O parasita Schistosoma mansoni é um dos principais causadores da esquistossomose, doença que acomete 200 milhões de indivíduos no mundo. O parasita possui um complexo ciclo de vida composto de seis estágios evolutivos em dois hospedeiros. S. mansoni possui um sofisticado sistema de interação com seus hospedeiros de modo a escapar da resposta imune e interagir com moléculas produzidas por eles. Alguns trabalhos na literatura descreveram o efeito do TNF-α humano sobre o processo de ovoposição do parasita adulto. Nosso trabalho teve por objetivo analisar o perfil de expressão gênica do S. mansoni ao longo de seus estágios de desenvolvimento, avaliar o efeito do TNF-α humano sobre o perfil de expressão gênica do parasita em dois estágios de desenvolvimento e descrever o gene homólogo ao receptor de TNF-α humano em S. mansoni. Para isso, duas plataformas de microarrays distintas foram utilizadas: uma composta por 4000 sondas de cDNA dupla fita produzida pelo nosso grupo de pesquisa e a outra, composta por 44000 sondas de oligonucleotídeos desenhadas pelo nosso grupo e produzida pela empresa Agilent Technologies. Com estas plataformas foi detectada a expressão de 5798 genes em vermes adultos, sendo que 156 genes apresentavam a transcrição nas fitas senso e anti-senso; 6 destes tiveram confirmadas a transcrição nas duas fitas por transcrição reversa fita específica seguida de PCR em Tempo Real. Adicionalmente foram identificados 229 genes diferencialmente expressos entre vermes adultos machos e fêmeas. A análise de expressão gênica entre 5 estágios de desenvolvimento do parasita mostrou dois tipos de conjuntos de dados: (i) 1423 genes diferencialmente expressos entre dois estágios subseqüentes de desenvolvimento e (ii) 342 genes com expressão enriquecida em um estágio exclusivamente. 68 destes são transcritos intrônicos que não possuem potencial codificador de proteinas. Um gene ortólogo ao receptor de TNF-α humano (SmTNFR) foi clonado e sequenciado. O transcrito SmTNFR possui 1967pb e codifica uma proteína de 599 aminoácidos. Outros 9 genes codificando elementos conservados da via de sinalização de TNF-α também foram identificados no conjunto de ESTs público, revelando uma via completa de sinalização de TNF-α no parasita. Por fim, identificamos com microarrays o conjunto de genes com expressão alterada pela adição de TNF-α humano em esquistossômulos e vermes adultos. 340 genes tiveram expressão alterada em vermes adultos utilizando a plataforma de cDNA. 411 genes sofreram mudanças de expressão em esquistossômulos e 1093 genes em vermes adultos detectados na plataforma de oligonucleotídeos. Este trabalho representa uma importante contribuição no entendimento da relação parasita-hospedeiro em nível molecular. / The parasite Schistosoma mansoni is one of major causative agents of schistosomiasis, a disease which affects 200 million people in the world. The parasite has a complex life cycle with six developmental stages in two hosts. S. mansoni has a sofisticated system of interaction with the hosts, permitting it to escape the immune response and to interact with molecules produced by the hosts. The effect of human TNF-α on adult parasite egg-laying has been described in the literature. The present work intended to analyse the gene expression profile of S. mansoni among its developmental stages, to evaluate the effect of human TNF-α on gene expression profile in two different developmental stages and to describe a homologous gene to human TNF-α receptor in S. mansoni. Two microarrays platfoms were used: one comprised by 4000 cDNA probes and printed by our research group and another, comprised by 44000 oligonucleotide probes designed by our group and printed by Agilent Technologies Company. With these platforms, we detected the expression of 5798 genes in adult worms, of which 156 showed transcription in sense and anti-sense strands; 6 of them had their expression levels confirmed by strand specific Real Time PCR. 229 genes were identified as differentially expressed between male and female adult worms. Gene expression analysis among 5 parasite developmental stages identified two data sets: (i) 1423 differentially expressed genes between two subsequent developmental stages and (ii) 342 expressed genes enriched in one exclusive stage. 68 of them are intronic transcripts with no protein-coding potential. An ortologue to human TNF-α receptor (SmTNFR) was cloned and sequenced. SmTNFR transcritpt has 1967bp and encodes a 599-amino acid protein. Other 9 genes encoding conserved elements of the TNF-α signaling pathway were identified among the public S. mansoni ESTs dataset, thus revealing a complete TNF-α signaling pathway in the parasite. Finally, we identified with microarrays the set of genes that have an altered gene expression upon exposure of schistosomula and adult worms to human TNF-α. 340 genes were identified with altered expression in adult worms using the cDNA platform. 411 genes changed their expression pattern in schistosomula and 1093 genes in adult worms using the oligonucleotide platform. This work represents an important contribution to the understanding of host-parasite interaction at the molecular level.

