SUMMARY Host immune responses play central roles in controlling SARS-CoV2 infection, yet remain incompletely characterized and understood. Here, we present a comprehensive immune response map spanning 454 proteins and 847 metabolites in plasma integrated with single-cell multi-omic assays of PBMCs in which whole transcriptome, 192 surface proteins, and T and B cell receptor sequence were co-analyzed within the context of clinical measures from 50 COVID19 patient samples. Our study reveals novel cellular subpopulations, such as proliferative exhausted CD8 + and CD4 + T cells, and cytotoxic CD4 + T cells, that may be features of severe COVID-19 infection. We condensed over 1 million immune features into a single immune response axis that independently aligns with many clinical features and is also strongly associated with disease severity. Our study represents an important resource towards understanding the heterogeneous immune responses of COVID-19 patients and may provide key information for informing therapeutic development.

SUMMARY Wheat-rye 1RS.1BL translocation has a significant impact on wheat yield and hence food production globally. However, the genomic basis of its contributions to wheat improvement is undetermined. Here, we generated a high-quality assembly of 1RS.1BL translocation comprising 748,715,293 bp with 4,996 predicted protein-coding genes. We found the size of 1RS is larger than 1BS with the active centromere domains shifted to the 1RS side instead of the 1BL side in Aikang58 (AK58). The gene alignment showed excellent synteny with 1BS from wheat and genes from 1RS were expressed well in wheat especially for 1RS where expression was higher than that of 1BS for the grain-20DPA stage associated with greater grain weight and negative flour quality attributes. A formin-like-domain protein FH14 ( TraesAK58CH1B01G010700 ) was important in regulating cell division. Two PPR genes were most likely the genes for the multi fertility restoration locus Rf multi . Our data not only provide the high-resolution structure and gene complement for the 1RS.1BL translocation, but also defined targets for enhancing grain yield, biotic and abiotic stress, and fertility restoration in wheat.

Abstract BACKGROUND GWAS of schizophrenia demonstrated that variations in the non-coding regions are responsible for most of common variation heritability of the disease. It is hypothesized that these risk variants alter gene expression. Thus, studying alterations in gene expression in schizophrenia may provide a direct approach to understanding the etiology of the disease. In this study we use C ultured N eural progenitor cells derived from O lfactory N euroepithelium (CNON) as a genetically unaltered cellular model to elucidate the neurodevelopmental aspects of schizophrenia. METHODS We performed a gene expression study using RNA-Seq of CNON from 111 controls and 144 individuals with schizophrenia. Differentially expressed (DEX) genes were identified with DESeq2, using covariates to correct for sex, age, library batches and one surrogate variable component. RESULTS 80 genes were DEX (FDR<10%), showing enrichment in cell migration, cell adhesion, developmental process, synapse assembly, cell proliferation and related gene ontology categories. Cadherin and Wnt signaling pathways were positive in overrepresentation test, and, in addition, many genes are specifically involved in Wnt5A signaling. The DEX genes were significantly, enriched in the genes overlapping SNPs with genome-wide significant association from the PGC GWAS of schizophrenia (PGC SCZ2). We also found substantial overlap with genes associated with other psychiatric disorders or brain development, enrichment in the same GO categories as genes with mutations de novo in schizophrenia, and studies of iPSC-derived neural progenitor cells. CONCLUSIONS CNON cells are a good model of the neurodevelopmental aspects of schizophrenia and can be used to elucidate the etiology of the disorder.

ABSTRACT DNA synthesis is a fundamental requirement for cell proliferation and DNA repair, but no tools exist to identify the location, direction and speed of replication forks with base pair resolution. Mammalian cells have the ability to incorporate thymidine analogs along with the natural A, T, G and C bases during DNA synthesis, which allows for labelling of replicating or repaired DNA. Most sequencing platforms rely on base-pairing to identify the four canonical nucleotides, and are thus unable to distinguish them from these analogs. In contrast, the Oxford Nanopore Technologies (ONT) MinION infers nucleotide identity from changes in the ionic current as DNA strands are pulled through nanopores and can in principle differentiate noncanonical nucleotides from natural ones. Here, we demonstrate the use of the ONT MinION to detect 11 different thymidine analogs including CldU, BrdU, IdU, as well as, EdU alone or coupled to Biotin and other bulky adducts in synthetic DNA templates. We also show detection of IdU in the genome of mouse pluripotent stem cells. We find that different modifications generate variable shifts in ionic signals, providing a method of using analog combinations to identify the location and direction of DNA synthesis and repair at high resolution. We conclude that this novel method has the potential for single-base, genome-wide examination of DNA replication in stem cell differentiation or cell transformation.

