Надежность и достоверность регуляторного мультиомикса на уровне отдельных клеток с глубоким профилированием митохондриальных мутаций

Болезнь Альцгеймера (БА) определяется и стадийно классифицируется на основе стереотипного, прогрессирующего накопления амилоид-бета (A{beta}) бляшек и гиперфосфорилированных тау (pTau) нейрофибриллярных клубков в различных областях мозга. Эти области существенно различаются по своей архитектуре и функциям, но в значительной степени сохраняют клеточный состав, с некоторой региональной спецификацией. Поскольку патология накапливается, определенные нейроны теряются, а не нейронные клетки переходят в состояния, ассоциированные с болезнью, но остается неясным, являются ли типы клеток, пораженные в одной области, такими же в других областях. Здесь мы расширили Атлас клеток мозга при болезни Альцгеймера в Сиэтле (SEA-AD) на десять неокортекальных и аллокортекальных областей, охватывающих кортикальную дугу канонического стадирования БА, профилируя приблизительно семь миллионов ядер от 84 доноров с помощью секвенирования РНК с одиночными ядрами, ATAC-seq и Multiome наряду с количественной нейропатологией и секвенированием всего генома. Ядра были сопоставлены с расширенной референсной таксономией Инициативы BRAIN, содержащей 207 типов клеток, иерархическая псевдо-прогрессия обеспечила непрерывные, донорные уровни оценки патологии БА в каждой области и по всему мозгу, совместно моделируя A{beta} и pTau. Изменения в клетках были как высокоспецифичными, так и поразительно последовательными: лишь около 30% типов клеток изменились в относительной частоте, но те, кто изменился, изменились в согласованном направлении в различных областях. Конкретные подмножества ингибирующих интернейронов Sst, Lamp5, Vip, Sncg и Pvalb, а также миелинизирующих олигодендроцитов были потеряны скорее всего на самых ранних стадиях у донора с минимальной патологией, наряду с первоначальным появлением ассоциированных с БА микроглией; потеря типов возбуждающих нейронов L2/3 и некоторых глубоких слоев, резкий рост микроглии и появление реактивных астроцитов последовали у доноров на более поздних стадиях. Регионально специализированные популяции также оказались уязвимыми, включая ожидаемые аллокортекальные типы, а также, неожиданно, специализированные возбуждающие нейроны слоя 4 (L4 IT) первичной зрительной коры (V1C) и смешанные ингибирующие интернейроны Sst и Pvalb. Ключевые изменения воспроизводились в трех независимых когортах, охватывающих более 700 дополнительных доноров. Мы исследовали два взаимодополняющих уязвимых населения в механистических подробностях: регионально специализированные нейроны V1C L4 IT, которые были потеряны поздно, несмотря на то, что их широко считали устойчивыми, и пан-кортикальные интернейроны Sst, которые потерялись в первые стадии болезни. Применяя многогранный ИИ-рабочий процесс, который конструировал гипотезы, основанные на литературе из дифференциального экспрессии для нейронов L4 IT, были выделены гипервозбудимость, частично опосредованная высоким уровнем экспрессии NMDA-рецепторов, как сходный фенотип уязвимости. Уязвимые интернейроны Sst сходились на гипервозбудимости через частично различные пути и обогащались экспрессией генов, приоритизированных в GWAS для БА, связывая их уязвимость с генетической архитектурой БА. Эти данные, доступные на SEA-AD.org, предоставляют многофункциональный региональный каркас для сообщества, чтобы исследовать молекулярные и клеточные изменения прогрессирования БА.

