproducible Discovery Rate (IDR)
If one re-ran the experiment, what is the probability one
would observe the same element at this rank or better
Uses ranked element lists from two replicates, and makes
the assumption that there is noise at the bottom of the rank
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1e+011e+031e+051e+07
Score Repl1
ScoreRepl2
Chip-seq Dnase-seq RNA-seq
Ben Brown, Qunhau Li, Peter Bickel
14	
  
15	
  
17	
  
Graur	
  et	
  al.,	
  2013,	
  Genome	
  Biology	
  and	
  Evolu1on	
  
This	
  absurd	
  conclusion	
  was	
  reached	
  through	
  various	
  means,	
  chiefly	
  	
  
•  (1)	
  by	
  employing	
  the	
  seldom	
  used	
  “causal	
  role”	
  defini)on	
  of	
  
biological	
  func)on	
  and	
  then	
  applying	
  it	
  inconsistently	
  to	
  different	
  
biochemical	
  proper)es,	
  	
  
•  (2)	
  by	
  commijng	
  a	
  logical	
  fallacy	
  known	
  as	
  “affirming	
  the	
  
consequent,”	
  
•  3)	
  by	
  failing	
  to	
  appreciate	
  the	
  crucial	
  difference	
  between	
  “junk	
  
DNA”	
  and	
  “garbage	
  DNA,”	
  	
  
•  (4)	
  by	
  using	
  analy)cal	
  methods	
  that	
  yield	
  biased	
  errors	
  and	
  inflate	
  
esBmates	
  of	
  func)onality,	
  	
  
•  (5)	
  by	
  favoring	
  sta)s)cal	
  sensi)vity	
  over	
  specificity,	
  and	
  	
  
•  (6)	
  by	
  emphasizing	
  sta)s)cal	
  significance	
  rather	
  than	
  the	
  
magnitude	
  of	
  the	
  effect.	
  	
  
Here,	
  we	
  detail	
  the	
  many	
  logical	
  and	
  methodological	
  transgressions	
  
involved	
  in	
  assigning	
  func)onality	
  to	
  almost	
  every	
  nucleo)de	
  in	
  the	
  
human	
  genome.	
  	
  
18	
  
19	
  
Raw	
  genome	
  coverage	
  of	
  elements	
  
Element	
  Type	
   Coverage	
   CumulaBve	
  
Coverage	
  
Exons	
   3%	
   3%	
  
Chip-­‐seq	
  bound	
  mo)fs	
   4.5%	
   5%	
  
DNaseI	
  Footprints	
   5.7%	
   9%	
  
Chip-­‐seq	
  bound	
  regions	
   8.1%	
   12%	
  
DNaseI	
  HS	
  regions	
   15.2%	
   19.4%	
  
Histone	
  Modifica)ons	
  (*)	
   44%	
   49%	
  
RNA	
   62%	
   80%	
  
(*	
  excluding	
  broad	
  marks)	
   20	
  
21	
  
22	
  
ENCODE	
  Publica)ons	
  
Mike	
  Pazin,NHGRI	
  
RNA	
  in	
  the	
  ENCODE	
  project	
  
23/07/13	
   23	
  
July 23, 2013 24
RNA	
  (as	
  the	
  first	
  phenotype)	
  
•  Transcrip)on	
  to	
  RNA	
  and	
  subsequent	
  processing	
  is	
  
the	
  first	
  step	
  in	
  the	
  unfolding	
  of	
  the	
  intruc)ons	
  
encoded	
  in	
  the	
  DNA.	
  
•  There	
  is	
  a	
  one-­‐to-­‐one	
  correspondence	
  between	
  the	
  
RNA	
  content	
  of	
  the	
  cell	
  and	
  the	
  cellular	
  phenotype	
  
(which	
  is	
  obviolusly	
  not	
  true	
  for	
  the	
  DNA)	
  
•  The	
  phenotypic	
  effects	
  of	
  the	
  varia)ons	
  in	
  the	
  DNA	
  
are	
  ul)mately	
  mediated	
  by	
  varia)ons	
  in	
  the	
  RNA	
  
content	
  of	
  cell.	
  	
