Defining the Regulatory Logic of Breast Cancer Using Single-Cell Epigenetic and Transcriptome Profiling

转录组 表观遗传学 仿形(计算机编程) 乳腺癌 计算生物学 基因表达谱 生物 计算机科学 遗传学 癌症研究 癌症 基因 基因表达 操作系统
作者
Matthew J. Regner,Susana García‐Recio,Aatish Thennavan,Kamila Wiśniewska,Raúl Méndez-Giráldez,Brooke Felsheim,Philip M. Spanheimer,Joel S. Parker,Charles M. Perou,Hector L. Franco
标识
DOI:10.1101/2024.06.13.598858
摘要

SUMMARY Annotation of the cis -regulatory elements that drive transcriptional dysregulation in cancer cells is critical to improving our understanding of tumor biology. Herein, we present a compendium of matched chromatin accessibility (scATAC-seq) and transcriptome (scRNA-seq) profiles at single-cell resolution from human breast tumors and healthy mammary tissues processed immediately following surgical resection. We identify the most likely cell-of-origin for luminal breast tumors and basal breast tumors and then introduce a novel methodology that implements linear mixed-effects models to systematically quantify associations between regions of chromatin accessibility (i.e. regulatory elements) and gene expression in malignant cells versus normal mammary epithelial cells. These data unveil regulatory elements with that switch from silencers of gene expression in normal cells to enhancers of gene expression in cancer cells, leading to the upregulation of clinically relevant oncogenes. To translate the utility of this dataset into tractable models, we generated matched scATAC-seq and scRNA-seq profiles for breast cancer cell lines, revealing, for each subtype, a conserved oncogenic gene expression program between in vitro and in vivo cells. Together, this work highlights the importance of non-coding regulatory mechanisms that underlie oncogenic processes and the ability of single-cell multi-omics to define the regulatory logic of BC cells at single-cell resolution.
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