Abstract Messenger RNA (mRNA) compartmentalization within the cytosol is well-recognized as a key mechanism of local translation-mediated regulation of protein levels, but whether such localization could be a means of exercising non-coding mRNA function is unknown. Here, we explore non-coding functions for mRNAs associated with focal adhesions (FAs), cellular structures responsible for mediating cell adhesion and response to changes in the extracellular matrix (ECM). Using high-throughput single molecule imaging and genomic profiling approaches, we find that mRNAs with distinct sequence characteristics localize to FAs in different human cell types. Notably, ∼85% of FA-mRNAs are not translationally active at steady state or under conditions of FA dissolution or activation. Untranslated mRNA sequences are anchored to FA based on their functional states by the RNA binding protein, G3BP1, forming biomolecular granules. Removing RNA or G3BP1, but not blocking new polypeptide synthesis, dramatically changes FA protein composition and organization, resulting in loss of cell contractility and cellular ability to adapt to changing ECM. We have therefor uncovered a novel, non-coding role for mRNAs as scaffolds to maintain FA structure and function, broadening our understating of noncanonical mRNA functions.

Three-dimensional (3D) genome organization becomes altered during development, aging, and disease1-23, but the factors regulating chromatin topology are incompletely understood and currently no technology can efficiently screen for new regulators of multiscale chromatin organization. Here, we developed an image-based high-content screening platform (Perturb-tracing) that combines pooled CRISPR screen, a new cellular barcode readout method (BARC-FISH), and chromatin tracing. We performed a loss-of-function screen in human cells, and visualized alterations to their genome organization from 13,000 imaging target-perturbation combinations, alongside perturbation-paired barcode readout in the same single cells. Using 1.4 million 3D positions along chromosome traces, we discovered tens of new regulators of chromatin folding at different length scales, ranging from chromatin domains and compartments to chromosome territory. A subset of the regulators exhibited 3D genome effects associated with loop-extrusion and A-B compartmentalization mechanisms, while others were largely unrelated to these known 3D genome mechanisms. We found that the ATP-dependent helicase CHD7, the loss of which causes the congenital neural crest syndrome CHARGE24 and a chromatin remodeler previously shown to promote local chromatin openness25-27, counter-intuitively compacts chromatin over long range in different genomic contexts and cell backgrounds including neural crest cells, and globally represses gene expression. The DNA compaction effect of CHD7 is independent of its chromatin remodeling activity and does not require other protein partners. Finally, we identified new regulators of nuclear architectures and found a functional link between chromatin compaction and nuclear shape. Altogether, our method enables scalable, high-content identification of chromatin and nuclear topology regulators that will stimulate new insights into the 3D genome functions, such as global gene and nuclear regulation, in health and disease.

DNA is an incredibly dense storage medium for digital data, but computing on the stored information is expensive and slow (rounds of sequencing, in silico computation, and DNA synthesis). Augmenting DNA storage with “in-memory” molecular computation, we use strand displacement reactions to algorithmically modify data stored in the topological modification of DNA. A secondary sequence-level encoding allows high-throughput sequencing-based readout. We show multiple rounds of binary counting and cellular automaton Rule 110 computation on 4-bit data registers, as well as selective access and erasure. Avoiding stringent sequence design, we demonstrate large strand displacement cascades (122 distinct steps) on naturally-occurring DNA sequences. Our work merges DNA storage and DNA computing, setting the foundation of entirely molecular algorithms for parallel manipulation of digital information kept in DNA.

Diffraction-unlimited single-molecule switching (SMS) nanoscopy techniques like STORM /(F)PALM enable three-dimensional (3D) fluorescence imaging at 20-80 nm resolution and are invaluable to investigate sub-cellular organization. They suffer, however, from low throughput, limiting the output of a days worth of imaging to typically a few tens of mammalian cells. Here we develop an SMS imaging platform that combines high-speed 3D single-molecule data acquisition with an automated, fully integrated, high-volume data processing pipeline. We demonstrate 2-color 3D super-resolution imaging of over 10,000 mammalian cell nuclei in about 26 hours, connecting the traditionally low-throughput super-resolution community to the world of omics approaches.

Alterations in three-dimensional (3D) genome structures are associated with cancer1-5. However, how genome folding evolves and diversifies during subclonal cancer progression in the native tissue environment remains unknown. Here, we leveraged a genome-wide chromatin tracing technology to directly visualize 3D genome folding in situ in a faithful Kras-driven mouse model of lung adenocarcinoma (LUAD)6, generating the first single-cell 3D genome atlas of any cancer. We discovered stereotypical 3D genome alterations during cancer development, including a striking structural bottleneck in preinvasive adenomas prior to progression to LUAD, indicating a stringent selection on the 3D genome early in cancer progression. We further showed that the 3D genome precisely encodes cancer states in single cells, despite considerable cell-to-cell heterogeneity. Finally, evolutionary changes in 3D genome compartmentalization - partially regulated by polycomb group protein Rnf2 through its ubiquitin ligase-independent activity - reveal novel genetic drivers and suppressors of LUAD progression. Our results demonstrate the importance of mapping the single-cell cancer 3D genome and the potential to identify new diagnostic and therapeutic biomarkers from 3D genomic architectures.