PH
Paul Hoover
Author with expertise in Systemic Lupus Erythematosus and Antiphospholipid Syndrome
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
18
(78% Open Access)
Cited by:
8,588
h-index:
28
/
i10-index:
43
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A Rapid Bootstrap Algorithm for the RAxML Web Servers

Alexandros Stamatakis et al.Oct 1, 2008
Despite recent advances achieved by application of high-performance computing methods and novel algorithmic techniques to maximum likelihood (ML)-based inference programs, the major computational bottleneck still consists in the computation of bootstrap support values. Conducting a probably insufficient number of 100 bootstrap (BS) analyses with current ML programs on large datasets—either with respect to the number of taxa or base pairs—can easily require a month of run time. Therefore, we have developed, implemented, and thoroughly tested rapid bootstrap heuristics in RAxML (Randomized Axelerated Maximum Likelihood) that are more than an order of magnitude faster than current algorithms. These new heuristics can contribute to resolving the computational bottleneck and improve current methodology in phylogenetic analyses. Computational experiments to assess the performance and relative accuracy of these heuristics were conducted on 22 diverse DNA and AA (amino acid), single gene as well as multigene, real-world alignments containing 125 up to 7764 sequences. The standard BS (SBS) and rapid BS (RBS) values drawn on the best-scoring ML tree are highly correlated and show almost identical average support values. The weighted RF (Robinson-Foulds) distance between SBS- and RBS-based consensus trees was smaller than 6% in all cases (average 4%). More importantly, RBS inferences are between 8 and 20 times faster (average 14.73) than SBS analyses with RAxML and between 18 and 495 times faster than BS analyses with competing programs, such as PHYML or GARLI. Moreover, this performance improvement increases with alignment size. Finally, we have set up two freely accessible Web servers for this significantly improved version of RAxML that provide access to the 200-CPU cluster of the Vital-IT unit at the Swiss Institute of Bioinformatics and the 128-CPU cluster of the CIPRES project at the San Diego Supercomputer Center. These Web servers offer the possibility to conduct large-scale phylogenetic inferences to a large part of the community that does not have access to, or the expertise to use, high-performance computing resources.
0
Citation6,798
0
Save
0

The immune cell landscape in kidneys of patients with lupus nephritis

Arnon Arazi et al.Jun 17, 2019
Lupus nephritis is a potentially fatal autoimmune disease for which the current treatment is ineffective and often toxic. To develop mechanistic hypotheses of disease, we analyzed kidney samples from patients with lupus nephritis and from healthy control subjects using single-cell RNA sequencing. Our analysis revealed 21 subsets of leukocytes active in disease, including multiple populations of myeloid cells, T cells, natural killer cells and B cells that demonstrated both pro-inflammatory responses and inflammation-resolving responses. We found evidence of local activation of B cells correlated with an age-associated B-cell signature and evidence of progressive stages of monocyte differentiation within the kidney. A clear interferon response was observed in most cells. Two chemokine receptors, CXCR4 and CX3CR1, were broadly expressed, implying a potentially central role in cell trafficking. Gene expression of immune cells in urine and kidney was highly correlated, which would suggest that urine might serve as a surrogate for kidney biopsies. Much about the kidney-resident immune populations is a black box. Hacohen and colleagues use single cell RNA sequencing of kidney, skin and urine from lupus nephritis patients to describe the transcriptional state of the immune cells present in each compartment.
0
Citation573
0
Save
63

Plasma proteomics reveals tissue-specific cell death and mediators of cell-cell interactions in severe COVID-19 patients

Michael Filbin et al.Nov 3, 2020
COVID-19 has caused over 1 million deaths globally, yet the cellular mechanisms underlying severe disease remain poorly understood. By analyzing several thousand plasma proteins in 306 COVID-19 patients and 78 symptomatic controls over serial timepoints using two complementary approaches, we uncover COVID-19 host immune and non-immune proteins not previously linked to this disease. Integration of plasma proteomics with nine published scRNAseq datasets shows that SARS-CoV-2 infection upregulates monocyte/macrophage, plasmablast, and T cell effector proteins. By comparing patients who died to severely ill patients who survived, we identify dynamic immunomodulatory and tissue-associated proteins associated with survival, providing insights into which host responses are beneficial and which are detrimental to survival. We identify intracellular death signatures from specific tissues and cell types, and by associating these with angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) expression, we map tissue damage associated with severe disease and propose which damage results from direct viral infection rather than from indirect effects of illness. We find that disease severity in lung tissue is driven by myeloid cell phenotypes and cell-cell interactions with lung epithelial cells and T cells. Based on these results, we propose a model of immune and epithelial cell interactions that drive cell-type specific and tissue-specific damage in severe COVID-19.
63
Citation44
0
Save
0