Recentemente desenvolvida, a biotecnologia denominada por Microarrays permite o monitoramento simultâneo dos valores de expressão gênica de centenas de milhares de genes, fator este que traz uma nova interpretação aos resultados obtidos em pesquisas desenvolvidas nas mais diversas áreas do conhecimento incluindo, por exemplo, a Farmacologia e Medicina, uma vez que os resultados obtidos são interpretados ao nível molecular. Contudo, apesar de muita tecnologia ser empregada à técnica de Microarrays, sua aplicação ainda ocasiona algumas complicações decorrentes, por exemplo, das inúmeras fontes de variação existentes, da escala das respostas ou da natural dificuldade de se analisar uma grande quantidade de fragmentos genéticos avaliados sob poucas unidades experimentais. Frente a estas complicações, atualmente, muitas são as propostas metodológicas de análises estatísticas para atenuar ou eliminar os problemas inerentes à técnica de Microarrays e propiciar a extração de resultados mais confiáveis a partir dos valores de expressão gênica, porém muitos desafios ainda persistem. Sob esta colocação, o presente trabalho procurou explorar duas metodologias de análise estatística alternativas no que diz respeito a seus conceitos, embora ambas tenham sido contextualizadas ao problema de Microarrays e aplicadas para se atingir o mesmo objetivo: possibilitar a identificação dos genes diferencialmente expressos sob distintas condições experimentais. A primeira metodologia consistiu da aplicação de Modelos de Análise de Variância de efeitos fixos com a adoção de modificações nas estatísticas de teste, metodologias de correções para múltiplos testes e a construção de gráficos vulcão. Já, a segunda metodologia consistiu da contextualização e aplicação da Teoria da Resposta ao Item TRI aos experimentos de Microarrays, abordagem esta pouco explorada na análise deste tipo de dado, mas a qual possibilita a seleção de genes diferencialmente expressos a partir de uma medida latente estimada para cada gene e a construção de uma escala para as categorias de resposta de expressão gênica. A motivação para este trabalho originou de um experimento de Microarrays com ratos congênicos disponibilizado pelo Laboratório de Cardiologia e Genética Molecular do Instituto do Coração (InCor-USP) cujo objetivo é identificar genes associados à hipertensão. / Recently developed, the biotechnology denominated Microarrays permits a simultaneous monitoring of the gene expression values of hundred thousands of genes; fact that introduces a new interpretation of the results obtained in researches developed in many distinct areas including, for example, Pharmacology and Medicine, once the obtained results are read according to the molecular level. However, despite the fact that much technology is used in the Microarrays technique, its application still causes some implications, for example, the countless sources of existing variance, the scale of answers or the natural difficulty in analyzing a large number of genetic fragments measured by few experimental units. Facing such complications, a lot of methodologies were suggested in order to reduce or eliminate the problems caused by the Microarrays technique and also foster the obtainment of more reliable results from the gene expression values, yet many challenges still persist. Under this perspective, the present work aimed at exploring two alternative methodologies regarding concepts, despite both were contextualized according to the Microarrays problem and applied with the same objective: enabling the identification of the genes differently expressed under different experimental conditions. The first methodology was composed by the application of Analysis of Variance Models of fixed effects with changes in the test statistics, correction methodologies for multiple tests and volcano plot. The second methodology consisted of the contextualization and application of the Item Response Theory IRT towards the Microarrays experiments, being this one not much explored in analysis that use this kind of data, but enabling the selection of genes differently expressed from an estimated latent trait for each gene and the construction of a scale for the categories of gene expression answers. The motivation for the present work came from an experiment of Microarrays with congenic mice made available by the Cardiology and Molecular Genetics Laboratory of the Heart Institute (InCor-USP) that aimed at identifying genes associated with hypertension.

