Summary

 Germ cells are vital for transmitting genetic information from one generation to the next and for maintaining the continuation of species. Here, we analyze the transcriptome of human primordial germ cells (PGCs) from the migrating stage to the gonadal stage at single-cell and single-base resolutions. Human PGCs show unique transcription patterns involving the simultaneous expression of both pluripotency genes and germline-specific genes, with a subset of them displaying developmental-stage-specific features. Furthermore, we analyze the DNA methylome of human PGCs and find global demethylation of their genomes. Approximately 10 to 11 weeks after gestation, the PGCs are nearly devoid of any DNA methylation, with only 7.8% and 6.0% of the median methylation levels in male and female PGCs, respectively. Our work paves the way toward deciphering the complex epigenetic reprogramming of the germline with the aim of restoring totipotency in fertilized oocytes.

Single-cell genome, DNA methylome, and transcriptome sequencing methods have been separately developed. However, to accurately analyze the mechanism by which transcriptome, genome and DNA methylome regulate each other, these omic methods need to be performed in the same single cell. Here we demonstrate a single-cell triple omics sequencing technique, scTrio-seq, that can be used to simultaneously analyze the genomic copy-number variations (CNVs), DNA methylome, and transcriptome of an individual mammalian cell. We show that large-scale CNVs cause proportional changes in RNA expression of genes within the gained or lost genomic regions, whereas these CNVs generally do not affect DNA methylation in these regions. Furthermore, we applied scTrio-seq to 25 single cancer cells derived from a human hepatocellular carcinoma tissue sample. We identified two subpopulations within these cells based on CNVs, DNA methylome, or transcriptome of individual cells. Our work offers a new avenue of dissecting the complex contribution of genomic and epigenomic heterogeneities to the transcriptomic heterogeneity within a population of cells.

Spermatogenesis generates mature male gametes and is critical for the proper transmission of genetic information between generations. However, the developmental landscapes of human spermatogenesis remain unknown. Here, we performed single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) analysis for 2,854 testicular cells from donors with normal spermatogenesis and 174 testicular cells from one nonobstructive azoospermia (NOA) donor. A hierarchical model was established, which was characterized by the sequential and stepwise development of three spermatogonia subtypes, seven spermatocyte subtypes, and four spermatid subtypes. Further analysis identified several stage-specific marker genes of human germ cells, such as HMGA1, PIWIL4, TEX29, SCML1, and CCDC112. Moreover, we identified altered gene expression patterns in the testicular somatic cells of one NOA patient via scRNA-seq analysis, paving the way for further diagnosis of male infertility. Our work allows for the reconstruction of transcriptional programs inherent to sequential cell fate transition during human spermatogenesis and has implications for deciphering male-related reproductive disorders.

Objectives Understanding the molecular mechanisms underlying human cartilage degeneration and regeneration is helpful for improving therapeutic strategies for treating osteoarthritis (OA). Here, we report the molecular programmes and lineage progression patterns controlling human OA pathogenesis using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Methods We performed unbiased transcriptome-wide scRNA-seq analysis, computational analysis and histological assays on 1464 chondrocytes from 10 patients with OA undergoing knee arthroplasty surgery. We investigated the relationship between transcriptional programmes of the OA landscape and clinical outcome using severity index and correspondence analysis. Results We identified seven molecularly defined populations of chondrocytes in the human OA cartilage, including three novel phenotypes with distinct functions. We presented gene expression profiles at different OA stages at single-cell resolution. We found a potential transition among proliferative chondrocytes, prehypertrophic chondrocytes and hypertrophic chondrocytes (HTCs) and defined a new subdivision within HTCs. We revealed novel markers for cartilage progenitor cells (CPCs) and demonstrated a relationship between CPCs and fibrocartilage chondrocytes using computational analysis. Notably, we derived predictive targets with respect to clinical outcomes and clarified the role of different cell types for the early diagnosis and treatment of OA. Conclusions Our results provide new insights into chondrocyte taxonomy and present potential clues for effective and functional manipulation of human OA cartilage regeneration that could lead to improved health.

scTrio-seq identifies colon cancer lineages To better design treatments for cancer, it is important to understand the heterogeneity in tumors and how this contributes to metastasis. To examine this process, Bian et al. used a single-cell triple omics sequencing (scTrio-seq) technique to examine the mutations, transcriptome, and methylome within colorectal cancer tumors and metastases from 10 individual patients. The analysis provided insights into tumor evolution, linked DNA methylation to genetic lineages, and showed that DNA methylation levels are consistent within lineages but can differ substantially among clones. Science , this issue p. 1060