Blood immunophenotyping identifies distinct kidney histopathology and outcomes in patients with lupus nephritis

Alice Horisberger et al.Jan 16, 2024
Lupus nephritis (LN) is a frequent manifestation of systemic lupus erythematosus, and fewer than half of patients achieve complete renal response with standard immunosuppressants. Identifying non-invasive, blood-based pathologic immune alterations associated with renal injury could aid therapeutic decisions. Here, we used mass cytometry immunophenotyping of peripheral blood mononuclear cells in 145 patients with biopsy-proven LN and 40 healthy controls to evaluate the heterogeneity of immune activation in patients with LN and to identify correlates of renal parameters and treatment response. Unbiased analysis identified 3 immunologically distinct groups of patients with LN that were associated with different patterns of histopathology, renal cell infiltrates, urine proteomic profiles, and treatment response at one year. Patients with enriched circulating granzyme B+ T cells at baseline showed more severe disease and increased numbers of activated CD8 T cells in the kidney, yet they had the highest likelihood of treatment response. A second group characterized primarily by a high type I interferon signature had a lower likelihood of response to therapy, while a third group appeared immunologically inactive by immunophenotyping at enrollment but with chronic renal injuries. Main immune profiles could be distilled down to 5 simple cytometric parameters that recapitulate several of the associations, highlighting the potential for blood immune profiling to translate to clinically useful non-invasive metrics to assess immune-mediated disease in LN.
0
Citation2
0
Save
30

An atlas of healthy and injured cell states and niches in the human kidney

Blue Lake et al.Jul 29, 2021
Abstract Understanding kidney disease relies upon defining the complexity of cell types and states, their associated molecular profiles, and interactions within tissue neighborhoods. We have applied multiple single-cell or -nucleus assays (>400,000 nuclei/cells) and spatial imaging technologies to a broad spectrum of healthy reference (n = 42) and disease (n = 42) kidneys. This has provided a high resolution cellular atlas of 100 cell types that include rare and novel cell populations. The multi-omic approach provides detailed transcriptomic profiles, epigenomic regulatory factors, and spatial localizations for major cell types spanning the entire kidney. We further identify and define cellular states altered in kidney injury, encompassing cycling, adaptive or maladaptive repair, transitioning and degenerative states affecting several segments. Molecular signatures of these states permitted their localization within injury neighborhoods using spatial transcriptomics, and large-scale 3D imaging analysis of ∼1.2 million neighborhoods provided linkages to active immune responses. These analyses further defined biological pathways relevant to injury niches, including signatures underlying the transition from reference to predicted maladaptive states that were associated with a decline in kidney function during chronic kidney disease. This human kidney cell atlas, including injury cell states and neighborhoods, will be a valuable resource for future studies.
1

Topoisomerase 2β induces DNA breaks to regulate human papillomavirus replication

Paul Kaminski et al.Jan 8, 2021
Abstract Topoisomerases regulate higher order chromatin structures through the transient breaking and re-ligating of one or both strands of the phosphodiester backbone of duplex DNA. TOP2β is a type II topoisomerase that induces double strand DNA breaks at topological-associated domains (TADS) to relieve torsional stress arising during transcription or replication. TADS are anchored by CTCF and SMC1 cohesin proteins in complexes with TOP2β. Upon DNA cleavage a covalent intermediate DNA-TOP2β (TOP2βcc) is transiently generated to allow for strand passage. The tyrosyl-DNA phosphodiesterase TDP2 can resolve TOP2βcc but failure to do so quickly can lead to long-lasting DNA breaks. Given the role of CTCF/SMC1 proteins in the HPV life cycle we investigated if TOP2β proteins contribute to HPV pathogenesis. Our studies demonstrated that levels of both TOP2β and TDP2 were substantially increased in cells with high risk HPV genomes and this correlated with high amounts of DNA breaks. Knockdown of TOP2β with shRNAs reduced DNA breaks by over 50% as determined through COMET assays. Furthermore this correlated with substantially reduced formation of repair foci such as γH2AX, pCHK1 and pSMC1 indicative of impaired activation of DNA damage repair pathways. Importantly, knockdown of TOP2β also blocked HPV genome replication. Our previous studies demonstrated that CTCF /SMC1 factors associate with HPV genomes at sites in the late regions of HPV31 and these correspond to regions that also bind TOP2β. This study identifies TOP2β as responsible for enhanced levels of DNA breaks in HPV positive cells and as a regulator of viral replication.
Load More