Abstract Accumulating mutations in the SARS-CoV-2 Spike (S) protein can increase the possibility of immune escape, challenging the present COVID-19 prophylaxis and clinical interventions. Here, 3 receptor binding domain (RBD) specific monoclonal antibodies (mAbs), 58G6, 510A5 and 13G9, with high neutralizing potency blocking authentic SARS-CoV-2 virus displayed remarkable efficacy against authentic B.1.351 virus. Each of these 3 mAbs in combination with one neutralizing Ab recognizing non-competing epitope exhibited synergistic effect against authentic SARS-CoV-2 virus. Surprisingly, structural analysis revealed that 58G6 and 13G9, encoded by the IGHV1-58 and the IGKV3-20 germline genes, both recognized the steric region S 470-495 on the RBD, overlapping the E484K mutation presented in B.1.351. Also, 58G6 directly bound to another region S 450-458 in the RBD. Significantly, 58G6 and 510A5 both demonstrated prophylactic efficacy against authentic SARS-CoV-2 and B.1.351 viruses in the transgenic mice expressing human ACE2 (hACE2), protecting weight loss and reducing virus loads. These 2 ultrapotent neutralizing Abs can be promising candidates to fulfill the urgent needs for the prolonged COVID-19 pandemic.

Abstract Long-read RNA sequencing (RNA-seq) technologies have made it possible to sequence full-length transcripts, facilitating the exploration of isoform-specific gene expression (isoform relative abundance and isoform-level TPM) over conventional short-read RNA-seq. However, long-read RNA-seq suffers from high per-base error rate, presence of chimeric reads or alternative alignments, and other biases, which require different analysis methods than short-read RNA-seq. Here we present LIQA ( L ong-read Isoform Q uantification and A nalysis), an Expectation-Maximization based statistical method to quantify isoform expression and detect differential alternative splicing (DAS) events using long-read RNA-seq data. Rather than summarizing isoform-specific read counts directly as done in short-read methods, LIQA incorporates base-pair quality score and isoform-specific read length information to assign different weights across reads, which reflects alignment confidence. Moreover, LIQA can detect DAS events between conditions using isoform usage estimates. We evaluated LIQA’s performance on simulated data and demonstrated that it outperforms other approaches in characterizing isoforms with low read coverage and in detecting DAS events between two groups. We also generated one direct mRNA sequencing dataset and one cDNA sequencing dataset using the Oxford Nanopore long-read platform, both with paired short-read RNA-seq data and qPCR data on selected genes, and we demonstrated that LIQA performs well in isoform discovery and quantification. Finally, we evaluated LIQA on a PacBio dataset on esophageal squamous epithelial cells, and demonstrated that LIQA recovered DAS events that failed to be detected in short-read data. In summary, LIQA leverages the power of long-read RNA-seq and achieves higher accuracy in estimating isoform abundance than existing approaches, especially for isoforms with low coverage and biased read distribution. LIQA is freely available at https://github.com/WGLab/LIQA .

Abstract Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The Spike protein that mediates coronavirus entry into host cells is a major target for COVID-19 vaccines and antibody therapeutics. However, multiple variants of SARS-CoV-2 have emerged, which may potentially compromise vaccine effectiveness. Using a pseudovirus-based assay, we evaluated SARS-CoV-2 cell entry mediated by the viral Spike B.1.617 and B.1.1.7 variants. We also compared the neutralization ability of monoclonal antibodies from convalescent sera and neutralizing antibodies (NAbs) elicited by CoronaVac (inactivated vaccine) and ZF2001 (RBD-subunit vaccine) against B.1.617 and B.1.1.7 variants. Our results showed that, compared to D614G and B.1.1.7 variants, B.1.617 shows enhanced viral entry and membrane fusion, as well as more resistant to antibody neutralization. These findings have important implications for understanding viral infectivity and for immunization policy against SARS-CoV-2 variants.