Single-cell genome analyses of human oocytes are important for meiosis research and preimplantation genomic screening. However, the nonuniformity of single-cell whole-genome amplification hindered its use. Here, we demonstrate genome analyses of single human oocytes using multiple annealing and looping-based amplification cycle (MALBAC)-based sequencing technology. By sequencing the triads of the first and second polar bodies (PB1 and PB2) and the oocyte pronuclei from same female egg donors, we phase the genomes of these donors with detected SNPs and determine the crossover maps of their oocytes. Our data exhibit an expected crossover interference and indicate a weak chromatid interference. Further, the genome of the oocyte pronucleus, including information regarding aneuploidy and SNPs in disease-associated alleles, can be accurately deduced from the genomes of PB1 and PB2. The MALBAC-based preimplantation genomic screening in in vitro fertilization (IVF) enables accurate and cost-effective selection of normal fertilized eggs for embryo transfer.PaperFlickeyJraWQiOiI4ZjUxYWNhY2IzYjhiNjNlNzFlYmIzYWFmYTU5NmZmYyIsImFsZyI6IlJTMjU2In0.eyJzdWIiOiI5MGNmNjc0YzAxMWM4OGZiY2UxNzYyNDFlZWY3YmNiNSIsImtpZCI6IjhmNTFhY2FjYjNiOGI2M2U3MWViYjNhYWZhNTk2ZmZjIiwiZXhwIjoxNjc4ODEwNTI3fQ.R3t7A4VNeJbRjW5uy7DVauKYWX5J9fYNp6-o7Wo786pRTLbMwQ0wfDANGlGoy_LsFgxp6HmE1jRvPfQY6u1y5jvVKS5psEazhMQLRi5eGdJDbIeNa0Gg3cWJrSVaIQh0n5-zVdAnGXZr4tqq1xJwesSNMa80y1-aTt_ok-7bo-N4LXQd8-jZiF-xtWTulzEJjef3cfRq4LoZ-hCHClRQoeDc2kdU1xwou-9B6_YlH1SyEsNdyDcZe6wgAMcl3flMGslPCUU_AK3HcfgR3n3N-UyQhzl5gR8ug_PcEPU70Npt0rsaF7QoZVURufWccp9HiAdW3TDniFXtqoX_kdUh_w(mp4, (18.39 MB) Download video

5-methylcytosine (mC) can be oxidized by the tet methylcytosine dioxygenase (Tet) family of enzymes to 5-hydroxymethylcytosine (hmC), which is an intermediate of mC demethylation and may also be a stable epigenetic modification that influences chromatin structure. hmC is particularly abundant in mammalian brains but its function is currently unknown. A high-resolution hydroxymethylome map is required to fully understand the function of hmC in the human brain.We present genome-wide and single-base resolution maps of hmC and mC in the human brain by combined application of Tet-assisted bisulfite sequencing and bisulfite sequencing. We demonstrate that hmCs increase markedly from the fetal to the adult stage, and in the adult brain, 13% of all CpGs are highly hydroxymethylated with strong enrichment at genic regions and distal regulatory elements. Notably, hmC peaks are identified at the 5'splicing sites at the exon-intron boundary, suggesting a mechanistic link between hmC and splicing. We report a surprising transcription-correlated hmC bias toward the sense strand and an mC bias toward the antisense strand of gene bodies. Furthermore, hmC is negatively correlated with H3K27me3-marked and H3K9me3-marked repressive genomic regions, and is more enriched at poised enhancers than active enhancers.We provide single-base resolution hmC and mC maps in the human brain and our data imply novel roles of hmC in regulating splicing and gene expression. Hydroxymethylation is the main modification status for a large portion of CpGs situated at poised enhancers and actively transcribed regions, suggesting its roles in epigenetic tuning at these regions.

Abstract Th17 cells are a heterogenous cell population consisting of non-pathogenic Th17 cells (npTh17) that contribute to tissue homeostasis and pathogenic Th17 cells (pTh17) that are potent mediators of tissue inflammation. To reveal regulatory mechanisms underlying Th17 heterogeneity, we performed combined ATAC-seq and RNA-seq and discovered substantial differences in the chromatin landscape of npTh17 and pTh17 cells both in vitro and in vivo . Compared to other CD4 + T cell subsets, npTh17 cells share accessible chromatin programs with T regs , and pTh17 cells have an intermediate profile spanning features of npTh17 cells and Th1 cells. Integrating single-cell ATAC-seq and single-cell RNA-seq, we inferred self-reinforcing and mutually exclusive regulatory networks controlling the different cell states and predicted transcription factors (TFs) shaping the chromatin landscape of Th17 cell pathogenicity. We validated one novel TF, BACH2, which promotes immunomodulatory npTh17 programs and restrains pro-inflammatory Th1-like programs in Th17 cells and showed genetic evidence for protective variants in the human BACH2 locus associated with multiple sclerosis. Our work uncovered mechanisms that regulate Th17 heterogeneity, revealed shared regulatory programs with other CD4 + T cell subsets, and identified novel drivers of Th17 pathogenicity as potential targets to mitigate autoimmunity.

Based on data from the 2022 Chinese Minors’ Digital Life and Online Protection Survey, this study investigated the status quo of social media use and its influencing mechanism on academic performance among Chinese children and adolescents. The statistical results indicate that the average level of Chinese students’ social media use was generally low, with their academic performance varying across socio-demographic and schooling characteristics. After controlling for other variables, it was found that the frequency of social media use could exert a significant positive impact on students’ academic performance. Moreover, the mechanism analysis revealed that online learning behavior and prosocial behavior served as chain mediators linking social media use to academic performance. Specifically, students could transfer their social media behavioral patterns to the internet-based learning context, and then effectively utilize remote learning resources. Meanwhile, engagement with social media would cultivate individuals’ prosocial personality, thereby stimulating intrinsic motivation for learning and ultimately enhancing academic performance. The heterogeneity analysis further confirmed that the impact of social media use on students’ academic performance was stronger in lower-class families, underscoring the moderating role of family socioeconomic status in the relationship between social media use and academic performance. The findings suggest that if academic performance is regarded as an integral part of individual capacity development, then the rational utilization of social media resources might be a pivotal approach to alleviate the predicament of developmental inequality faced by students from low socioeconomic backgrounds.