  
The	
  ENCODE	
  RNA	
  assays	
  	
  
(CSHL,	
  CalTech)	
  
23/07/13	
   25	
  
Carrie	
  Davis,	
  CSHL	
  
The	
  ENCODE	
  RNASeq	
  pipeline	
  
•  Reads	
  mapped	
  to	
  genome	
  and	
  transcriptome	
  using	
  
STAR	
  (CSHL)—an	
  splice	
  aware	
  RNASeq	
  mapper	
  
•  Independent	
  from	
  the	
  annota)on	
  (GENCODE)	
  
–  Splice	
  Sites	
  
–  RNASeq	
  con)gs	
  
–  Cufflinks	
  (CalTech)	
  genes	
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–  In	
  all	
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•  GENCODE	
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–  Quan)fica)on	
  of	
  exons,	
  genes	
  and	
  transcripts	
  using	
  the	
  
Flux	
  Capacitor	
  (CRG)	
  
–  In	
  all	
  cases,	
  use	
  IDR	
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  select	
  reproducible	
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  across	
  
replicates	
  
23/07/13	
   26	
  
 
hHp://genome.ucsc.edu/ENCODE/	
  
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  RNA	
  dashboard	
  
(hZp://genome.crg.cat/encode_RNA_dashboard)	
  
23/07/13	
   27	
  
Julien	
  Lagarde	
  
Maik,	
  Roder	
  
The	
  ENCODE	
  RNASeq	
  
23/07/13	
   28	
  
Carrie	
  Davis,	
  CSHL	
  
Red:	
  propor)on	
  of	
  	
  
nucleo)des	
  in	
  genomic	
  
domains	
  covered	
  by	
  RNASeq	
  
con)gs	
  	
  
	
  
29	
  
ENCODE	
  RNASeq	
  cumulaBve	
  coverage	
  	
  
of	
  the	
  Human	
  Genome	
  
Sarah	
  Djebali	
  
Expression	
  of	
  coding	
  vs	
  long	
  non	
  coding	
  genes.	
  
Angelika	
  Merkel	
  
23/07/13	
   31	
  
23/07/13	
   32	
  
Expression	
  of	
  coding	
  vs	
  long	
  non	
  coding	
  genes.	
  
Angelika	
  Merkel	
  
Quantitative models of
Transcription - HistonesXianjun Dong, Zhiping Weng
H3k79me2
H3k9ac
Quantitative models of
Transcription - TFs
Chao Cheng, Mark Gerstein
−4 −2 0 2 4 6 8
−50510
CAGE PolyA+ K562 Cytosol
Predicted expression (log2)
Measuredexpression(log2)
R = 0.81 (R2 = 0.64)
RMSE = 2.56
Classification: AUC = 0.90
Rrgression: R = 0.62 (R2 = 0.38; RMSE = 3.06)
Relative importance of TFs
Classification
02060
YY1ETS1M
YCM
AXELF1E2F4EG
R1E2F6JUNRESTTAL1M
XI1SP1
ZBTB7A
BCLAF1M
AFKG
ABPAUSF1THAP1
CEBPBG
ATA2FO
SATF3BCL3FO
SL1SRFUSF2SPI1
ZBTB33
ZNF274G
ATA1
ZNF263SP2NFYASIX5NRF1
NR2C2NFYBJUNDNFE2
Regression
010002500
YY1E2F4ETS1M
YCELF1RESTJUNEG
R1M
AXFO
S
ZNF274
ZBTB7ANFYATAL1
G
ABPAM
XI1SIX5THAP1
ZNF263NFYBNR2C2G
ATA1NRF1SP2E2F6
BCLAF1G
ATA2SP1BCL3SPI1USF2
CEBPBUSF1ATF3FO
SL1M
AFK
ZBTB33SRFJUNDNFE2
YY1, E2F4, ETS1
−4 −2 0 2 4 6 8
−50510
CAGE PolyA+ K562 Cytosol
Predicted expression (log2)
Measuredexpression(log2)
R = 0.81 (R2 = 0.64)
RMSE = 2.56
Classification: AUC = 0.90
Rrgression: R = 0.62 (R2 = 0.38; RMSE = 3.06)
Relative importance of TFs
Classification
02060
YY1ETS1M
YCM
AXELF1E2F4EG
R1E2F6JUNRESTTAL1M
XI1SP1
ZBTB7A
BCLAF1M
AFKG
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CEBPBG
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ZBTB33
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Regression
010002500
YY1E2F4ETS1M
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R1M
AXFO
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ZBTB7ANFYATAL1
G
ABPAM
XI1SIX5THAP1
ZNF263NFYBNR2C2G
ATA1NRF1SP2E2F6
BCLAF1G
ATA2SP1BCL3SPI1USF2
CEBPBUSF1ATF3FO
SL1M
AFK
ZBTB33SRFJUNDNFE2
Tilgner	
  et	
  al.,	
  
