Previous observations have demonstrated that embryonic exposure to the endocrine disruptor vinclozolin during gonadal sex determination promotes transgenerational adult onset disease such as male infertility, kidney disease, prostate disease, immune abnormalities and tumor development. The current study investigates genome-wide promoter DNA methylation alterations in the sperm of F3 generation rats whose F0 generation mother was exposed to vinclozolin. A methylated DNA immunoprecipitation with methyl-cytosine antibody followed by a promoter tilling microarray (MeDIP-Chip) procedure was used to identify 52 different regions with statistically significant altered methylation in the sperm promoter epigenome. Mass spectrometry bisulfite analysis was used to map the CpG DNA methylation and 16 differential DNA methylation regions were confirmed, while the remainder could not be analyzed due to bisulfite technical limitations. Analysis of these validated regions identified a consensus DNA sequence (motif) that associated with 75% of the promoters. Interestingly, only 16.8% of a random set of 125 promoters contained this motif. One candidate promoter (Fam111a) was found to be due to a copy number variation (CNV) and not a methylation change, suggesting initial alterations in the germline epigenome may promote genetic abnormalities such as induced CNV in later generations. This study identifies differential DNA methylation sites in promoter regions three generations after the initial exposure and identifies common genome features present in these regions. In addition to primary epimutations, a potential indirect genetic abnormality was identified, and both are postulated to be involved in the epigenetic transgenerational inheritance observed. This study confirms that an environmental agent has the ability to induce epigenetic transgenerational changes in the sperm epigenome.

T cells are critical for control of viral infection and effective vaccination. We investigated whether prior Measles-Mumps-Rubella (MMR) or Tetanus-Diphtheria-pertussis (Tdap) vaccination elicit cross-reactive T cells that mitigate COVID-19. Using co-cultures of antigen presenting cells (APC) loaded with antigens and autologous T cells, we found a high correlation between responses to SARS-CoV-2 (Spike-S1 and Nucleocapsid) and MMR and Tdap vaccine proteins in both SARS-CoV-2 infected individuals and individuals immunized with mRNA-based SARS-CoV-2 vaccines. The overlapping T cell population contained effector memory T cells (TEMRA) previously implicated in anti-viral immunity and their activation required APC-derived IL-15. TCR- and scRNA-sequencing detected cross-reactive clones with TEMRA features among the cells recognizing SARS-CoV-2, MMR and Tdap epitopes. A propensity-weighted analysis of 73,582 COVID-19 patients revealed that severe disease outcomes (hospitalization and transfer to intensive care unit or death) were reduced in MMR or Tdap vaccinated individuals by 38-32% and 23-20% respectively. In summary, SARS-CoV-2 re-activates memory T cells generated by Tdap and MMR vaccines, which may reduce disease severity.

Amplification, sequencing and analysis of the 16S rRNA gene affords characterization of microbial community composition. As this tool has become more popular and amplicon-sequencing applications have grown in the total number of samples, growth in sample multiplexing is becoming necessary while maintaining high sequence quality and sequencing depth. Here, modifications to the Illumina HiSeq 2500 platform are described which produce greater multiplexing capabilities and 300 bp paired-end reads of higher quality than produced by the current Illumina MiSeq platform. To improve the feasibility and flexibility of this method, a 2-Step PCR amplification protocol is also described that allows for targeting of different amplicon regions, thus improving amplification success from low bacterial bioburden samples.

