Abstract Linking cis -regulatory sequences to target genes has been a long-standing challenge. In this study, we introduce CREaTor, an attention-based deep neural network designed to model cis -regulatory patterns for genomic elements up to 2Mb from target genes. Coupled with a training strategy that predicts gene expression from flanking candidate cis -regulatory elements (cCREs), CREaTor can model cell type-specific cis -regulatory patterns in new cell types without prior knowledge of cCRE-gene interactions or additional training. The zero-shot modeling capability, combined with the use of RNA-seq and ChIP-seq data only, allows for the readily generalization of CREaTor to a broad range of cell types. Evaluation reveals that CREaTor outperforms existing methods in capturing cCRE-gene interactions across various distance ranges in held-out cell types. Further analysis indicates that the superior performance of CREaTor can be attributed to its capacity to model regulatory interactions at multiple levels, including the higher-order genome organizations that govern cCRE activities as well as cCRE-gene interactions. Collectively, our findings highlight CREaTor as a powerful tool for systematically investigating cis -regulatory programs across various cell types, both in normal developmental processes and disease-associated contexts.

A bstract RNA molecules play a crucial role as intermediaries in diverse biological processes. Attaining a profound understanding of their function can substantially enhance our comprehension of life’s activities and facilitate drug development for numerous diseases. The advent of high-throughput sequencing technologies makes vast amounts of RNA sequence data accessible, which contains invaluable information and knowledge. However, deriving insights for further application from such an immense volume of data poses a significant challenge. Fortunately, recent advancements in pre-trained models have surfaced as a revolutionary solution for addressing such challenges owing to their exceptional ability to automatically mine and extract hidden knowledge from massive datasets. Inspired by the past successes, we developed a novel context-aware deep learning model named Uni-RNA that performs pre-training on the largest dataset of RNA sequences at the unprecedented scale to date. During this process, our model autonomously unraveled the obscured evolutionary and structural information embedded within the RNA sequences. As a result, through fine-tuning, our model achieved the state-of-the-art (SOTA) performances in a spectrum of downstream tasks, including both structural and functional predictions. Overall, Uni-RNA established a new research paradigm empowered by the large pre-trained model in the field of RNA, enabling the community to unlock the power of AI at a whole new level to significantly expedite the pace of research and foster groundbreaking discoveries.

Abstract Oncofetal protein SALL4 is critical for tumor cell survival, making it a promising target in cancer therapy. However, it is detectable only in a subset of cancer patients, which limits the therapeutic impact of a SALL4 targeted therapy. Here we report that SALL4 can be activated and/or upregulated pharmacologically by hypomethylating agents, such as 5-Aza-2’-deoxycytidine (DAC), which are used clinically, and that SALL4 negative cancer cells become SALL4 dependent following exogenous expression of SALL4. In addition, the histone deacetylase inhibitor Entinostat (ENT) negatively regulates SALL4 expression by upregulating miR-205. Both ENT and miR-205 treatment induced cell apoptosis, rescuable by SALL4 expression or miR-205 inhibition. Finally, DAC pre-treatment sensitizes SALL4 negative cancer cell lines to ENT both in culture and in vivo by upregulating SALL4. Overall, we propose a framework whereby the scope of targeted therapy can be expanded by sensitizing cancer cells to treatment by target induction and engineered dependency. Significance This proof of concept study demonstrates that targeted cancer therapy can be achieved by inducing a targetable gene establishing a survival-dependency for cancer cells. For SALL4, sequential treatment of DAC and ENT could expand the scope of SALL4 targeted cancer therapy.

Abstract Transparent microelectrodes have recently emerged as a promising approach to combine electrophysiology with optophysiology for multifunctional biointerfacing. High-performance flexible platforms that allow seamless integration with soft tissue systems for such applications are urgently needed. Here, silver nanowires (Ag NWs)-based transparent microelectrodes and interconnects are designed to meet this demand. The Ag NWs percolating networks are patterned on flexible polymer substrates using an innovative photolithography-based solution-processing technique. The resulting nanowire networks exhibit a high average optical transparency of 76.1-90.0% over the visible spectrum, low normalized electrochemical impedance of 3.4-15 Ω cm 2 at 1 kHz which is even better than those of opaque solid Ag films, superior sheet resistance of 11-25 Ω sq −1 , excellent mechanical stability up to 10,000 bending cycles, good biocompatibility and chemical stability. Studies on Langendorff-perfused mouse and rat hearts demonstrate that the Ag NWs microelectrodes enable high-fidelity real-time monitoring of heart rhythm during co-localized optogenetic pacing and optical mapping with negligible light-induced electrical artifacts. This proof-of-concept work illustrates that the solution-processed, transparent, and flexible Ag NWs networks are a promising candidate for the next-generation of large-area multifunctional biointerfaces for interrogating complex biological systems in basic and translational research.