	
  
Splicing	
  occurs	
  
predominantly	
  
during	
  
transcrip)on	
  	
  
Genome	
  
Research,	
  2012	
  
	
  
23/07/13	
   36	
  
RNA processing
July	
  23,	
  2013	
   37	
  
23/07/13	
   38	
  
Evidence	
  for	
  co-­‐transrip)onal	
  splicing	
  
23/07/13	
   39	
  
Khodor,	
   Y.L.	
   et	
   al.	
   Nascent-­‐seq	
   indicates	
   widespread	
  
cotranscriptional	
   pre-­‐mRNA	
   splicing	
   in	
   Drosophila.	
  
Genes	
  Dev	
  25,	
  2502-­‐12	
  (2011).	
  
	
  
Ameur,	
  A.	
  et	
  al.	
  Total	
  RNA	
  sequencing	
  reveals	
  nascent	
  
transcription	
   and	
   widespread	
   co-­‐transcriptional	
  
splicing	
   in	
   the	
   human	
   brain.	
   Nat	
   Struct	
   Mol	
   Biol	
   18,	
  
1435-­‐40	
  (2011).	
  
complete	
  Splicing	
  Index	
  (coSI)	
  
40	
  
a	
   b	
  
c	
  
d	
   e	
  
COSI =
a + b + c
a + b + c + d + e
The	
  CoSI,	
  Complete	
  Splicing	
  Index,	
  	
  
measures	
  the	
  degree	
  of	
  comple)on	
  of	
  
splicing	
  of	
  	
  a	
  given	
  exon	
  based	
  on	
  
RNASeq	
  reads.	
  CoSI=1,	
  means	
  that	
  all	
  
RNASeq	
  reads	
  mapping	
  to	
  the	
  exon	
  
support	
  the	
  splicing	
  of	
  the	
  exon.	
  	
  
CoSI	
  =0	
  means	
  all	
  reads	
  support	
  the	
  
exon	
  not	
  being	
  spliced	
  
coSI	
  in	
  the	
  polyA+	
  cytosolic	
  RNA	
  
41	
  
coSI	
  in	
  the	
  chroma)n	
  associated	
  RNA	
  
42	
  
43	
  
coSI	
  in	
  the	
  polyA+	
  cytoslic	
  RNA	
  
44	
  
coSI	
  in	
  the	
  chroma)n	
  associated	
  RNA	
  
45	
  
coSI	
  in	
  polyA-­‐	
  nuclear	
  RNA	
  
46	
  
coSI	
  in	
  polyA+	
  nuclear	
  RNA	
  
snRNAs	
  involved	
  in	
  splicing	
  enriched	
  in	
  
the	
  chroma)n	
  frac)on	
  
47	
  
Processing	
  of	
  RNA	
  through	
  cell	
  compartments	
  
48	
  
CoSI	
  
lncRNAs	
  are	
  spliced	
  less	
  efficiently	
  
than	
  protein	
  coding	
  genes	
  
23/07/13	
   49	
  
Summary	
  
•  The	
  ENCODE	
  project	
  is	
  producing	
  a	
  very	
  rich	
  set	
  
of	
  RNASeq	
  assays	
  across	
  mul)ple	
  cell	
  lines,	
  cell	
  
compartments,	
  and	
  RNA	
  classes.	
  
•  Interroga)on	
  across	
  cellular	
  and	
  subcellular	
  
compartments	
  provides	
  useful	
  informa)on	
  on	
  
the	
  dynamics	
  of	
  RNA	
  processing	
  within	
  the	
  cell.	
  