O parasita Schistosoma mansoni é um dos principais causadores da esquistossomose, doença que acomete 200 milhões de indivíduos no mundo. O parasita possui um complexo ciclo de vida composto de seis estágios evolutivos em dois hospedeiros. S. mansoni possui um sofisticado sistema de interação com seus hospedeiros de modo a escapar da resposta imune e interagir com moléculas produzidas por eles. Alguns trabalhos na literatura descreveram o efeito do TNF-α humano sobre o processo de ovoposição do parasita adulto. Nosso trabalho teve por objetivo analisar o perfil de expressão gênica do S. mansoni ao longo de seus estágios de desenvolvimento, avaliar o efeito do TNF-α humano sobre o perfil de expressão gênica do parasita em dois estágios de desenvolvimento e descrever o gene homólogo ao receptor de TNF-α humano em S. mansoni. Para isso, duas plataformas de microarrays distintas foram utilizadas: uma composta por 4000 sondas de cDNA dupla fita produzida pelo nosso grupo de pesquisa e a outra, composta por 44000 sondas de oligonucleotídeos desenhadas pelo nosso grupo e produzida pela empresa Agilent Technologies. Com estas plataformas foi detectada a expressão de 5798 genes em vermes adultos, sendo que 156 genes apresentavam a transcrição nas fitas senso e anti-senso; 6 destes tiveram confirmadas a transcrição nas duas fitas por transcrição reversa fita específica seguida de PCR em Tempo Real. Adicionalmente foram identificados 229 genes diferencialmente expressos entre vermes adultos machos e fêmeas. A análise de expressão gênica entre 5 estágios de desenvolvimento do parasita mostrou dois tipos de conjuntos de dados: (i) 1423 genes diferencialmente expressos entre dois estágios subseqüentes de desenvolvimento e (ii) 342 genes com expressão enriquecida em um estágio exclusivamente. 68 destes são transcritos intrônicos que não possuem potencial codificador de proteinas. Um gene ortólogo ao receptor de TNF-α humano (SmTNFR) foi clonado e sequenciado. O transcrito SmTNFR possui 1967pb e codifica uma proteína de 599 aminoácidos. Outros 9 genes codificando elementos conservados da via de sinalização de TNF-α também foram identificados no conjunto de ESTs público, revelando uma via completa de sinalização de TNF-α no parasita. Por fim, identificamos com microarrays o conjunto de genes com expressão alterada pela adição de TNF-α humano em esquistossômulos e vermes adultos. 340 genes tiveram expressão alterada em vermes adultos utilizando a plataforma de cDNA. 411 genes sofreram mudanças de expressão em esquistossômulos e 1093 genes em vermes adultos detectados na plataforma de oligonucleotídeos. Este trabalho representa uma importante contribuição no entendimento da relação parasita-hospedeiro em nível molecular. / The parasite Schistosoma mansoni is one of major causative agents of schistosomiasis, a disease which affects 200 million people in the world. The parasite has a complex life cycle with six developmental stages in two hosts. S. mansoni has a sofisticated system of interaction with the hosts, permitting it to escape the immune response and to interact with molecules produced by the hosts. The effect of human TNF-α on adult parasite egg-laying has been described in the literature. The present work intended to analyse the gene expression profile of S. mansoni among its developmental stages, to evaluate the effect of human TNF-α on gene expression profile in two different developmental stages and to describe a homologous gene to human TNF-α receptor in S. mansoni. Two microarrays platfoms were used: one comprised by 4000 cDNA probes and printed by our research group and another, comprised by 44000 oligonucleotide probes designed by our group and printed by Agilent Technologies Company. With these platforms, we detected the expression of 5798 genes in adult worms, of which 156 showed transcription in sense and anti-sense strands; 6 of them had their expression levels confirmed by strand specific Real Time PCR. 229 genes were identified as differentially expressed between male and female adult worms. Gene expression analysis among 5 parasite developmental stages identified two data sets: (i) 1423 differentially expressed genes between two subsequent developmental stages and (ii) 342 expressed genes enriched in one exclusive stage. 68 of them are intronic transcripts with no protein-coding potential. An ortologue to human TNF-α receptor (SmTNFR) was cloned and sequenced. SmTNFR transcritpt has 1967bp and encodes a 599-amino acid protein. Other 9 genes encoding conserved elements of the TNF-α signaling pathway were identified among the public S. mansoni ESTs dataset, thus revealing a complete TNF-α signaling pathway in the parasite. Finally, we identified with microarrays the set of genes that have an altered gene expression upon exposure of schistosomula and adult worms to human TNF-α. 340 genes were identified with altered expression in adult worms using the cDNA platform. 411 genes changed their expression pattern in schistosomula and 1093 genes in adult worms using the oligonucleotide platform. This work represents an important contribution to the understanding of host-parasite interaction at the molecular level.