Abstract A new detected SARS-CoV-2 variant Omicron (B.1.1.529) had reported from more than 80 countries. In the past few weeks, a new wave of infection driven by Omicron is in progress. Omicron Spike (S) protein pseudotyped virus was used to determine the effect of S mutations on its capacity of infectivity and immune evasion. Our results showed the lower entry efficiency and less cleavage ability of Omicron than D614G variant. Pseudotype-based neutralizing assay was performed to analyze neutralizing antibodies elicited by previously infection or the RBD-based protein subunit vaccine ZF2001 against the Omicron variant. Sera sampled at around one month after symptom onset from 12 convalescents who were previously infected by SARS-CoV-2 original strain shows a more than 20-fold decrease of neutralizing activity against Omicron variant, when compared to D614G variant. Among 12 individuals vaccinated by RBD subunit vaccine, 58.3% (7/12) sera sampled at 15-60 days after 3rd-dose vaccination did not neutralize Omicron. Geometric mean titers (GMTs, 50% inhibitory dose [ID50]) of these sera against Omicron were 9.4-fold lower than against D614G. These results suggested a higher risk of Omicron breakthrough infections and reduced efficiency of the protective immunity elicited by existing vaccines. There are important implications about the modification and optimization of the current epidemic prevention and control including vaccine strategies and therapeutic antibodies against Omicron variant.

Abstract Spatially resolved transcriptomics (ST) provides genetic information in space toward elucidation of the spatial architecture in intact organs and the spatially resolved cell-cell communications mediating tissue homeostasis, development, and disease. To facilitate inference of spatially resolved cell-cell communications from ST data, we here present SpaTalk, which relies on a graph network and knowledge graph to model and score the ligand-receptor-target signaling network between spatially proximal cells, decomposed from ST data through a non-negative linear model and spatial mapping between single-cell RNA-sequencing and ST data. The performance of SpaTalk benchmarked on public single-cell ST datasets was superior to that of existing cell-cell communication inference methods. SpaTalk was then applied to STARmap, Slide-seq, and 10X Visium data, revealing the in-depth communicative mechanisms underlying normal and disease tissues with spatial structure. SpaTalk can uncover spatially resolved cell-cell communications for single-cell and spot-based ST data universally, providing new insights into spatial inter-cellular dynamics.

Abstract The physical and molecular heterogeneity of extracellular vesicles (EVs) confounds bulk biomarker characterization, thus encouraging the development of novel assays capable of profiling EVs at a single-vesicle resolution. Here, we present a single EV (siEV) protein and RNA assay ( siEV PRA) to simultaneously detect proteins, messenger RNAs (mRNAs), and microRNAs (miRNAs) in siEVs. The siEV PRA consists of an array of microdomains embedded on a polyethylene glycol (PEG)-coated glass surface produced via UV photopatterning, functionalized with antibodies to target siEV subpopulations. Fluorescently labeled antibodies and RNA-targeting molecular beacons (MBs) were used to generate signals for proteins, mRNAs, and miRNAs on siEVs detected by total internal reflection fluorescence microscopy (TIRFM), outperforming the sensitivities of ELISA and PCR by three orders of magnitude. Using the siEV PRA, we analyzed EVs harvested from glioblastoma (GBM) cell lines and demonstrated vesicular heterogeneity in protein, mRNA, and miRNA expression through colocalization analyses, and validated the results by bulk RNA sequencing. We further demonstrated the clinical utility of the siEV PRA by detecting different mRNAs and miRNAs associated with GBM in patient samples. Together, these results indicate that the siEV PRA provides an effective platform to investigate the heterogeneity of proteins and RNAs in subpopulations of EVs.