The iPlant Collaborative provides life science research communities access to comprehensive, scalable, and cohesive computational infrastructure for data management; identity management; collaboration tools; and cloud, high-performance, high-throughput computing. iPlant provides training, learning material, and best practice resources to help all researchers make the best use of their data, expand their computational skill set, and effectively manage their data and computation when working as distributed teams. iPlant’s platform permits researchers to easily deposit and share their data and deploy new computational tools and analysis workflows, allowing the broader community to easily use and reuse those data and computational analyses.

Neural crest stem cells can be isolated from differentiated cultures of human pluripotent stem cells, but the process is inefficient and requires cell sorting to obtain a highly enriched population. No specific method for directed differentiation of human pluripotent cells toward neural crest stem cells has yet been reported. This severely restricts the utility of these cells as a model for disease and development and for more applied purposes such as cell therapy and tissue engineering. In this report, we use small-molecule compounds in a single-step method for the efficient generation of self-renewing neural crest-like stem cells in chemically defined media. This approach is accomplished directly from human pluripotent cells without the need for coculture on feeder layers or cell sorting to obtain a highly enriched population. Critical to this approach is the activation of canonical Wnt signaling and concurrent suppression of the Activin A/Nodal pathway. Over 12–14 d, pluripotent cells are efficiently specified along the neuroectoderm lineage toward p75 + Hnk1 + Ap2 + neural crest-like cells with little or no contamination by Pax6 + neural progenitors. This cell population can be clonally amplified and maintained for >25 passages (>100 d) while retaining the capacity to differentiate into peripheral neurons, smooth muscle cells, and mesenchymal precursor cells. Neural crest-like stem cell-derived mesenchymal precursors have the capacity for differentiation into osteocytes, chondrocytes, and adipocytes. In sum, we have developed methods for the efficient generation of self-renewing neural crest stem cells that greatly enhance their potential utility in disease modeling and regenerative medicine.

Abstract Uric acid is the main means of nitrogen excretion in uricotelic vertebrates (birds and reptiles) and the end product of purine catabolism in humans and a few other mammals. While uricase is inactivated in mammals unable to degrade urate, the presence of orthologous genes without inactivating mutations in avian and reptilian genomes is unexplained. Here we show that the Gallus gallus gene we name cysteine-rich urate oxidase (CRUOX) encodes a functional protein representing a unique case of cysteine enrichment in the evolution of vertebrate orthologous genes. CRUOX retains the ability to catalyze urate oxidation to hydrogen peroxide and 5-hydroxyisourate (HIU), albeit with a 100-fold reduced efficiency. However, differently from all uricases hitherto characterized, it can also facilitate urate regeneration from HIU, a catalytic property which we propose depends on its enrichment in cysteine residues. X-ray structural analysis highlights differences in the active site compared to known orthologs and suggests a mechanism for cysteine-mediated self-aggregation under H 2 O 2 -oxidative conditions. Cysteine enrichment was concurrent with transition to uricotelism and a shift in gene expression from the liver to the skin where CRUOX is co-expressed with β-keratins. Therefore, the loss of urate degradation in amniotes has followed opposite evolutionary trajectories: while uricase has been eliminated by pseudogenization in some mammals, it has been repurposed as a redox-sensitive enzyme in the reptilian skin.

Abstract CyVerse, the largest publicly-funded open-source research cyberinfrastructure for life sciences, has played a crucial role in advancing data-driven research since the 2010s. As the technology landscape evolved with the emergence of cloud computing platforms, machine learning and artificial intelligence (AI) applications, CyVerse has enabled access by providing interfaces, Software as a Service (SaaS), and cloud-native Infrastructure as Code (IaC) to leverage new technologies. CyVerse services enable researchers to integrate institutional and private computational resources, custom software, perform analyses, and publish data in accordance with open science principles. Over the past 13 years, CyVerse has registered more than 110,000 verified accounts from 160 countries and was used for over 1,600 peer-reviewed publications. Since 2011, 45,000 students and researchers have been trained to use CyVerse. The platform has been replicated and deployed in two countries outside the US, with additional private deployments on commercial clouds for US government agencies and multinational corporations. In this manuscript, we present a strategic blueprint for creating and managing SaaS cyberinfrastructure and IaC as free and open-source software.