O diabetes mellitus do tipo 1 (DM1) é uma doença autoimune crônica, durante a qual as células beta pancreáticas, responsáveis pela secreção de insulina, são seletivamente destruídas. O desenvolvimento desta doença é uma consequência da predisposição genética combinada a fatores ambientais largamente desconhecidos e eventos estocásticos. Neste trabalho foi proposta a comparação da expressão gênica transcricional em grande escala (transcriptoma) entre amostras de pacientes de DM1 e controles, obtidas a partir de células mononucleares do sangue periférico (PBMCs). As alterações resultantes na expressão gênica causada pela doença podem ser amostradas em PBMCs, uma vez que as células imunes efetoras estão presumivelmente em equilíbrio com a população celular circulante. A fim de identificar alterações na expressão gênica, foram utilizados métodos analíticos como a tecnologia de microarrays e o cálculo do coeficiente de correlação de Pearson, sendo possível observar aumento ou diminuição na expressão gênica e também a magnitude desta mudança. Além disso, foi realizada análise de grupos gênicos (gene sets ou GSA), método baseado na significância de conjuntos gênicos pré-definidos, ao invés de genes individuais. Este procedimento é mais adequado para análise de uma doença poligênica, tal como o DM1. A análise de GSA possibilitou a seleção de genes envolvidos, por exemplo, nas seguintes vias: cascata de I-kappaB kinase/NF-kappaB, regulação da via de sinalização do receptor de TGF-ß, regulação da cascata de JAK-STAT e via de sinalização mediada por citocinas e quimiocinas, das quais podem ser identificados marcadores transcricionais. A análise imparcial do transcriptoma de PBMCs permitiu a identificação de gene sets e genes associados ao DM1, seu perfil de expressão preferencial em tipos celulares do sistema imune e seus padrões de modulação. / Type 1 diabetes mellitus (T1DM) is a chronic autoimmune disease, in which the pancreatic beta cells responsible for secretion of insulin are selectively destroyed. The development of this disease is a result of genetic predisposition combined with largely unknown environmental factors and stochastic events. In this work it was proposed to compare the large scale transcriptional gene expression (transcriptome) between samples obtained from T1DM patients and healthy controls, obtained from peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). The resulting changes in gene expression caused by the disease can be sampled in PBMCs, as immune effector cells are presumably in equilibrium with the circulating cell population. In order to identify changes in gene expression, we used analytical methods such as microarray technology and calculating the Pearson correlation coefficient, where it was possible to observe increases or decreases in gene expression and also the magnitude of change. Furthermore, we performed a gene set analysis (GSA) method based on the significance of predefined gene sets instead of individual genes. This procedure is more suitable for analyzing a polygenic disease such as T1DM. GSA analysis enabled the selection of genes involved for example, in the following pathways: I-kappaB kinase/NF-kappaB cascade, regulation of TGF-ß receptor signaling pathway, regulation of JAK-STAT cascade and cytokine and chemokine mediated signaling pathway, from which transcriptional markers can be identified. An unbiased transcriptome analysis of PBMCs allowed the identification of gene sets and genes associated with T1DM, its preferential expression profile in cell types of the immune system and its modulation patterns.

