The advent of simultaneously collected imaging-genetics data in large study cohorts provides an unprecedented opportunity to assess the causal effect of brain imaging traits on externally measured experimental results (e.g., cognitive tests) by treating genetic variants as instrumental variables. However, classic Mendelian Randomization methods are limited when handling high-throughput imaging traits as exposures to identify causal effects. We propose a new Mendelian Randomization framework to jointly select instrumental variables and imaging exposures, and then estimate the causal effect of multivariable imaging data on the outcome. We validate the proposed method with extensive data analyses and compare it with existing methods. We further apply our method to evaluate the causal effect of white matter microstructure integrity on cognitive function. The findings suggest that our method achieved better performance regarding sensitivity, bias, and false discovery rate compared to individually assessing the causal effect of a single exposure and jointly assessing the causal effect of multiple exposures without dimension reduction. Our application results indicated that WM measures across different tracts have a joint causal effect that significantly impacts the cognitive function among the participants from the UK Biobank.

Abstract Investigating protein-ligand binding sites is the key step in engineering protein/enzyme activity and selectivity. In this study, we developed a 3D convolutional neural network DUnet that derived from DenseNet and UNet for predicting the protein-ligand binding sites. To train DUnet, the features of protein 3D structure were extracted by describing the atomic physical characters, and the ligand binding sites were used as training labels. DUnet was trained using three dataset, the scPDB dataset (collecting of protein-ligand complexes from Protein Data Bank), scPDB and SC6K (collecting of protein-ligand complexes deposited after January 1st, 2018 from Protein Data Bank) datasets, and scPDB and its derived dataset by rotating the samples in the dataset. DUnet displayed better performance than the current state-of-art methods during the benchmark test using independent validation sets, and enlarging the training set contributed to better accuracy. We developed a small dataset contains commonly used industrial enzymes for testing DUnet and found that it was also accurate in predicting the substrate binding sites. We experimentally characterized the substrate binding sites of microbial transglutaminase according to the prediction and showed the significance of these sites. Finally, DUnet was used to predict the ligand binding sites of Swiss-Prot annotated proteins.

Abstract The immunoregulatory enzyme, indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO1) and the PD-1/PD-L1 axis are potent mechanisms that impede effective anti-tumor immunity in ovarian cancer. However, whether the IDO pathway regulates PD-1 expression in T cells is currently unknown. Here we show that tumoral IDO1 expression led to profound changes in tryptophan, nicotinate/nicotinamide, and purine metabolic pathways in the ovarian tumor microenvironment, and to an increased frequency of PD-1 + CD8 + tumor infiltrating T cells. We determined that activation of the aryl hydrocarbon receptor (AHR) by kynurenine induced PD-1 expression, and this effect was significantly abrogated by the AHR antagonist CH223191. Mechanistically, kynurenine alters chromatin accessibility in regulatory regions of T cell inhibitory receptors, allowing AHR to bind to consensus XRE motifs in the promoter region of PD-1. These results enable the design of strategies to target the IDO1 and AHR pathways for enhancing anti-tumor immunity in ovarian cancer.

Understanding prostate response to castration and androgen receptor signaling inhibitors (ARSI) is critical to improving long-term prostate cancer (PCa) patient survival. Here we use a multi-omics approach on 229,794 single cells to create a mouse single-cell reference atlas better suited to interpreting mouse prostate biology and castration response. Our reference atlas refines single-cell annotations and provides chromatin context, which, when coupled with mouse lineage tracing demonstrates that the castration-resistant luminal cells are distinct from the pre-existent urethra-proximal stem/progenitor cells. Molecular pathway analysis and therapeutic studies further implicate JUN/FOS, WNT/B-Catenin, FOXQ1, NFkB, and JAK/STAT pathways as the major drivers of castration-resistant luminal populations with high relevance to human PCa. Importantly, we demonstrate the utility of our datasets, which can be explored through an interactive portal (https://visportal.roswellpark.org/data/tang/), to aid in developing novel combination treatments with ARSI for advanced PCa patients.