•  RNASeq	
  allows	
  measuring	
  of	
  individual	
  isoforms.	
  	
  
–  Many	
  new	
  ques)ons	
  can	
  be	
  stated	
  
23/07/13	
   50	
  
23/07/13	
   51	
  
acknowledgements	
  
23/07/13	
   52	
  
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  Group	
  

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Dr. Roderic Guigó. Centre de Regulació Genòmica / Interrogating RNA heterogeneity

  • 1. Interroga)ng  RNA  heterogeneity   RNASeq  in  the  ENCODE  project   roderic.guigo@crg.cat   Centre  de  Regulació  Genòmica,  Universitat  Pompeu  Fabra  
  • 2. 2001:  la  culminació  del  projecteThe  Human  Genome  
  • 6. The  ENCyclopedia  Of  DNA  Elements   23/07/13   6  
  • 7. ENCODE  Project   •  The  genome  (DNA  sequence)  is  constant   across  highly  diverse  cell  types   •  Genome  ac)vity  is  different  across  cell  types   •  The  ENCODE  project  aZempts  to  characterize   the  ac)ve  regions  of  the  genome  in  as  many   cell  types/condi)ons  as  possible   7  
  • 8. ENCODE  Timeline   8   Elise  Feingold,NHGRI  
  • 9. 2007     Results  of  ENCODE   Pilot  Phase     on  1%  of  the   human  genome   published   4 June 23/07/13   9  
  • 10. ENCODE  assays   A  user's  guide  to  the  encyclopedia  of  DNA  elements  (ENCODE).  The  ENCODE  ConsorBum.   PlOS  Biology,  2011   Chip-seq (~150) RNA-seq (~100) Dnase-seq (~100)
  • 11. Next  Genera)on  Sequecing   •  Genomic  sequencing   •  cDNA  to  RNA.  RNASeq   –  Transcriptome  characteriza)on   •  DNA  bound  to  proteins.   ChIPSeq   –  Transcrip)on  Factors   –  Histone  modifica)ons   •  DNA  modifca)ons.  i.e.   MethylSeq.     –  DNA  methyla)on   •  and  many  others…   11  
  • 12. ENCODE Uniform Analysis Pipeline Mapped  reads  from  produc)on  (Bam)   Uniform  Peak  Calling  Pipeline  (SPP,  PeakSeq)   IDR  Processing,  QC  and  Blacklist  Filtering   Mo)f  Discovery   Stats,  GSC   enrichments,  etc.   Signal  Aggrega)on     over  peaks   Signal  Genera)on   (read  extension  and  mappability  correc)on)   Segmenta)on   Poor  reproducibility  Good    reproducibility   Rep1   Rep2   Self  Organising  Maps   ChromHMM/Segway Anshul Kundaje, Qunhua Li, Michael Hoffman, Jason Ernst, Joel Rozowsky, Pouya Kheradpour
  • 13. Irreproducible Discovery Rate (IDR) If one re-ran the experiment, what is the probability one would observe the same element at this rank or better Uses ranked element lists from two replicates, and makes the assumption that there is noise at the bottom of the rank ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! 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  • 14. 14  
  • 15. 15  
  • 16.
  • 17. 17  
  • 18. Graur  et  al.,  2013,  Genome  Biology  and  Evolu1on   This  absurd  conclusion  was  reached  through  various  means,  chiefly     •  (1)  by  employing  the  seldom  used  “causal  role”  defini)on  of   biological  func)on  and  then  applying  it  inconsistently  to  different   biochemical  proper)es,     •  (2)  by  commijng  a  logical  fallacy  known  as  “affirming  the   consequent,”   •  3)  by  failing  to  appreciate  the  crucial  difference  between  “junk   DNA”  and  “garbage  DNA,”     •  (4)  by  using  analy)cal  methods  that  yield  biased  errors  and  inflate   esBmates  of  func)onality,     •  (5)  by  favoring  sta)s)cal  sensi)vity  over  specificity,  and     •  (6)  by  emphasizing  sta)s)cal  significance  rather  than  the   magnitude  of  the  effect.     Here,  we  detail  the  many  logical  and  methodological  transgressions   involved  in  assigning  func)onality  to  almost  every  nucleo)de  in  the   human  genome.     18  