O timo é um orgão linfóide primário, no qual ocorre a indução da tolerância imunológica central aos antígenos do próprio que são expressos pelos tecidos periféricos (PTAs). A medula tímica é formada por células tímicas medulares epiteliais (mTECs) que expressam centenas desses PTAs que representam virtualmente todos os órgãos e tecidos do corpo. Esse fenômeno foi denominado de expressão gênica promíscua (PGE) a qual é parcialmente regulada pelo modulador da transcrição Autoimmune regulator (Aire). Os precursores de células T oriundos da medula óssea migram para o timo (agora são denominados de timócitos) e na medula desse órgão, passam pela seleção negativa mediada pelas mTECs. As células sobreviventes evoluem para células T maduras e funcionais que migram para a periferia com capacidade de reconhecimento das moléculas de MHC e tolerantes aos PTAs. Além de controlar a transcrição de genes PTAs, Aire também controla a expressão de microRNAs (miRNAs), relacionados com a integridade e funcionalidade do microambiente tímico. A seleção negativa no timo é um processo essencial para a manutenção da autotolerância imunológica e o desbalanço desse processo está associado com o desenvolvimento de doenças autoimunes como, por exemplo, o diabetes mellitus do tipo 1 (DM1).Tendo em vista essas premissas, nosso trabalho se fundamentou em duas hipóteses: 1) Variações na expressão do gene Aire podem perturbar a expressão de genes PTAs e miRNAs no timo, causando alterações na PGE, 2) A expressão balanceada de genes como Aire e/ou PTAs nas mTECs, é fundamental para a integridade da tolerância central. O desbalanço na expressão desses genes, está associado com a emergência do diabetes mellitus tipo 1 no camundongo. Para testar nossa primeira hipótese efetuamos o silenciamento de Aire (Aire knockdown) por meio de eletrotransfeção de RNA interferente (siRNA) anti-Aire in vivo no timo de camundongos BALB/c. Análises do transcriptoma (mRNAs) e miRNoma (miRNAs) das mTECs, revelaram que silenciamento parcial e transitório de Aire foi suficiente para afetar a expressão de PTAs Aire dependentes bem como a de miRNAs. Redes de interação miRNA-mRNA, revelaram que o controle pós-transcricional da PGE também é afetado pelo silenciamento de Aire. Os resultados encontrados revelam que Aire e miRNAs podem formar uma via essencial durante a indução da tolerância central. Para testar nossa segunda hipótese comparamos o transcriptoma de mTECs de camundongos BALB/c (linhagem não-autoimune) com mTECs de camundongos non-obese diabetic NOD (modelo animal utilizado nos estudos de DM1 autoimune). Nossos resultados revelaram que a expressão transcricional de autoantígenos relacionados ao DM1 está desbalanceada em camundongos NOD já numa fase precoce, quando esses animais ainda não apresentavam a doença clínica (fase pré-diabética). Inesperadamente, os níveis transcrionais de Aire apresentaram-se equivalentes no timo dessas duas linhagens, porém os níveis da proteína AIRE estavam reduzidos no timo da linhagem NOD. Esses resultados sugerem a participação de algum mecanismo de atenuação póstrascricional de Aire nessa linhagem provavelmente envolvendo atuação de miRNAs. Isso poderia explicar o desbalanço de PTAs Aire-dependentes e a repressão autoantígenos relacionados ao DM1. Concluímos que nossos resultados, além de abrir novas perspectivas para pesquisas nesta área, contribuem com melhor compreensão dos mecanismos moleculares desencadeados por Aire e por miRNAs no controle da expressão de autoantígenos no timo o que é importante para a tolerância imunológica central. / The thymus is a primary lymphoid organ, in which occurs in the induction of central immune tolerance to self peripheral tissue antigens (PTAs). The thymic medulla is formed by medullary thymic epithelial cells (mTECs) expressing hundreds of such PTAs representing virtually all organs and tissues of the body. This phenomenon has been termed promiscuous gene expression (PGE), which is partially regulated by the Autoimmune regulator (Aire) gene. The T cell precursors derived from the bone marrow migrate to the thymus (now termed thymocytes). A part of these thymocytes are eliminated by negative selection mediated mTEC cells. The surviving cells to evolve and functional mature T cells that migrate to the periphery and are capable of recognizing MHC molecules and are tolerant to PTAs. In addition to controlling the transcription of PTA genes, Aire also controls the expression of microRNAs (miRNAs). The negative selection in the thymus is a process essential to the maintenance of immunologic self-tolerance and imbalance of this process is associated with the development of autoimmune diseases such as type 1 diabetes mellitus (DM1) . Given these assumptions, our work was based on two hypothesis: 1) Changes in the expression of the Aire gene can disrupt the expression of PTA genes and miRNAs in the thymus, causing changes in PGE, 2) The balanced expression of Aire / or PTA genes in mTECs is fundamental for central tolerance. The imbalance in the expression of these genes is associated with the emergence of type 1 diabetes in mice. To test our first hypothesis we made Aire silencing (Aire knockdown) through electrotransfection of anti - Aire interfering RNA (siRNA) in vivo in the thymus of BALB/c mice. Analysis of the transcriptome (mRNAs) and miRNome (miRNAs) of mTECs revealed that partial and transient silencing of Aire was enough to affect the expression of Aire - dependent PTAs as well as miRNAs. miRNA -mRNA interaction networks revealed that the posttranscriptional control of PGE is also affected by the silencing of Aire. The results show that Aire and can form an miRNA pathway essential for the induction of central tolerance. To test our second hypothesis we compared the transcriptome of mTECs of BALB/c mice (non-autoimmune strain) with mTECs from non - obese diabetic NOD (animal model used in studies of autoimmune DM1) . Our results indicate that the transcriptional expression of DM1-related autoantigens are unbalanced in NOD mice in an very early stage, when these animals have not had clinical disease (pre-diabetic period). Unexpectedly, the transcriptional levels of Aire in the thymus was equivalent in these two strains, but the AIRE protein levels were reduced in thymus of NOD strain. These results suggest that some mechanism of post-transcriptional attenuation of Aire is acting in this lineage probably involving action of miRNAs . This could explain the imbalance of Aire - dependent PTAs and repression autoantigens related to DM1. Our results open perspectives for research in this area, contributing to better understanding the molecular mechanisms triggered by Aire and miRNAs in control of the expression of autoantigens in the thymus, which is important for the central immune tolerance.