Exposure to ultraviolet (UV) radiation results in growth of clonal somatic mutation (CM) harboring cell groups in clinically normal appearing skin and can cause non-melanoma skin cancer (NMSC), the most common cancers in humans. CMs can be considered the earliest detectable manifestations of photocarcinogenesis. Systematic evaluation of CMs is crucial to understand early photo-carcinogenesis. Differences between CMs in sun-exposed (SE) and non-SE (NE) areas are unknown. To address these problems, we developed a robust method to quantitatively measure CMs in skin using targeted (5,500bp), ultra-deep (64,730X median coverage), high-throughput sequencing in 450 matched SE and NE epidermal punch biopsies obtained from clinically normal skin (n=13 individuals). In total we identified 638 mutations including 298 UV-signature mutations (USMs). SE samples showed 3-fold higher rate of USM and higher USM variant allele frequencies than NE. We identified areas in TP53, NOTCH1 and GRM3 where mutation burden was significantly associated with UV-exposure. Six mutations were almost exclusively present in SE epidermis and accounted for 42% of the overall difference between SE and NE mutation burden. Cumulative Relative Clonal Area (CRCA) was defined as the overall relative percentage of the sampled skin area affected by CM. UV-induced DNA damage is a clinically relevant criterion and CRCA is a single metric of UV-damage. CRCA was dramatically elevated (mean = 11.2 fold) in SE samples compared to NE. This study represents the first analysis of clonogenic mutations in SE and NE human skin. The findings unveiled previously unknown patterns of early mutations introduced by UV exposure.

With the rapid decline cost of sequencing, it is now clinically affordable to examine multiple genes in a single disease-targeted test using next generation sequencing. Current targeted sequencing methods require a separate step of targeted capture enrichment during sample preparation before sequencing, and the library preparation process is labor intensive and time consuming. Here, we introduced an amplification-free Single Molecule Targeted Sequencing (SMTS) technology, which combined targeted capture and sequencing in one step. We demonstrated that this technology can detect low-frequency mutations of cancer genes. SMTS has several advantages, namely that it requires little sample preparation and avoids biases and errors introduced by PCR reaction. This technology can be applied in cancer gene mutation detection, inherited condition screening and high-resolution human leukocyte antigen (HLA) typing.

ABSTRACT Chikungunya virus (CHIKV), a mosquito-borne Alphavirus , is the etiological agent of chikungunya fever. To investigate the prevalence and genetic characteristics of CHIKV in China, we performed a molecular epidemiological study during the 2014–2019 period. Phylogenetic analysis of CHIKV in the 2014-2019 shows that it is currently clustered geographically, which means that CHIKV’s local adaptability is gradually strengthening. Focusing on CHIKV adaptive mutation E1-A226V is not obvious in our study. The CHIKV E1 amino acid non-synonymous mutation results revealed the common mutation site M343I. Most mutation sites belong to the American epidemic strains, and the mutation rate is 2.8%. In 31 sequences, 19 non-synonymous mutations were found in CHIKV E1 (total mutation rate 20/499 = 4%), and 37 non-synonymous mutations in CHIKV E2 (total mutation rate 30/425 = 7%). It is worth noting that the mutation of CHIKV E2 has changed more than that of CHIKV E1 between 2014 and 2019. CHIKV E2 screened out common mutation sites, and the results showed that there are five common mutation sites, namely S119G, L182M, G206D, S300N, and A345T. Eighty-three percent of the CHIKV E2 receptor binding domain mutations in the American strains, namely T3I and N6H, may cause immune escape. We constructed a new luciferase immunosorbent assay using CHIKV E2 antigen and mutant E2 antigen to test the serum of the CHIKV infected patients, and the detected samples and dilution ratios were different. The T3I, N6H, S119G, L182M, G206D, S300N, and A345T mutations in CHIKV E2 could explain these differences between patients. IMPORTANCE CHIKV originated in Africa more than 500 years ago, with a common lineage dividing into two distinct branches called West Africa (West African, WA) and East/Central/South Africa (East/Central/South African, ECSA). Moreover, the E1-A226V mutation enhanced the replication and transmission capacity of CHIKV in Aedes albopictus . However, it should be noted that E1-A226V does not explain the CHIKV epidemic that has occurred in the Americas in recent years. We analyzed CHIKV samples in the 2014-2019, and the results showed that the mutation of CHIKV E1 protein occurred was not mainly concentrated in E1-A226V, but concentrated in M343I. This also means that CHIKV constantly mutates in the natural environment and is formed under natural conditions. Analysis of the common mutation sites of CHIKV E2 showed that there were seven common mutation sites S119G/L182M/ G206D /S300N/A345T, and the new mutation of CHIKV E2 may affect serological antibody detection.