Female parenting is obligate in mammals, but fathering behavior among mammals is rare. Only 3-5% of mammalian species exhibit biparental care, including humans, and mechanisms of fathering behavior remain sparsely studied. However, in species where it does exist, paternal care is often crucial to the survivorship of offspring. The present study is the first to identify new gene targets linked to the experience of fathering behavior in a biparental species using RNA sequencing. In order to determine the pattern of gene expression within the medial preoptic area that is specifically associated with fathering behavior, we identified differentially expressed genes in male prairie voles (Microtus ochrogaster) that experienced one of three social conditions: virgin males, pair bonded males, and males with fathering experience. Differentially expressed genes from each comparison (i.e., Virgin vs Paired, Virgin vs Fathers, and Paired vs Fathers) were evaluated using the Gene Ontology enrichment analysis, and Kegg pathways analysis to reveal metabolic pathways associated with specific differentially expressed genes. Using these tools, we identified a group of genes that are differentially expressed in voles with different amounts of social experience. These genes are involved in a variety of processes, with particular enrichment in genes associated with immune function, metabolism, synaptic plasticity, and the remodeling of dendritic spines. The identification of these genes and processes will lead to novel insights into the biological basis of fathering behavior.

Advances in high-throughput sequencing (HTS) have allowed researchers to obtain large amounts of biological sequence information at speeds and costs unimaginable only a decade ago. Phylogenetics, and the study of evolution in general, is quickly migrating towards using HTS to generate larger and more complex molecular datasets. In this paper, we present a method that utilizes microfluidic PCR and HTS to generate large amounts of sequence data suitable for phylogenetic analyses. The approach uses a Fluidigm microfluidic PCR array and two sets of PCR primers to simultaneously amplify 48 target regions across 48 samples, incorporating sample-specific barcodes and HTS adapters (2,304 unique amplicons per microfluidic array). The final product is a pooled set of amplicons ready to be sequenced, and thus, there is no need to construct separate, costly genomic libraries for each sample. Further, we present a bioinformatics pipeline to process the raw HTS reads to either generate consensus sequences (with or without ambiguities) for every locus in every sample or—more importantly—recover the separate alleles from heterozygous target regions in each sample. This is important because it adds allelic information that is well suited for coalescent-based phylogenetic analyses that are becoming very common in conservation and evolutionary biology. To test our subgenomic method and bioinformatics pipeline, we sequenced 576 samples across 96 target regions belonging to the South American clade of the genus Bartsia L. in the plant family Orobanchaceae. After sequencing cleanup and alignment, the experiment resulted in ~25,300bp across 486 samples for a set of 48 primer pairs targeting the plastome, and ~13,500bp for 363 samples for a set of primers targeting regions in the nuclear genome. Finally, we constructed a combined concatenated matrix from all 96 primer combinations, resulting in a combined aligned length of ~40,500bp for 349 samples.

ABSTRACT Self-transmissible multidrug resistance (MDR) plasmids are a major health concern because they can spread antibiotic resistance to pathogens. Even though most pathogens form biofilms, little is known about how MDR plasmids persist and evolve in biofilms. We hypothesize that (i) biofilms act as refugia of MDR plasmids by retaining them in the absence of antibiotics longer than well-mixed planktonic populations, and that (ii) the evolutionary trajectories that account for the improvement of plasmid persistence over time differ between biofilms and planktonic populations. In this study, we evolved Acinetobacter baumannii with an MDR plasmid in biofilm and planktonic populations with and without antibiotic selection. In the absence of selection biofilm populations were better able to maintain the MDR plasmid than planktonic populations. In planktonic populations plasmid persistence improved rapidly but was accompanied by a loss of genes required for the horizonal transfer of plasmids. In contrast, in biofilms most plasmids retained their transfer genes, but on average plasmid persistence improved less over time. Our results showed that biofilms can act as refugia of MDR plasmids and favor the horizontal mode of plasmid transfer, which has important implications for the spread of MDR.

