Abstract Single cell transcriptomics has transformed the characterization of brain cell identity by providing quantitative molecular signatures for large, unbiased samples of brain cell populations. With the proliferation of taxonomies based on individual datasets, a major challenge is to integrate and validate results toward defining biologically meaningful cell types. We used a battery of single-cell transcriptome and epigenome measurements generated by the BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) to comprehensively assess the molecular signatures of cell types in the mouse primary motor cortex (MOp). We further developed computational and statistical methods to integrate these multimodal data and quantitatively validate the reproducibility of the cell types. The reference atlas, based on more than 600,000 high quality single-cell or -nucleus samples assayed by six molecular modalities, is a comprehensive molecular account of the diverse neuronal and non-neuronal cell types in MOp. Collectively, our study indicates that the mouse primary motor cortex contains over 55 neuronal cell types that are highly replicable across analysis methods, sequencing technologies, and modalities. We find many concordant multimodal markers for each cell type, as well as thousands of genes and gene regulatory elements with discrepant transcriptomic and epigenomic signatures. These data highlight the complex molecular regulation of brain cell types and will directly enable design of reagents to target specific MOp cell types for functional analysis.

ABSTRACT We report the generation of a multimodal cell census and atlas of the mammalian primary motor cortex (MOp or M1) as the initial product of the BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN). This was achieved by coordinated large-scale analyses of single-cell transcriptomes, chromatin accessibility, DNA methylomes, spatially resolved single-cell transcriptomes, morphological and electrophysiological properties, and cellular resolution input-output mapping, integrated through cross-modal computational analysis. Together, our results advance the collective knowledge and understanding of brain cell type organization: First, our study reveals a unified molecular genetic landscape of cortical cell types that congruently integrates their transcriptome, open chromatin and DNA methylation maps. Second, cross-species analysis achieves a unified taxonomy of transcriptomic types and their hierarchical organization that are conserved from mouse to marmoset and human. Third, cross-modal analysis provides compelling evidence for the epigenomic, transcriptomic, and gene regulatory basis of neuronal phenotypes such as their physiological and anatomical properties, demonstrating the biological validity and genomic underpinning of neuron types and subtypes. Fourth, in situ single-cell transcriptomics provides a spatially-resolved cell type atlas of the motor cortex. Fifth, integrated transcriptomic, epigenomic and anatomical analyses reveal the correspondence between neural circuits and transcriptomic cell types. We further present an extensive genetic toolset for targeting and fate mapping glutamatergic projection neuron types toward linking their developmental trajectory to their circuit function. Together, our results establish a unified and mechanistic framework of neuronal cell type organization that integrates multi-layered molecular genetic and spatial information with multi-faceted phenotypic properties.

Abstract Dynamic restructuring of chromatin architecture has been implicated in cell-type specific gene regulatory programs; yet, how chromatin remodels during lineage specification remains to be elucidated. Through interrogating chromatin reorganization during human cardiomyocyte differentiation, we uncover dynamic chromatin interactions between genes and distal regulatory elements harboring noncoding variants associated with adult and congenital heart diseases. Unexpectedly, we also discover a new class of human pluripotent stem cell (PSC)-specific topologically associating domains (TAD) that are created by the actively transcribed endogenous retrotransposon HERV-H. Deletion or silencing of specific HERV-H elements eliminates corresponding TAD boundaries, while de novo insertion of HERV-H can introduce new chromatin domain boundaries in human PSCs. Furthermore, comparative analysis of chromatin architecture in other species that lack HERV-H sequences supports a role for actively transcribed HERV-H in demarcating human PSC-specific TADs. The biological role of HERV-H is further underscored by the observation that deletion of a specific HERV-H reduces transcription of genes upstream and facilitates cell differentiation. Overall, our results highlight a previously unrecognized role for retrotransposons in restructuring genome architecture in the human genome and delineate dynamic gene regulatory networks during cardiomyocyte development that inform how non-coding genetic variants contribute to human heart diseases.

Abstract Single cell Hi-C (scHi-C) analysis has been increasingly used to map the chromatin architecture in diverse tissue contexts, but computational tools to define chromatin contacts at high resolution from scHi-C data are still lacking. Here, we describe SnapHiC, a method that can identify chromatin loops at high resolution and accuracy from scHi-C data. We benchmark SnapHiC against HiCCUPS, a common tool for mapping chromatin contacts in bulk Hi-C data, using scHi-C data from 742 mouse embryonic stem cells. We further demonstrate its utility by analyzing single-nucleus methyl-3C-seq data from 2,869 human prefrontal cortical cells. We uncover cell-type-specific chromatin loops and predict putative target genes for non-coding sequence variants associated with neuropsychiatric disorders. Our results suggest that SnapHiC could facilitate the analysis of cell-type-specific chromatin architecture and gene regulatory programs in complex tissues.

Abstract The human cerebral cortex has tremendous cellular diversity and complex cellular organization that are essential for brain function. How different types of cells are organized and interact with each other in the human cortex, and how cellular organizations and interaction patterns vary across species are, however, unclear. Here, we performed spatially resolved single-cell expression profiling of 4,000 genes in human middle and superior temporal gyrus using multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization (MERFISH). We identified >100 neuronal and non-neuronal cell populations with distinct transcriptional signatures, generated a molecularly defined and spatially resolved cell atlas of these brain regions, and analyzed cell-cell interactions in a cell-type-specific manner. Comparison with the mouse cortex showed conservation in the laminar organization of cells and substantial divergence in cell-cell interactions between human and mouse. Notably, our data revealed a drastic increase in interactions between neurons and non-neuronal cells in the human cortex, uncovered human-specific cell-cell interaction patterns, and identified potential ligand-receptor basis of microglia-neuron interactions.

