A critical component in the interpretation of systems-level studies is the inference of enriched biological pathways and protein complexes contained within OMICs datasets. Successful analysis requires the integration of a broad set of current biological databases and the application of a robust analytical pipeline to produce readily interpretable results. Metascape is a web-based portal designed to provide a comprehensive gene list annotation and analysis resource for experimental biologists. In terms of design features, Metascape combines functional enrichment, interactome analysis, gene annotation, and membership search to leverage over 40 independent knowledgebases within one integrated portal. Additionally, it facilitates comparative analyses of datasets across multiple independent and orthogonal experiments. Metascape provides a significantly simplified user experience through a one-click Express Analysis interface to generate interpretable outputs. Taken together, Metascape is an effective and efficient tool for experimental biologists to comprehensively analyze and interpret OMICs-based studies in the big data era. With the increasing obtainability of multi-OMICs data comes the need for easy to use data analysis tools. Here, the authors introduce Metascape, a biologist-oriented portal that provides a gene list annotation, enrichment and interactome resource and enables integrated analysis of multi-OMICs datasets.

The emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in 2019 has triggered an ongoing global pandemic of the severe pneumonia-like disease coronavirus disease 2019 (COVID-19)1. The development of a vaccine is likely to take at least 12–18 months, and the typical timeline for approval of a new antiviral therapeutic agent can exceed 10 years. Thus, repurposing of known drugs could substantially accelerate the deployment of new therapies for COVID-19. Here we profiled a library of drugs encompassing approximately 12,000 clinical-stage or Food and Drug Administration (FDA)-approved small molecules to identify candidate therapeutic drugs for COVID-19. We report the identification of 100 molecules that inhibit viral replication of SARS-CoV-2, including 21 drugs that exhibit dose–response relationships. Of these, thirteen were found to harbour effective concentrations commensurate with probable achievable therapeutic doses in patients, including the PIKfyve kinase inhibitor apilimod2–4 and the cysteine protease inhibitors MDL-28170, Z LVG CHN2, VBY-825 and ONO 5334. Notably, MDL-28170, ONO 5334 and apilimod were found to antagonize viral replication in human pneumocyte-like cells derived from induced pluripotent stem cells, and apilimod also demonstrated antiviral efficacy in a primary human lung explant model. Since most of the molecules identified in this study have already advanced into the clinic, their known pharmacological and human safety profiles will enable accelerated preclinical and clinical evaluation of these drugs for the treatment of COVID-19. A screen of the ReFRAME library of approximately 12,000 known drugs for antiviral activity against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) identified several candidate compounds with suitable activities and pharmacological profiles, which could potentially expedite the deployment of therapies for coronavirus disease 2019 (COVID-19).

Diurnal gene expression patterns underlie time-of-the-day-specific functional specialization of tissues. However, available circadian gene expression atlases of a few organs are largely from nocturnal vertebrates. We report the diurnal transcriptome of 64 tissues, including 22 brain regions, sampled every 2 hours over 24 hours, from the primate Papio anubis (baboon). Genomic transcription was highly rhythmic, with up to 81.7% of protein-coding genes showing daily rhythms in expression. In addition to tissue-specific gene expression, the rhythmic transcriptome imparts another layer of functional specialization. Most ubiquitously expressed genes that participate in essential cellular functions exhibit rhythmic expression in a tissue-specific manner. The peak phases of rhythmic gene expression clustered around dawn and dusk, with a "quiescent period" during early night. Our findings also unveil a different temporal organization of central and peripheral tissues between diurnal and nocturnal animals.

Increased susceptibility of circadian clock mutant mice to metabolic diseases has led to the idea that a molecular clock is necessary for metabolic homeostasis. However, these mice often lack a normal feeding-fasting cycle. We tested whether time-restricted feeding (TRF) could prevent obesity and metabolic syndrome in whole-body Cry1;Cry2 and in liver-specific Bmal1 and Rev-erbα/β knockout mice. When provided access to food ad libitum, these mice rapidly gained weight and showed genotype-specific metabolic defects. However, when fed the same diet under TRF (food access restricted to 10 hr during the dark phase) they were protected from excessive weight gain and metabolic diseases. Transcriptome and metabolome analyses showed that TRF reduced the accumulation of hepatic lipids and enhanced cellular defenses against metabolic stress. These results suggest that the circadian clock maintains metabolic homeostasis by sustaining daily rhythms in feeding and fasting and by maintaining balance between nutrient and cellular stress responses.

How transcription affects genome 3D organization is not well understood. We found that during influenza A (IAV) infection, rampant transcription rapidly reorganizes host cell chromatin interactions. These changes occur at the ends of highly transcribed genes, where global inhibition of transcription termination by IAV NS1 protein causes readthrough transcription for hundreds of kilobases. In these readthrough regions, elongating RNA polymerase II disrupts chromatin interactions by inducing cohesin displacement from CTCF sites, leading to locus decompaction. Readthrough transcription into heterochromatin regions switches them from the inert (B) to the permissive (A) chromatin compartment and enables transcription factor binding.Data from non-viral transcription stimuli show that transcription similarly affects cohesin-mediated chromatin contacts within gene bodies. Conversely, inhibition of transcription elongation allows cohesin to accumulate at previously transcribed intragenic CTCF sites and to mediate chromatin looping and compaction. Our data indicate that transcription elongation by RNA polymerase II remodels genome 3D architecture.

