Abstract In this study, we developed an in-situ cellular reprogramming strategy for potent restoration of vision in advanced/end-stage retinitis pigmentosa (RP). Via repressing PTB, an RNA binding protein critical for converting non-neuronal cells to the neuronal lineage, we successfully reprogramed Müller glia to a retinal neuronal fate, and then to cones. We demonstrated that this cellular reprogramming approach was able to rescue retinal photoreceptor degeneration and restore visual functions in two RP mouse models with total blindness, suggesting a novel universal strategy for treating end-stage degenerative diseases.

Abstract R-loop, a three-stranded nucleic acid structure, has been recognized to play pivotal roles in critical physiological and pathological processes. Multiple technologies have been developed to profile R-loops genome-wide, but the existing data suffer from major discrepancies on determining genuine R-loop localization and its biological functions. Here, we experimentally and computationally evaluate eight representative R-loop mapping technologies, and reveal inherent biases and artifacts of individual technologies as key sources of discrepancies. Analyzing signals detected with different R-loop mapping strategies, we note that genuine R-loops predominately form at gene promoter regions, whereas most signals in gene body likely result from structured RNAs as part of repeat-containing transcripts. Interestingly, our analysis also uncovers two classes of R-loops: The first class consists of typical R-loops where the single-stranded DNA binding protein RPA binds both the template and non-template strands. By contrast, the second class appears independent of Pol II-mediated transcription and is characterized by RPA binding only in the template strand. These two different classes of RNA:DNA hybrids in the genome suggest distinct biochemical activities involved in their formation and regulation. In sum, our findings will guide future use of suitable technology for specific experimental purposes and the interpretation of R-loop functions.

Extrachromosomal DNA (ecDNA) promotes cancer by driving copy number heterogeneity and amplifying oncogenes along with functional enhancers. More recent studies suggest two additional mechanisms for further enhancing their oncogenic potential, one via forming ecDNA hubs to augment oncogene expression 1 and the other through acting as portable enhancers to trans-activate target genes 2. However, it has remained entirely elusive about how ecDNA explores the three-dimensional space of the nucleus and whether different ecDNA have distinct interacting mechanisms. Here, by profiling the DNA-DNA and DNA-RNA interactomes in tumor cells harboring different types of ecDNAs in comparison with similarly amplified homogenously staining regions (HSRs) in the chromosome, we show that specific ecDNA interactome is dictated by ecDNA-borne nascent RNA. We demonstrate that the ecDNA co-amplifying PVT1 and MYC utilize nascent noncoding PVT1 transcripts to mediate specific trans-activation of both ecDNA and chromosomal genes. In contrast, the ecDNA amplifying EGFR is weak in this property because of more efficient splicing to remove chromatin-associated nascent RNA. These findings reveal a noncoding RNA-orchestrated program hijacked by cancer cells to enhance the functional impact of amplified oncogenes and associated regulatory elements.

Parkinson disease is characterized by loss of dopamine neurons in the substantia nigra. As with other neurodegenerative diseases, no disease modifying treatments exist. While most treatment objectives aim to prevent neuronal loss or protect vulnerable neuronal circuits, an important alternative is to replace lost neurons to reconstruct disrupted circuits. Herein we report an efficient single-step conversion of isolated mouse and human astrocytes into functional neurons by depleting the RNA binding protein PTB. Applying this approach to mice with a chemically induced Parkinson phenotype, we provide evidence that disease manifestations can be potently reversed through converting astrocytes into new substantia nigral neurons, effectively restoring dopamine levels via reestablishing the nigrostriatal dopamine pathway. We further demonstrate similar disease reversal with a therapeutically feasible approach using antisense oligonucleotides to transiently suppress PTB. These findings identify a generalizable therapeutic strategy for treating neurodegenerative disorders through replacing lost neurons in the brain.

Retrotransposons are extensively populated in vertebrate genomes, which, when active, are thought to cause genome instability with potential benefit to genome evolution. Retrotransposon-derived RNAs are also known to give rise to small endo-siRNAs to help maintain heterochromatin at their sites of transcription; however, as not all heterochromatic regions are equally active in transcription, it remains unclear how heterochromatin is maintained across the genome. Here, we attack these problems by defining the origins of repeat-derived RNAs and their specific chromatin registers in Drosophila S2 cells. We demonstrate that repeat RNAs are predominantly derived from active Gypsy elements, and upon their processing by Dicer-2, these endo-siRNAs act in cis and trans to help maintain pericentromeric heterochromatin. Remarkably, we show that synthetic repeat-derived siRNAs are sufficient to rescue Dicer-2 deficiency-induced defects in heterochromatin formation in interphase and chromosome segregation during mitosis, thus demonstrating that active retrotransposons are actually required for stable genetic inheritance.

Abstract The rapid advance of high-throughput technologies has enabled the generation of two-dimensional or even multi-dimensional high-throughput data, e.g., genome-wide siRNA screen (1 st dimension) for multiple changes in gene expression (2 nd dimension) in many different cell types or tissues or under different experimental conditions (3 rd dimension). We show that the simple Z-based statistic and derivatives are no longer suitable for analyzing such data because of the accumulation of experimental noise and/or off-target effects. Here, we introduce ZetaSuite, a statistical package designed to score and rank hits from two-dimensional screens, construct regulatory networks based on response similarities, and eliminate off-targets. Applying this method to two large cancer dependency screen datasets, we identify not only genes critical for cell fitness, but also those required for constraining cell proliferation. Strikingly, most of those cancer constraining genes function in DNA replication/repair checkpoint, suggesting that cancer cells also need to protect their genomes for long-term survival.