Abstract While Entamoeba histolytica remains a globally important pathogen, it is dramatically understudied. The tractability of E. histolytica has historically been limited, which is largely due to challenging features of its genome. To enable forward genetics, we constructed and validated the first genome-wide E. histolytica RNAi knockdown mutant library. This library allows for Illumina deep sequencing analysis for quantitative identification of mutants that are enriched or depleted after selection. We developed a novel analysis pipeline to precisely define and quantify gene fragments. We used the library to perform the first RNAi screen in E. histolytica and identified slow growth (SG) mutants. Among genes targeted in SG mutants, many had annotated functions consistent with roles in cellular growth or metabolic pathways. Some targeted genes were annotated as hypothetical or lacked annotated domains, supporting the power of forward genetics in uncovering functional information that cannot be gleaned from databases. While the localization of neither of the proteins targeted in SG1 nor SG2 mutants could be predicted by sequence analysis, we showed experimentally that SG1 localized to the cytoplasm and cell surface, while SG2 localized to the cytoplasm. Overexpression of SG1 led to increased growth, while expression of a truncation mutant did not lead to increased growth, and thus aided in defining functional domains in this protein. Finally, in addition to establishing forward genetics, we uncovered new details of the unusual E. histolytica RNAi pathway. These studies dramatically improve the tractability of E. histolytica and open up the possibility of applying genetics to improve understanding of this important pathogen. Author Summary Entamoeba histolytica is a globally important pathogen that is dramatically understudied. One of the major limitations of this organism is its challenging genome. RNAi is the state-of-the-art tool for genetic manipulation in E. histolytica, though the RNAi pathway has several noncanonical features. Here, we harnessed the RNAi pathway to enable RNAi-based forward genetics for the first time in this organism. We validated the RNAi library by performing the first E. histolytica RNAi screen and identified slow growth mutants. We showed that independently-generated mutants also exhibited slow growth phenotypes, and we characterized protein localization and domains for some of the identified slow growth genes. The RNAi library that we constructed enables modern, quantitative Illumina deep sequencing analysis to identify mutants that are enriched or depleted after selection. We developed a novel analysis pipeline to precisely define and quantify full-length gene fragments inferred from read mapping. Our approach differs from previous approaches for analysis of RNAi screens, and it better represents the actual DNA fragments and their quantities. This study dramatically improves the tractability of this important pathogen. Moreover, the strategies behind this RNAi library, and its analysis, are novel, and can be applied to other organisms. Author Contributions A.B. designed and performed the experiments, except fragmentation of gDNA, immunofluorescence, and growth curves with expression of full-length or truncated proteins. R.L.S. performed SG1 and SG2 immunofluorescence experiments. M.C.R. performed growth curves with expression of full-length or truncated proteins. W.H. generated transfectants expressing full-length SG2. C.G.B. fragmented gDNA and processed the fragments to enable subsequent plasmid library construction. T.S.Y.T. and H.W.M. performed Gal/GalNAc lectin immunofluorescence experiments. S.S.H. designed the analysis strategy for Illumina sequencing data, and analyzed all Illumina sequencing data. M.L.S. oversaw the Illumina analysis approach. K.S.R. performed growth curves, conceived of the overall approach and oversaw the design and analysis of the experiments. A.B., S.S.H., and K.S.R. wrote the manuscript.

The Neuroscience Monoclonal Antibody Sequencing Initiative (NeuroMabSeq) is a concerted effort to determine and make publicly available hybridoma-derived sequences of monoclonal antibodies (mAbs) valuable to neuroscience research. Over 30 years of research and development efforts including those at the UC Davis/NIH NeuroMab Facility have resulted in the generation of a large collection of mouse mAbs validated for neuroscience research. To enhance dissemination and increase the utility of this valuable resource, we applied a high-throughput DNA sequencing approach to determine immunoglobulin heavy and light chain variable domain sequences from source hybridoma cells. The resultant set of sequences was made publicly available as searchable DNA sequence database ( neuromabseq.ucdavis.edu ) for sharing, analysis and use in downstream applications. We enhanced the utility, transparency, and reproducibility of the existing mAb collection by using these sequences to develop recombinant mAbs. This enabled their subsequent engineering into alternate forms with distinct utility, including alternate modes of detection in multiplexed labeling, and as miniaturized single chain variable fragments or scFvs. The NeuroMabSeq website and database and the corresponding recombinant antibody collection together serve as a public DNA sequence repository of mouse mAb heavy and light chain variable domain sequences and as an open resource for enhancing dissemination and utility of this valuable collection of validated mAbs.