  • 19. 19  
  • 20. Raw  genome  coverage  of  elements   Element  Type   Coverage   CumulaBve   Coverage   Exons   3%   3%   Chip-­‐seq  bound  mo)fs   4.5%   5%   DNaseI  Footprints   5.7%   9%   Chip-­‐seq  bound  regions   8.1%   12%   DNaseI  HS  regions   15.2%   19.4%   Histone  Modifica)ons  (*)   44%   49%   RNA   62%   80%   (*  excluding  broad  marks)   20  
  • 21. 21  
  • 22. 22   ENCODE  Publica)ons   Mike  Pazin,NHGRI  
  • 23. RNA  in  the  ENCODE  project   23/07/13   23  
  • 24. July 23, 2013 24 RNA  (as  the  first  phenotype)   •  Transcrip)on  to  RNA  and  subsequent  processing  is   the  first  step  in  the  unfolding  of  the  intruc)ons   encoded  in  the  DNA.   •  There  is  a  one-­‐to-­‐one  correspondence  between  the   RNA  content  of  the  cell  and  the  cellular  phenotype   (which  is  obviolusly  not  true  for  the  DNA)   •  The  phenotypic  effects  of  the  varia)ons  in  the  DNA   are  ul)mately  mediated  by  varia)ons  in  the  RNA   content  of  cell.    
  • 25. The  ENCODE  RNA  assays     (CSHL,  CalTech)   23/07/13   25   Carrie  Davis,  CSHL  
  • 26. The  ENCODE  RNASeq  pipeline   •  Reads  mapped  to  genome  and  transcriptome  using   STAR  (CSHL)—an  splice  aware  RNASeq  mapper   •  Independent  from  the  annota)on  (GENCODE)   –  Splice  Sites   –  RNASeq  con)gs   –  Cufflinks  (CalTech)  genes  and  transcripts  models     –  In  all  cases,  use  IDR  to  select  reproducible  elements  across   the  replicates   •  GENCODE  quan)a)on   –  Quan)fica)on  of  exons,  genes  and  transcripts  using  the   Flux  Capacitor  (CRG)   –  In  all  cases,  use  IDR  to  select  reproducible  elements  across   replicates   23/07/13   26  
  • 27.   hHp://genome.ucsc.edu/ENCODE/   The  RNA  dashboard   (hZp://genome.crg.cat/encode_RNA_dashboard)   23/07/13   27   Julien  Lagarde   Maik,  Roder  
  • 28. The  ENCODE  RNASeq   23/07/13   28   Carrie  Davis,  CSHL  
  • 29. Red:  propor)on  of     nucleo)des  in  genomic   domains  covered  by  RNASeq   con)gs       29   ENCODE  RNASeq  cumulaBve  coverage     of  the  Human  Genome   Sarah  Djebali  
  • 30. Expression  of  coding  vs  long  non  coding  genes.   Angelika  Merkel  
  • 33. Expression  of  coding  vs  long  non  coding  genes.   Angelika  Merkel  
  • 34. Quantitative models of Transcription - HistonesXianjun Dong, Zhiping Weng H3k79me2 H3k9ac