Doctor of Philosophy / Department of Statistics / Haiyan Wang / This dissertation considers different methods to improve the performance of the Prediction Analysis of Microarrays (PAM). PAM is a popular algorithm for high-dimensional classification. However, it has a drawback of retaining too many features even after multiple runs of the algorithm to perform further feature selection. The average number of selected features is 2611 from the application of PAM to 10 multi-class microarray human cancer datasets. Such a large number of features make it difficult to perform follow up study. This drawback is the result of the soft thresholding method used in the PAM algorithm and the thresholding parameter estimate of PAM. In this dissertation, we extend the PAM algorithm with two other thresholding methods (hard and order thresholding) and a deep search algorithm to achieve better thresholding parameter estimate. In addition to the new proposed algorithms, we derived an approximation for the probability of misclassification for the hard thresholded algorithm under the binary case. Beyond the aforementioned work, this dissertation considers the heteroscedastic case in which the variances for each feature are different for different classes. In the PAM algorithm the variance of the values for each predictor was assumed to be constant across different classes. We found that this homogeneity assumption is invalid for many features in most data sets, which motivates us to develop the new heteroscedastic version algorithms. The different thresholding methods were considered in these algorithms. All new algorithms proposed in this dissertation are extensively tested and compared based on real data or Monte Carlo simulation studies. The new proposed algorithms, in general, not only achieved better cancer status prediction accuracy, but also resulted in more parsimonious models with significantly smaller number of genes.

published_or_final_version / Pathology / Doctoral / Doctor of Philosophy

published_or_final_version / abstract / Pathology / Master / Master of Philosophy

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In recent years, the development of new genomic technologies has allowed for the investigation of many regulatory epigenetic marks besides expression levels, on a genome-wide scale. As the price for these technologies continues to decrease, study sizes will not only increase, but several different assays are beginning to be used for the same samples. It is therefore desirable to develop statistical methods to integrate multiple data types that can handle the increased computational burden of incorporating large data sets. Furthermore, it is important to develop sound quality control and normalization methods as technical errors can compound when integrating multiple genomic assays. DNA methylation is a commonly studied epigenetic mark, and the Infinium HumanMethylation450 BeadChip has become a popular microarray that provides genome-wide coverage and is affordable enough to scale to larger study sizes. It employs a complex array design that has complicated efforts to develop normalization methods. We propose a novel normalization method that uses a set of stable methylation sites from housekeeping genes as empirical controls to fit a local regression hypersurface to signal intensities. We demonstrate that our method performs favorably compared to other popular methods for the array. We also discuss an approach to estimating cell-type admixtures, which is a frequent biological confound in these studies. For data integration we propose a gene-centric procedure that uses canonical correlation and subsequent permutation testing to examine correlation or other measures of association and co-localization of epigenetic marks on the genome. Specifically, a likelihood ratio test for general association between data modalities is performed after an initial dimension reduction step. Canonical scores are then regressed against covariates of interest using linear mixed effects models. Lastly, permutation testing is performed on weighted correlation matrices to test for co-localization of relationships to physical locations in the genome. We demonstrate these methods on a set of developmental brain samples from the BrainSpan consortium and find substantial relationships between DNA methylation, gene expression, and alternative promoter usage primarily in genes related to axon guidance. We perform a second integrative analysis on another set of brain samples from the Stanley Medical Research Institute.