Abstract Characterizing cellular diversity at different levels of biological organization across data modalities is a prerequisite to understanding the function of cell types in the brain. Classification of neurons is also required to manipulate cell types in controlled ways, and to understand their variation and vulnerability in brain disorders. The BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN) is an integrated network of data generating centers, data archives and data standards developers, with the goal of systematic multimodal brain cell type profiling and characterization. Emphasis of the BICCN is on the whole mouse brain and demonstration of prototypes for human and non-human primate (NHP) brains. Here, we provide a guide to the cellular and spatial approaches employed, and to accessing and using the BICCN data and its extensive resources, including the BRAIN Cell Data Center (BCDC) which serves to manage and integrate data across the ecosystem. We illustrate the power of the BICCN data ecosystem through vignettes highlighting several BICCN analysis and visualization tools. Finally, we present emerging standards that have been developed or adopted by the BICCN toward FAIR (Wilkinson et al. 2016a) neuroscience. The combined BICCN ecosystem provides a comprehensive resource for the exploration and analysis of cell types in the brain.

SUMMARY Regulation of gene expression in mammalian cells depends on long-range chromatin interactions between enhancers and promoters. Currently, the exact mechanisms that connect distal enhancers to their specific target promoters remain to be fully elucidated. Here we show that the histone H3 Lysine 4 monomethylation (H3K4me1) writer proteins MLL3 and MLL4 (MLL3/4) play an active role in this process. We demonstrate that in differentiating mouse embryonic stem cells, MLL3/4-dependent deposition of H3K4me1 at enhancers correlates with increased levels of chromatin interactions, whereas loss of MLL3/4 leads to greatly reduced frequencies of chromatin interactions and failure of lineage-specific gene expression programs. We further show that H3K4me1 facilitates recruitment of the Cohesin complex to chromatin in vitro and in vivo , providing a potential mechanism for MLL3/4 to promote chromatin looping. Taken together, our results support an active role for MLL3/4 in modulating chromatin organization at enhancers in mammalian cells.

Abstract While a rich set of putative cis -regulatory sequences involved in mouse fetal development has been annotated recently based on chromatin accessibility and histone modification patterns, delineating their role in developmentally regulated gene expression continues to be challenging. To fill this gap, we mapped chromatin contacts between gene promoters and distal sequences genome-wide in seven mouse fetal tissues, and for one of them, across six developmental stages. We identified 248,620 long-range chromatin interactions centered at 14,138 protein-coding genes and characterized their tissue-to-tissue variations as well as developmental dynamics. Integrative analysis of the interactome with previous epigenome and transcriptome datasets from the same tissues revealed a strong correlation between the chromatin contacts and chromatin state at distal enhancers, as well as gene expression patterns at predicted target genes. We predicted target genes of 15,098 candidate enhancers, and used them to annotate target genes of homologous candidate enhancers in the human genome that harbor risk variants of human diseases. We present evidence that schizophrenia and other adult disease risk variants are frequently found in fetal enhancers, providing support for the hypothesis of fetal origins of adult diseases.

Genetic studies have revealed an essential role for cytosine DNA methylation in mammalian development. However, its spatiotemporal distribution in the developing embryo remains obscure. Here, we profiled the methylome landscapes of 12 mouse tissues/organs at 8 developmental stages spanning from early embryogenesis to birth. In-depth analysis of these spatiotemporal epigenome maps systematically delineated ~2 million methylation variant regions and uncovered widespread methylation dynamics at nearly one-half million tissue-specific enhancers, whose human counterparts were enriched for variants involved in genetic diseases. Strikingly, these predicted regulatory elements predominantly lose CG methylation during fetal development, whereas the trend is reversed after birth. Accumulation of non-CG methylation within gene bodies of key developmental transcription factors coincided with their transcriptional repression during later stages of fetal development. These spatiotemporal epigenomic maps provide a valuable resource for studying gene regulation during mammalian tissue/organ progression and for pinpointing regulatory elements involved in human developmental diseases.

Retrons are bacterial immune systems that use reverse transcribed DNA as a detector of phage infection. They are also increasingly deployed as a component of biotechnology. For genome editing, for instance, retrons are modified so that the reverse transcribed DNA (RT-DNA) encodes an editing donor. Retrons are commonly found in bacterial genomes; thousands of unique retrons have now been predicted bioinformatically. However, only a small number have been characterized experimentally. Here, we add substantially to the corpus of experimentally studied retrons. We synthesized >100 previously untested retrons to identify the natural sequence of RT-DNA they produce, quantify their RT-DNA production, and test the relative efficacy of editing using retron-derived donors to edit bacterial genomes, phage genomes, and human genomes. We add 62 new empirically determined, natural RT-DNAs, which are not predictable from the retron sequence alone. We report a large diversity in RT-DNA production and editing rates across retrons, finding that top performing editors outperform those used in previous studies, and are drawn from a subset of the retron phylogeny.