Abstract Antibiotic-induced microbiome depletion (AIMD) has been used frequently to study the role of the gut microbiome in pathological conditions. However, unlike germ-free mice, the effects of AIMD on host metabolism remain incompletely understood. Here we show the effects of AIMD to elucidate its effects on gut homeostasis, luminal signaling, and metabolism. We demonstrate that AIMD, which decreases luminal Firmicutes and Bacteroidetes species, decreases baseline serum glucose levels, reduces glucose surge in a tolerance test, and improves insulin sensitivity without altering adiposity. These changes occur in the setting of decreased luminal short-chain fatty acids (SCFAs), especially butyrate, and the secondary bile acid pool, which affects whole-body bile acid metabolism. In mice, AIMD alters cecal gene expression and gut glucagon-like peptide 1 signaling. Extensive tissue remodeling and decreased availability of SCFAs shift colonocyte metabolism toward glucose utilization. We suggest that AIMD alters glucose homeostasis by potentially shifting colonocyte energy utilization from SCFAs to glucose.

SUMMARY A deficient interferon response to SARS-CoV-2 infection has been implicated as a determinant of severe COVID-19. To identify the molecular effectors that govern interferon control of SARS-CoV-2 infection, we conducted a large-scale gain-of-function analysis that evaluated the impact of human interferon stimulated genes (ISGs) on viral replication. A limited subset of ISGs were found to control viral infection, including endosomal factors that inhibited viral entry, nucleic acid binding proteins that suppressed viral RNA synthesis, and a highly enriched cluster of ER and Golgi-resident ISGs that inhibited viral translation and egress. These included the type II integral membrane protein BST2/tetherin, which was found to impede viral release, and is targeted for immune evasion by SARS-CoV-2 Orf7a protein. Overall, these data define the molecular basis of early innate immune control of viral infection, which will facilitate the understanding of host determinants that impact disease severity and offer potential therapeutic strategies for COVID-19.

The contribution of transcription factors (TFs) and gene regulatory programs in the immune response to COVID-19 and their relationship to disease outcome is not fully understood. Analysis of genome-wide changes in transcription at both promoter-proximal and distal cis-regulatory DNA elements, collectively termed the 'active cistrome,' offers an unbiased assessment of TF activity identifying key pathways regulated in homeostasis or disease. Here, we profiled the active cistrome from peripheral leukocytes of critically ill COVID-19 patients to identify major regulatory programs and their dynamics during SARS-CoV-2 associated acute respiratory distress syndrome (ARDS). We identified TF motifs that track the severity of COVID- 19 lung injury, disease resolution, and outcome. We used unbiased clustering to reveal distinct cistrome subsets delineating the regulation of pathways, cell types, and the combinatorial activity of TFs. We found critical roles for regulatory networks driven by stimulus and lineage determining TFs, showing that STAT and E2F/MYB regulatory programs targeting myeloid cells are activated in patients with poor disease outcomes and associated with single nucleotide genetic variants implicated in COVID-19 susceptibility. Integration with single-cell RNA-seq found that STAT and E2F/MYB activation converged in specific neutrophils subset found in patients with severe disease. Collectively we demonstrate that cistrome analysis facilitates insight into disease mechanisms and provides an unbiased approach to evaluate global changes in transcription factor activity and stratify patient disease severity.

Patterns of transcriptional activity are encoded in our genome through regulatory elements such as promoters or enhancers that, paradoxically, contain similar assortments of sequence-specific transcription factor (TF) binding sites

Abstract Substance abuse and addiction represent a significant public health problem that impacts multiple dimensions of society, including healthcare, the economy, and the workforce. In 2021, over 100,000 drug overdose deaths were reported in the US, with an alarming increase in fatalities related to opioids and psychostimulants. Understanding the fundamental gene regulatory mechanisms underlying addiction and related behaviors could facilitate more effective treatments. To explore how repeated drug exposure alters gene regulatory networks in the brain, we combined capped small (cs)RNA-seq, which accurately captures nascent-like initiating transcripts from total RNA, with Hi-C and single nuclei (sn)ATAC-seq. We profiled initiating transcripts in two addiction-related brain regions, the prefrontal cortex (PFC) and the nucleus accumbens (NAc), from rats that were never exposed to drugs or were subjected to prolonged abstinence after oxycodone or cocaine intravenous self-administration (IVSA). Interrogating over 100,000 active transcription start regions (TSRs) revealed that most TSRs had hallmarks of bonafide enhancers and highlighted the KLF/SP1, RFX, and AP1 transcription factors families as central to establishing brain-specific gene regulatory programs. Analysis of rats with addiction-like behaviors versus controls identified addiction-associated repression of transcription at regulatory enhancers recognized by nuclear receptor subfamily 3 group C (NR3C) factors, which include glucocorticoid receptors. Cell-type deconvolution analysis using snATAC-seq uncovered a potential role of glial cells in driving the gene regulatory programs associated with addiction-related phenotypes. These findings highlight the power of advanced transcriptomics methods to provide insight into how addiction perturbs gene regulatory programs in the brain.