Abstract The pathogenesis of Wilson disease (WD) is multi-factorial, involving hepatic and brain copper accumulation due to pathogenic variants affecting the ATP7B gene and downstream epigenetic and metabolic mechanisms. Prior DNA methylation investigations in human WD liver and blood and in a WD mouse model revealed an epigenetic signature of WD, including alterations in the histone deacetylase HDAC5. To test the hypothesis that histone acetylation is altered with respect to copper overload and aberrant DNA methylation in WD, we investigated class IIa histone deacetylases (HDAC4 and HDAC5) and H3K9/H3K27 histone acetylation in the Jackson Laboratory toxic milk (tx-j) mouse model of WD compared to C3HeB/FeJ (C3H) control in response to 3 treatments: 60% kcal fat diet (HFD), D-penicillamine (PCA, copper chelator), and choline (methyl group donor). HDAC5 levels significantly increased in 9-week tx-j livers after 8 days of HFD compared to chow. In 24-week tx-j livers, HDAC4/5 levels were reduced 5- to 10-fold compared to C3H likely through mechanisms involving HDAC phosphorylation. HDAC4/5 levels were also affected by disease progression and accompanied by increased acetylation. PCA and choline partially restored HDAC4, HDAC5, H3K9ac, and H3K27ac levels to that of CH3 liver. Integrated RNA and chromatin immunoprecipitation sequencing analyses revealed genes regulating energy metabolism and cellular stress/development were, in turn, regulated by histone acetylation in tx-j mice compared to C3H, with Pparα and Pparγ among the most relevant targets. These results suggest dietary modulation of class IIa HDAC4/5, and subsequent H3K9/H3K27 acetylation/deacetylation, can regulate gene expression in key metabolic pathways in the pathogenesis of WD. Significance Statement Wilson disease is considered a monogenic disease caused by pathogenic variants in the ATP7B copper transporter, resulting in hepatic and brain copper accumulation. Given the lack of genotype-phenotype correlation, evidence of epigenetic and metabolic mechanisms regulating phenotype in patients and in animal models could explain the high phenotype variability observed in WD. In this study, we identify class IIa histone deacetylases as players involved in the epigenetic regulation of key metabolic pathways that can affect WD severity as well as targets sensitive to dietary modulations, which is an important characteristic for designing effective and feasible therapies. Understanding the epigenetic mechanisms in WD pathogenesis contributes to a better understanding of the phenotypic variability in WD and other common liver conditions.

Analysis of High-throughput sequencing (HTS) data is a difficult problem, especially in the context of non-model organisms where comparison of homologous sequences may be hindered by the lack of a close reference genome. Current mapping-based methods rely on the availability of a highly similar reference sequence, whereas de novo assemblies produce anonymous (unannotated) contigs that are not easily compared across samples. Here, we present Assembly by Reduced Complexity (ARC) a hybrid mapping and assembly approach for targeted assembly of homologous sequences. ARC is an open-source project (http://ibest.github.io/ARC/) implemented in the Python language and consists of the following stages: 1) align sequence reads to reference targets, 2) use alignment results to distribute reads into target specific bins, 3) perform assemblies for each bin (target) to produce contigs, and 4) replace previous reference targets with assembled contigs and iterate. We show that ARC is able to assemble high quality, unbiased mitochondrial genomes seeded from 11 progressively divergent references, and is able to assemble full mitochondrial genomes starting from short, poor quality ancient DNA reads. We also show ARC compares favorably to de novo assembly of a large exome capture dataset for CPU and memory requirements; assembling 7,627 individual targets across 55 samples, completing over 1.3 million assemblies in less than 78 hours, while using under 32 Gb of system memory. ARC breaks the assembly problem down into many smaller problems, solving the anonymous contig and poor scaling inherent in some de novo assembly methods and reference bias inherent in traditional read mapping.