Интрогрессия от несampled гоминидных линий стала все более важным элементом истории человеческой эволюции. Недавние исследования показывают, что глубоко отличающиеся линии гоминид могли внести предковую составляющую либо непосредственно в современного человека, либо косвенно через интрогрессию от денисовцев, в то время как выводы остаются сложными из-за нехватки эталонных геномов, слабого сигнала и неопределенности в реконструкции глубоких генеалогий. Мы показываем аналитически и с помощью симуляций, что интрогрессия, опосредованная денисовцами, производит предсказуемые изменения в локальной коалиционной глубине, которые можно приблизительно оценить с помощью масштабируемых обобщенных статистик, в частности парной последовательной дивергенции, что указывает на то, что значительная информация о глубоко различающемся предке сохраняется в вариациях последовательностей без явной реконструкции генеалогий. Используя этот инсайт, мы разрабатываем DEEP (Точная оценка глубокого предка с использованием эффективных прокси), нейросетевую структуру без ARG для выявления кандидатных регионов суперархайческого предка. DEEP сохраняет обнаружимую мощность при низких уровнях ложных позитивов в широком диапазоне демографических параметров, остается масштабируемым и восстанавливает сигналы из небольших выборок. Применяя DEEP к океанийцам, тибетцам и ханьцзам, мы определяем примерно 0,4–0,6 % геномных окон с доказательствами суперархайческого предка. Кандидатные регионы показывают как значительное наложение, так и заметную неоднородность между популяциями, с повторным обогащением вблизи локуса HLA во всех популяциях, что указывает на то, что иммунные регионы повторно сохраняют глубоко различающуюся предковую составляющую.

Ветераны британской программы ядерных испытаний представляют собой возрастную группу бывших военнослужащих, которые могли подвергнуться воздействию ионизирующего излучения в ходе участия в ядерных испытаниях. Настоящее исследование было направлено на сравнение соматического мутационного ландшафта когорты из 30 ветеранов ядерных испытаний с соответствующей по возрасту когорте из 30 ветеранов-контролей. Варианты были определены на основе общедоступных данных полногеномного секвенирования с использованием биообработочной схемы, разработанной в соответствии с эталонными подходами, определенными Институтом Броуда. Полученный набор сырых SNV и INDEL вариантов для каждого отдельного ветерана подвергся нескольким этапам фильтрации, чтобы уменьшить шум, возникающий от общих мутаций, прежде чем среднее количество и типы были сопоставлены для каждой когорты с использованием теста Груббинса. Геномное распределение этих вариантов также было исследовано путем оценки наличия кластеризации мутаций, характерной для воздействия радиации (SNV и/или INDEL, происходящие в пределах 10 пар оснований) с использованием скользящего окна размером 10 пар оснований, а также отдельным идентификацией мутационных сигнатур путем подгонки SNV к базе данных COSMIC Human Cancer v3.4. При сравнении когорт ветеранов ядерных испытаний и контроля мы не обнаружили статистически значимого увеличения частоты какого-либо типа вариантов или кластеров. Dominant SBS сигнатуры в обеих когортах были характерны для процесс старения. Качественная оценка функционального воздействия наиболее часто наблюдаемых вариантов в каждой когорте показала, что они также ассоциированы с возрастом. Например, в контрольной когорте были обнаружены варианты в LINC02098-ETS1 и RCL1, генах, связанных с классическими возрастными состояниями, такими как потеря волос и остеоартрит. В когорте ветеранов ядерных испытаний мы наблюдали множественные варианты, влияющие на ген CHODL примерно у 40% участников. CHODL кодирует хондролектин, белок, важный для поддержания структурной целостности и функции тканей. В заключение, отсутствие значительных генетических различий между когортами, наряду с преобладанием мутаций, связанных с возрастом, согласуется с тем, что процесс старения является одним из основных факторов наблюдаемого соматического варианта у этих ветеранов, затмевая любые потенциальные воздействия окружающей среды, включая историческое воздействие радиации.

По сравнению с традиционными грубыми объемными показателями, модели, основанные на поверхности, обеспечивают большую пространственную точность для понимания изменений в мозге, связанных с развитием, неврологическими и психиатрическими расстройствах. Глобальные инициативы по исследованию мозга объединяют данные со всего мира, чтобы обнаружить и улучшить маркеры мозга, связанные с болезнями. Здесь мы представляем инструментарий для анализа 3D-геометрии мозга, направленный на решение ключевых задач, стоящих перед крупномасштабными исследованиями нейровизуализации. Наша структура включает масштабируемые методы для интеграции многосайтовых данных, коррекции специфичных для сайта искажений, ускоренного статистического моделирования, интерпретируемого машинного обучения и интерактивной визуализации результатов. Инструментарий был протестирован на данных из 21 независимой выборки, участвующей в Рабочей группе по биполярному расстройству ENIGMA (N = 3,373). По сравнению с традиционными объемными характеристиками мы показываем, как меры формы подкорковых структур могут быть объединены по сайтам исследования для выявления пространственно сложных различий между диагностическими группами и их связью с общими методами лечения. Статистическое моделирование было ускорено с использованием алгоритма быстрого и эффективного смешанного эффекта (FEMA) и достигнуто сокращение времени вычисления в 16 раз по сравнению с традиционными подходами. Модели машинного обучения показали, что характеристики формы могут обеспечить большую предсказательную эффективность по сравнению с традиционными объемными данными как для задач диагностики, так и для прогнозирования лечения, при этом интерпретируемые карты весов предоставляют информацию о локальных признаках, определяющих эффективность модели.