  • 35. Quantitative models of Transcription - TFs Chao Cheng, Mark Gerstein −4 −2 0 2 4 6 8 −50510 CAGE PolyA+ K562 Cytosol Predicted expression (log2) Measuredexpression(log2) R = 0.81 (R2 = 0.64) RMSE = 2.56 Classification: AUC = 0.90 Rrgression: R = 0.62 (R2 = 0.38; RMSE = 3.06) Relative importance of TFs Classification 02060 YY1ETS1M YCM AXELF1E2F4EG R1E2F6JUNRESTTAL1M XI1SP1 ZBTB7A BCLAF1M AFKG ABPAUSF1THAP1 CEBPBG ATA2FO SATF3BCL3FO SL1SRFUSF2SPI1 ZBTB33 ZNF274G ATA1 ZNF263SP2NFYASIX5NRF1 NR2C2NFYBJUNDNFE2 Regression 010002500 YY1E2F4ETS1M YCELF1RESTJUNEG R1M AXFO S ZNF274 ZBTB7ANFYATAL1 G ABPAM XI1SIX5THAP1 ZNF263NFYBNR2C2G ATA1NRF1SP2E2F6 BCLAF1G ATA2SP1BCL3SPI1USF2 CEBPBUSF1ATF3FO SL1M AFK ZBTB33SRFJUNDNFE2 YY1, E2F4, ETS1 −4 −2 0 2 4 6 8 −50510 CAGE PolyA+ K562 Cytosol Predicted expression (log2) Measuredexpression(log2) R = 0.81 (R2 = 0.64) RMSE = 2.56 Classification: AUC = 0.90 Rrgression: R = 0.62 (R2 = 0.38; RMSE = 3.06) Relative importance of TFs Classification 02060 YY1ETS1M YCM AXELF1E2F4EG R1E2F6JUNRESTTAL1M XI1SP1 ZBTB7A BCLAF1M AFKG ABPAUSF1THAP1 CEBPBG ATA2FO SATF3BCL3FO SL1SRFUSF2SPI1 ZBTB33 ZNF274G ATA1 ZNF263SP2NFYASIX5NRF1 NR2C2NFYBJUNDNFE2 Regression 010002500 YY1E2F4ETS1M YCELF1RESTJUNEG R1M AXFO S ZNF274 ZBTB7ANFYATAL1 G ABPAM XI1SIX5THAP1 ZNF263NFYBNR2C2G ATA1NRF1SP2E2F6 BCLAF1G ATA2SP1BCL3SPI1USF2 CEBPBUSF1ATF3FO SL1M AFK ZBTB33SRFJUNDNFE2
  • 36. Tilgner  et  al.,     Splicing  occurs   predominantly   during   transcrip)on     Genome   Research,  2012     23/07/13   36  
  • 37. RNA processing July  23,  2013   37  
  • 38. 23/07/13   38   Evidence  for  co-­‐transrip)onal  splicing  
  • 39. 23/07/13   39   Khodor,   Y.L.   et   al.   Nascent-­‐seq   indicates   widespread   cotranscriptional   pre-­‐mRNA   splicing   in   Drosophila.   Genes  Dev  25,  2502-­‐12  (2011).     Ameur,  A.  et  al.  Total  RNA  sequencing  reveals  nascent   transcription   and   widespread   co-­‐transcriptional   splicing   in   the   human   brain.   Nat   Struct   Mol   Biol   18,   1435-­‐40  (2011).  
  • 40. complete  Splicing  Index  (coSI)   40   a   b   c   d   e   COSI = a + b + c a + b + c + d + e The  CoSI,  Complete  Splicing  Index,     measures  the  degree  of  comple)on  of   splicing  of    a  given  exon  based  on   RNASeq  reads.  CoSI=1,  means  that  all   RNASeq  reads  mapping  to  the  exon   support  the  splicing  of  the  exon.     CoSI  =0  means  all  reads  support  the   exon  not  being  spliced  
  • 41. coSI  in  the  polyA+  cytosolic  RNA   41  
  • 42. coSI  in  the  chroma)n  associated  RNA   42  
  • 43. 43   coSI  in  the  polyA+  cytoslic  RNA  
  • 44. 44   coSI  in  the  chroma)n  associated  RNA  
  • 45. 45   coSI  in  polyA-­‐  nuclear  RNA  
  • 46. 46   coSI  in  polyA+  nuclear  RNA  
  • 47. snRNAs  involved  in  splicing  enriched  in   the  chroma)n  frac)on   47  
  • 48. Processing  of  RNA  through  cell  compartments   48   CoSI  
  • 49. lncRNAs  are  spliced  less  efficiently   than  protein  coding  genes   23/07/13   49  
  • 50. Summary   •  The  ENCODE  project  is  producing  a  very  rich  set   of  RNASeq  assays  across  mul)ple  cell  lines,  cell   compartments,  and  RNA  classes.   •  Interroga)on  across  cellular  and  subcellular   compartments  provides  useful  informa)on  on   the  dynamics  of  RNA  processing  within  the  cell.   •  RNASeq  allows  measuring  of  individual  isoforms.     –  Many  new  ques)ons  can  be  stated   23/07/13   50  
  • 51. 23/07/13   51   acknowledgements  
  • 53.