Abstract Parkinson’s disease (PD) is a common and complex neurodegenerative disorder. Loss of neuromelanin-containing dopaminergic (DA) neurons in the substantia nigra (SN) is a hallmark of PD neuropathology; the etiology of PD remains unclear. Single-cell (-nucleus) RNA sequencing (sc or snRNAseq) has significantly advanced our understanding of neurodegenerative diseases including Alzheimer’s, but limited progress has been made in PD. Here we generated by far the largest snRNAseq data of high-quality 315,867 nuclei from the human SN including 9 healthy controls and 23 idiopathic PD cases across different Braak stages. Clustering analysis identified major brain cell types including DA neurons, excitatory neurons, inhibitory neurons, glial cells, endothelial, pericytes, fibroblast and T-cells in the human SN. By combining immunostaining and validating against the datasets from independent cohorts, we identified three molecularly distinct subtypes of DA-related neurons, including a RIT2 -enriched population, in human aged SN. All DA neuron subtypes degenerated in PD, whereas the composition of non-neuronal cell clusters including major glial types showed little change. Our study delineated cell-type-specific PD-linked gene expression in the SN and their alterations in PD. Examination of cell-type-based transcriptomic changes suggests the complexity and diversity of molecular mechanisms of PD. Analysis of the remaining DA neurons of the three subtypes from PD demonstrated alterations of common gene sets associated with neuroprotection. Our findings highlight the heterogeneity of DA neurons in the human SN and suggest molecular basis for vulnerability and resilience of human DA neurons in PD. Our cohort thus provides a valuable resource for dissecting detailed mechanisms of DA neuron degeneration and identifying new neuroprotective strategies for PD.

SUMMARY The pathophysiology of epilepsy underlies complex network dysfunction, the cell-type-specific contributions of which remain poorly defined in human disease. In this study, we developed a strategy that simultaneously isolates neuronal, astrocyte and oligodendroglial progenitor (OPC)-enriched nuclei from human fresh-frozen neocortex and applied it to characterize the distinct transcriptome of each cell type in temporal lobe epilepsy (TLE) surgical samples. Differential RNA-seq analysis revealed several dysregulated pathways in neurons, OPCs, and astrocytes, and disclosed an immature phenotype switch in TLE astrocytes. An independent single cell RNA-seq TLE dataset uncovered a hybrid population of cells aberrantly co-expressing canonical astrocyte and OPC-like progenitor markers (GFAP+OLIG2+ glia), which we corroborated in-situ in human TLE samples, and further demonstrated their emergence after chronic seizure injury in a mouse model of status epilepticus. In line with their immature signature, a subset of human TLE glia were also abnormally proliferative, both in-vivo and in-vitro. Generally, this analysis validates the utility of the proposed cell type-specific isolation strategy to study glia-specific changes ex vivo using fresh-frozen human samples, and specifically, it delineates an aberrant glial phenotype in human TLE specimens.

ABSTRACT Background Hepatocellular carcinoma (HCC) is among the deadliest malignancies and surveillance tools for early detection are suboptimal. Extracellular vesicles (EVs) have gained increasing scientific interest due to their involvement in tumor initiation and metastasis, however, most extracellular RNA (exRNA) biomarker studies are limited to annotated genomic regions. Methods EVs were isolated with ultracentrifugation and nanoDLD and quality assessed by electron microscopy, immunoblotting, nanoparticle tracking, and deconvolution analysis. We performed genome-wide small exRNA sequencing, including unannotated transcripts. We identified small RNA clusters (smRCs) and delineated their key genomic features across biospecimens (blood, urine, tissue) and EV isolation techniques. A 3-smRC signature for early HCC detection was trained and validated in two independent cohorts. Results EV-derived smRCs were dominated by uncharacterized, unannotated small RNA and uniformly tiled across the genome with a consensus sequence of 20bp. A 3-smRC signature was significantly overexpressed in circulating EVs of HCC patients compared to controls at risk or patients with non-HCC malignancies (p<0.01, n=157). An independent validation in a phase 2 biomarker study revealed 86% sensitivity and 91% specificity for the detection of early HCC from controls at risk (i.e. cirrhosis or chronic liver disease, n=209) (positive predictive value (PPV): 89%, area under the ROC curve [AUC]: 0.87). The 3-smRC signature was independent of alpha-fetoprotein (p<0.0001) and a composite model yielded an increased AUC of 0.93 (sensitivity: 85%, specificity: 94%, PPV: 95%). Conclusion An exRNA-based 3-smRC signature from plasma detects early stage HCC, which directly leads to the prospect of a minimally-invasive, blood-only, operator-independent surveillance biomarker. One sentence summary We employ a novel, data-driven approach to identify and characterize small RNA clusters from unannotated loci in extracellular vesicle-derived RNA across different cancer types, isolation techniques, and biofluids, facilitating discovery of a robust biomarker for detection of early stage liver cancer.

Abstract Diabetes ultimately results from an inadequate number of functional, insulin-producing human beta cells. Although current attempts to replenish the remaining beta cell pool in people with diabetes are encouraging, scalability and cost limit access for the millions of people with diabetes. The small molecule DYRK1A inhibitor class of beta cell regenerative drugs, either alone or in combination with GLP1 receptor agonists or TGFβ superfamily inhibitors, are capable of inducing beta cell replication in vitro and increasing beta cell mass in vivo . Despite these advances, the precise mechanisms of action of DYRK1A inhibitors remain incompletely understood. To address the mechanisms more deeply, we performed single cell RNA sequencing on human pancreatic islets treated with a DYRK1A inhibitor, either alone, or in combination with a GLP1 receptor agonist or a TGFβ superfamily inhibitor. We identify a cluster of Cycling Alpha Cells as the cells most responsive to DYRK1A inhibition. Velocity and pseudotime lineage trajectory analyses suggest that Cycling Alpha Cells serve as the primary target cell type for of DYRK1A inhibitors, and may serve as precursor cells that transdifferentiate into functional human beta cells in response to the DYRK1A inhibition. In addition to providing a novel mechanism of action for DYRK1A inhibitors, our findings suggest that efforts to target regenerative drugs to human beta cells may be mis-directed: the proper target may be Cycling Alpha Cells.

