Abstract Spatial transcriptomics extends single cell RNA sequencing (scRNA-seq) by providing spatial context for cell type identification and analysis. Imaging-based spatial technologies such as Multiplexed Error-Robust Fluorescence In Situ Hybridization (MERFISH) can achieve single-cell resolution, directly mapping single cell identities to spatial positions. MERFISH produces an intrinsically different data type than scRNA-seq and a technical comparison between the two modalities is necessary to ascertain how to best integrate them. We performed MERFISH on mouse liver and kidney and compared the resulting bulk and single-cell RNA statistics with those from the Tabula Muris Senis cell atlas as well as from two Visium datasets. MERFISH quantitatively reproduced the bulk RNA-seq and scRNA-seq results with improvements in overall dropout rates and sensitivity. Finally, we found that MERFISH independently resolved distinct cell types and spatial structure in both liver and kidney. Computational integration with the Tabula Muris Senis atlas did not enhance these results. We conclude that compared to scRNA-seq, MERFISH provides a quantitatively comparable method for measuring single-cell gene expression and can robustly identify cell types without the need for computational integration with scRNA-seq reference atlases.

ABSTRACT The lateral septum (LS) is a nucleus in the ventral forebrain that modulates complex social and affective behaviors. Several distinct neuronal types have been described in the LS; however, the full extent of this cellular and molecular diversity remains unclear. We address this gap by profiling the transcriptional identity of mature LS neurons originating from two progenitor lineages defined by their anatomical location and expression of the transcription factor Nkx2.1 . We describe 12 molecularly distinct subtypes of LS neurons that fall into two main groups: those with a history of Nkx2.1 expression and those without. We discovered that LS neurons from the Nkx2.1 lineage share an enrichment of select cell adhesion and communication molecules. Despite this, we found that LS neurons that have distinct developmental origins can exhibit significant transcriptional similarities. We then examined the spatial relationships among neurons in the LS, revealing that each subtype occupies a discrete anatomical domain. These anatomical domains are defined by graded patterns of gene expression that correlate with the molecular taxonomy of LS neuron subtypes and encode proteins involved in synaptic signaling. Lastly, we genetically labeled non-overlapping subgroups of LS neurons, and detailed their connective, morphological, and electrophysiological properties. Our findings offer a deeper understanding of neuronal heterogeneity in the LS, paving the way for future studies into how these neuronal types contribute to regulating emotional and motivated behaviors.

ABSTRACT Poxviruses are a large group of DNA viruses with exclusively cytoplasmic life cycles and complex gene expression programs. A number of systems-level studies have analyzed bulk transcriptome and proteome changes upon poxvirus infection, but the cell-to-cell heterogeneity of the transcriptomic response, and the subcellular resolution of proteomic changes have remained unexplored. Here, we measured single-cell transcriptomes of Vaccinia virus-infected populations of HeLa cells and immortalized human fibroblasts, resolving the cell-to-cell heterogeneity of infection dynamics and host responses within those cell populations. We further integrated our transcriptomic data with changes in the levels and subcellular localization of the host and viral proteome throughout the course of Vaccinia virus infection. Our findings from single-cell RNA sequencing indicate conserved transcriptome changes independent of the cellular context, including widespread host shutoff, heightened expression of cellular transcripts implicated in stress responses, the rapid accumulation of viral transcripts, and the robust activation of antiviral pathways in bystander cells. While most host factors were co-regulated at the RNA and protein level, we identified a subset of factors where transcript and protein levels were discordant in infected cells; predominantly factors involved in transcriptional and post-transcriptional mRNA regulation. In addition, we detected the relocalization of several host proteins such as TENT4A, NLRC5, and TRIM5, to different cellular compartments in infected cells. Collectively, our comprehensive data provide spatial and temporal resolution of the cellular and viral transcriptomes and proteomes and offer a robust foundation for in-depth exploration of virus-host interactions in poxvirus-infected cells.

Summary Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a devastating condition with very limited treatment options. It is a heterogeneous disease with complex genetics and unclear etiology, making the discovery of disease-modifying interventions very challenging. To discover novel mechanisms underlying ALS, we leverage a unique platform that combines isogenic, induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived models of disease-causing mutations with rich phenotyping via high-content imaging and deep learning models. We introduced eight mutations that cause familial ALS (fALS) into multiple donor iPSC lines, and differentiated them into motor neurons to create multiple isogenic pairs of healthy (wild-type) and sick (mutant) motor neurons. We collected extensive high-content imaging data and used machine learning (ML) to process the images, segment the cells, and learn phenotypes. Self-supervised ML was used to create a concise embedding that captured significant, ALS-relevant biological information in these images. We demonstrate that ML models trained on core cell morphology alone can accurately predict TDP-43 mislocalization, a known phenotypic feature related to ALS. In addition, we were able to impute RNA expression from these image embeddings, in a way that elucidates molecular differences between mutants and wild-type cells. Finally, predictors leveraging these embeddings are able to distinguish between mutant and wild-type both within and across donors, defining cellular, ML-derived disease models for diverse fALS mutations. These disease models are the foundation for a novel screening approach to discover disease-modifying targets for familial ALS.

Mycobacterium tuberculosis (MTB) infects and replicates in lung mononuclear phagocytes (MNPs) with astounding ability to evade elimination. ESX-1, a type VII secretion system, acts as a virulence determinant that contributes to MTB's ability to survive within MNPs, but its effect on MNP recruitment and/or differentiation remains unknown. Here, using single-cell RNA sequencing, we studied the role of ESX-1 in MNP heterogeneity and response in mice and murine bone marrow-derived macrophages (BMDM). We found that ESX-1 is required for MTB to recruit diverse MNP subsets with high MTB burden. Further, MTB induces an anti-inflammatory signature in MNPs and BMDM in an ESX-1 dependent manner. Similarly, spatial transcriptomics revealed an upregulation of anti-inflammatory signals in MTB lesions, where monocyte-derived macrophages concentrate near MTB-infected cells. Together, our findings suggest that MTB ESX-1 mediates the recruitment and differentiation of anti-inflammatory MNPs, which MTB can infect and manipulate for survival.

Astrocyte specification during development is influenced by both intrinsic and extrinsic factors, but the precise contribution of each remains poorly understood. Here we show that septal astrocytes from Nkx2.1 and Zic4 expressing progenitor zones are allocated into non-overlapping domains of the medial (MS) and lateral septal nuclei (LS) respectively. Astrocytes in these areas exhibit distinctive molecular and morphological features tailored to the unique cellular and synaptic circuit environment of each nucleus. Using single-nucleus (sn) RNA sequencing, we trace the developmental trajectories of cells in the septum and find that neurons and astrocytes undergo region and developmental stage-specific local cell-cell interactions. We show that expression of the classic morphogens Sonic hedgehog (Shh) and Fibroblast growth factors (Fgfs) by MS and LS neurons respectively, functions to promote the molecular specification of local astrocytes in each region. Finally, using heterotopic cell transplantation, we show that both morphological and molecular specifications of septal astrocytes are highly dependent on the local microenvironment, regardless of developmental origins. Our data highlights the complex interplay between intrinsic and extrinsic factors shaping astrocyte identities and illustrates the importance of the local environment in determining astrocyte functional specialization.