Охраняемые территории не могут остановить утрату биоразнообразия в изоляции; интеграция их с окружающими территориями, подверженными человеческому воздействию, имеет решающее значение. Однако эта интеграция осложняется значительной гетерогенностью ландшафта на их границах, что затрудняет понимание трансграничных изменений в предоставлении экосистемных услуг. Мы представляем новую структуру для характеристики этих динамических процессов путем анализа градиентов экосистемных услуг вдоль границ охраняемых территорий. Для 16 охраняемых территорий во французских Альпах мы оценили 12 экосистемных услуг, используя сочетание устоявшихся биофизических моделей и новых моделей на основе связности для подвижных видов. Эти данные были сгруппированы в три области, ориентированные на заинтересованные стороны, отражающие соответственно сельские, культурные и городские приоритеты управления. Автоматизированный полиномиальный регрессионный анализ классифицировал границы на пять типов градиентов. Наиболее распространенными были Убывающие Градиенты, представляющие собой снижение экосистемных услуг за пределами охраняемой территории, и Возрастающие Градиенты, имеющие противоположный паттерн. Наш анализ показывает, что эти закономерности обусловлены специфическими конфигурациями ландшафта, выявляя частые компромиссы между тремя приоритетами управления, когда, например, ландшафты, поддерживающие сельские приоритеты, часто ухудшают культурные и городские. Мы также выделяем ключевые возможности для синергии, определяя области, где экосистемные услуги для всех трех приоритетных областей увеличиваются одновременно за пределами охраняемой территории. Эта пространственно явная типология предоставляет мощный диагностический инструмент для проектирования целевых интервенций, таких как приоритизация восстановления местообитаний там, где экосистемные услуги снижаются, или управление сельскохозяйственными ландшафтами для смягчения конфликтов между приоритетами управления, поддерживая более эффективную интеграцию охраняемых территорий в более широкий ландшафт.

mNeonGreen (mNG) является одним из самых ярких и устойчивых к фотодеградации мономерных зеленых флуоресцентных белков и широко используется для метки белков. В данной работе мы представляем sdAb(mNG), антитело единственного домена (sdAb) с высокой аффинностью, которое позволяет проводить биохимический захват, визуализацию и манипуляцию белками, мечеными mNG. Кристаллическая структура с разрешением 1,26 Å выявляет обширную поверхность взаимодействия между mNG и sdAb(mNG), что объясняет его высокую аффинность (KD = 0,39 нМ) и надежное распознавание мишеней в различных экспериментальных условиях. Это позволяет одному sdAb поддерживать приложения, которые обычно требуют нескольких специализированных инструментов. Мы демонстрируем полезность sdAb(mNG) в нескольких примерах приложений, включая высокоспецифическую иммунотерапию, прямую иммунофлуоресценцию и суперразрешающую визуализацию. Важно, что sdAb(mNG) сохраняет высокую эффективность распознавания мишеней даже в клеточных условиях. Когда он экспрессируется как интрабоди в живых млекопитающих клетках, sdAb(mNG) позволяет релокализацию белков, меченых mNG, в определенные компартменты или визуализацию транспорта синаптических пузырьков в первичных нейронах. В зебровых рыбках слияние sdAb(mNG) с деградационным доменом F-box индукцирует клеточно-автономное истощение эндогенного фактора транскрипции, меченого mNG, и приводит к явному морфологическому фенотипу. Эти результаты подтверждают, что sdAb(mNG) является универсальным и надежным аффинным реагентом, который превращает mNG из пассивного флуоресцентного репортера в многофункциональный инструмент для визуализации, протеомики и программируемой манипуляции эндогенными и инженерными белками.