Dysregulation of mRNA alternative splicing (AS) has been implicated in development and progression of hematological malignancies. Here we describe the first comprehensive AS landscape in the spectrum of human prostate cancer (PCa) development, progression and therapy resistance. We find that the severity of splicing dysregulation correlates with disease progression and establish intron retention (IR) as a hallmark of PCa stemness and aggressiveness. Systematic interrogation of 274 splicing-regulatory genes (SRGs) uncovers prevalent SRG mutations associated with, mainly, copy number variations leading to mis-expression of ~68% of SRGs during PCa evolution. Consequently, we identify many SRGs as prognostic markers associated with splicing disruption and patient outcome. Interestingly, androgen receptor (AR) controls a splicing program distinct from its transcriptional regulation. The spliceosome modulator, E7107, reverses cancer aggressiveness and abolishes the growth of castration-resistant PCa (CRPC) models. Altogether, we establish aberrant AS landscape caused by dysregulated SRGs as a novel therapeutic vulnerability for CRPC.

Abstract Down syndrome (DS, trisomy 21) is the most common major chromosomal aneuploidy compatible with life. The additional whole or partial copy of chromosome 21 results in genome-wide imbalances that drive the complex pathobiology of DS. Differential DNA methylation in the context of trisomy 21 may contribute to the variable architecture of the DS phenotype. The goal of this study was to examine the genomic DNA methylation landscape in myocardial tissue from non-fetal individuals with DS. More than 480,000 unique CpG sites were interrogated in myocardial DNA samples from individuals with (n = 12) and without DS (n = 12) using DNA methylation arrays. A total of 93 highly differentially methylated CpG sites and 16 differentially methylated regions were identified in myocardial DNA from subjects with DS. There were 18 differentially methylated CpG sites in chromosome 21, including 5 highly differentially methylated sites. A CpG site in the RUNX1 locus was differentially methylated in DS myocardium, and linear regression suggests that donors’ age, gender, DS status, and RUNX1 methylation may contribute up to ~51% of the variability in RUNX1 mRNA expression. In DS myocardium, only 58% of the genes overlapping with differentially methylated regions codify for proteins with known functions and 24% are non-coding RNAs. This study provides an initial snapshot on the extent of genome-wide differential methylation in myocardial tissue from persons with DS.

Abstract Smoking is a heritable behavior and nicotine dependency is complex mechanism supported by both positive and negative reinforcements. We hypothesized that cerebral white matter (WM) may mediate the individual dependency on nicotine integrity because its integrity is altered in smokers and shows dose-related response to nicotine administration. Two vertical and one horizontal pleiotropy pathways that combined individual genetic variations, measure of WM integrity by fractional anisotropy (FA), and nicotine dependence were evaluated in a large epidemiological sample (N=12,264 and 4,654 participants that have genetic, FA measure and nicotine dependence data available for smoking status and cigarettes per day (CPD), respectively) collected UK Biobank. We started by selecting the candidate genetic regions including genetic risk factors associated with smoking from genome-wide association study (GWAS) for causal pathway analysis. Then we identified pleiotropic loci that influence both nicotine dependence and WM integrity from these regions. We tested a horizontal pleiotropy pathway: (A) genetic risk factors associated with smoking were independently affecting both nicotine dependence and WM integrity. We also evaluated two vertical pleiotropy that assumed that individual genetic factors associated with nicotine dependence impacted B) impacted WM integrity which in turn led to higher nicotine dependence vs. C) led to nicotine dependence and resulting white matter alterations. There were 10 and 23 candidate pleiotropic variants identified for smoking status and CPD traits. All these variants exhibited vertical pleiotropy. For smoking status, the genetic effect on smoking status was mediated by FA measures over multiple brain regions. The variants were located in a gene SARDH , which catalyzes the oxidative demethylation of sarcosine that plays a role in reducing tolerance effect on nicotine. Conversely, CPD was a significant mediator in the vertical pleiotropy pathway to FA. The identified variants were located in gene IREB2 , that was reported as a susceptibility gene for both neurodegeneration and smoking-induced diseases.