Abstract Immunoglobulins (IGs), crucial components of the adaptive immune system, are encoded by three genomic loci. However, the complexity of the IG loci severely limits the effective use of short read sequencing, limiting our knowledge of population diversity in these loci. We leveraged existing long read whole-genome sequencing (WGS) data, fosmid technology, and IG targeted single-molecule, real-time (SMRT) long-read sequencing (IG-Cap) to create haplotype-resolved assemblies of the IG Lambda (IGL) locus from 6 ethnically diverse individuals. In addition, we generated 10 diploid assemblies of IGL from a diverse cohort of individuals utilizing IG-cap. From these 16 individuals, we identified significant allelic diversity, including 37 novel IGLV alleles. In addition, we observed highly elevated single nucleotide variation (SNV) in IGLV genes relative to IGL intergenic and genomic background SNV density. By comparing SNV calls between our high quality assemblies and existing short read datasets from the same individuals, we show a high propensity for false-positives in the short read datasets. Finally, for the first time, we nucleotide-resolved common 5-10 Kb duplications in the IGLC region that contain functional IGLJ and IGLC genes. Together these data represent a significant advancement in our understanding of genetic variation and population diversity in the IGL locus.

Abstract Drug-induced gene expression profiles can identify potential mechanisms of toxicity. We focused on obtaining signatures for cardiotoxicity of FDA-approved tyrosine kinase inhibitors (TKIs) in human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes. Using bulk transcriptomics profiles, we applied singular value decomposition to identify drug-selective patterns in cell lines obtained from multiple healthy human subjects. Cellular pathways affected by highly cardiotoxic TKIs include energy metabolism, contractile, and extracellular matrix dynamics. Projecting these pathways to single cell expression profiles indicates that TKI responses can be evoked in both cardiomyocytes and fibroblasts. Whole genome sequences of the cell lines, using outlier responses enabled us to correctly reidentify a genomic variant associated with anthracycline cardiotoxicity and predict genomic variants potentially associated with TKI cardiotoxicity. We conclude that mRNA expression profiles when integrated with publicly available genomic, pathway, and single cell transcriptomic datasets, provide multiscale predictive understanding of cardiotoxicity for drug development and patient stratification. One sentence summary Genes, pathways, and cell types of the human heart associated with antineoplastic drug cardiotoxicity.

An incomplete ascertainment of genetic variation within the highly polymorphic immunoglobulin heavy chain locus (IGH) has hindered our ability to define genetic factors that influence antibody and B cell mediated processes. To date, methods for locus-wide genotyping of all IGH variant types do not exist. Here, we combine targeted long-read sequencing with a novel bioinformatics tool, IGenotyper, to fully characterize genetic variation within IGH in a haplotype-specific manner. We apply this approach to eight human samples, including a haploid cell line and two mother-father-child trios, and demonstrate the ability to generate high-quality assemblies (>98% complete and >99% accurate), genotypes, and gene annotations, including 2 novel structural variants and 17 novel gene alleles. We show that multiplexing allows for scaling of the approach without impacting data quality, and that our genotype call sets are more accurate than short-read (>35% increase in true positives and >97% decrease in false-positives) and array/imputation-based datasets. This framework establishes a foundation for leveraging IG genomic data to study population-level variation in the antibody response.### Competing Interest StatementE.E.E. is on the scientific advisory board (SAB) of DNAnexus, Inc.

Abstract Intervertebral disc (IVD) degeneration (IVDD) progresses to herniation and back pain due to the poor IVD healing capacities. However, factors contributing to inferior IVD repair remain to be elucidated. Here we identify distinct roles of TNFα-receptors (TNFRs) in IVD cell responses to back pain conditions as key factors in poor IVD healing responses. IVDD tissue of back pain subjects with herniation secreted a complex array of pro-inflammatory cytokines and chemokines (including IL-6, IL-10, CCL2 and CCL5) collected as IVDD conditioned media (IVDD-CM). Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) of human IVDD tissues revealed these cytokines were dominantly expressed by a small macrophage-population with surprisingly low expression by native IVD cells. Human annulus fibrosus (hAF) cells from surgical tissue had reduced metabolic rates and underwent senescence in IVDD-CM, whereas Basal media restored mitotic potential. Inhibiting the TNFR1 pathway in hAF cells under IVDD-CM challenge enhanced proliferation and induced pro-inflammatory responses with extensive cytokines and chemokines produced. Surprisingly, modulating the pro-reparative TNFR2 using blocking antibodies or using Atsttrin as TNFR2 activator had no effect on hAF cell transcriptome. We discovered TNFR2 was lacking on hIVD cell membranes using immunostaining and scRNA-seq on human autopsy samples and back pain tissue. The absence of TNFR2 on hIVD cells is a new finding revealing these cells are inherently limited in their repair response to inflammatory challenges. Results point to a TNFR-specific strategy for IVD repair involving TNFR1 inhibition to restore IVD cell metabolism and express chemokines to recruit TNFR2-expressing cells capable of a more robust repair response.