Abstract Dothistroma septosporum (Ds) and Fulvia fulva (Ff; previously called Cladosporium fulvum) are two closely related Dothideomycete fungal species that cause Dothistroma needle blight in pine and leaf mold in tomato, respectively. During host colonization, these pathogens secrete virulence factors termed effectors to promote infection. In the presence of corresponding host immune receptors, however, these effectors activate plant defenses, including a localized cell death response that halts pathogen growth. We identified two effector protein families, Ecp20 and Ecp32, which are conserved between the two pathogens. The Ecp20 family has four paralogues in both species, while the Ecp32 family has four paralogues in D. septosporum and five in F. fulva. Both families have members that are highly expressed during host infection. Members of the Ecp20 family have predicted structural similarity to proteins with a β-barrel fold, including the Alt a 1 allergen from Alternaria alternata, while members of the Ecp32 family have predicted structural similarity to proteins with a β-trefoil fold, such as trypsin inhibitors and lectins. Using Agrobacterium tumefaciens-mediated transient transformation assays, each family member was assessed for its ability to trigger cell death in leaves of the non-host species Nicotiana benthamiana and N. tabacum. Using this approach, FfEcp20-2, DsEcp20-3 and FfEcp20-3 from the Ecp20 family, and all members from the Ecp32 family, except for the Ds/FfEcp32-4 pair, triggered cell death in both species. This cell death was dependent on secretion of the effectors to the apoplast. In line with recognition by an extracellular immune receptor, cell death triggered by Ds/FfEcp20-3 and FfEcp32-3 was compromised in N. benthamiana silenced for BAK1 or SOBIR1, which encode extracellular co-receptors involved in transducing defense response signals following apoplastic effector recognition. We then investigated whether DsEcp20-3 and DsEcp20-4 triggered cell death in the host species Pinus radiata by directly infiltrating purified protein into pine needles. Strikingly, as in the non-host species, DsEcp20-3 triggered cell death, while DsEcp20-4 did not. Collectively, our study describes two new candidate effector families with cell death-eliciting activity from D. septosporum and F. fulva and provides evidence that members of these families are recognized by plant immune receptors.

ABSTRACT Heart rhythm disorders, known as arrhythmias, cause significant morbidity and are one of the leading causes of mortality. Cardiac arrhythmias are primarily treated by implantable devices, such as pacemakers and defibrillators, or by ablation therapy guided by electroanatomical mapping. Pharmacological treatments are mostly ineffective. Both implantable and ablation therapies require sophisticated biointerfaces for electrophysiological measurements of electrograms and delivery of therapeutic stimulation or ablation energy. In this work, we report for the first time on graphene biointerface for in vivo cardiac electrophysiology. Leveraging sub-micrometer thick tissue-conformable graphene arrays, we demonstrate sensing and stimulation of the open mammalian heart both in vitro and in vivo. Furthermore, we demonstrate graphene pacemaker treatment of a pharmacologically-induced arrhythmia, AV block. The arrays show effective electrochemical properties, namely interface impedance down to 40 Ohm×cm 2 at 1kHz, charge storage capacity up to 63.7 mC/cm 2 , and charge injection capacity up to 704 μC/cm 2 . Transparency of the graphene structures allows for simultaneous optical mapping of cardiac action potentials and optogenetic stimulation while performing electrical measurements and stimulation. Our report presents evidence of the significant potential of graphene biointerfaces for the future clinical device- and catheter-based cardiac arrhythmias therapies.

Abstract Bioelectronic devices that allow simultaneous accurate monitoring and control of the spatiotemporal patterns of cardiac activity provide an effective means to understand the mechanisms and optimize therapeutic strategies for heart disease. Optogenetics is a promising technology for cardiac research due to its advantages such as cell-type selectivity and high space-time resolution, but its efficacy is limited by the insufficient number of modulation channels and lack of simultaneous spatiotemporal mapping capabilities in current cardiac optogenetics tools. Here we present soft implantable electro-optical cardiac devices integrating multilayered highly uniform arrays of transparent microelectrodes and multicolor micro-light-emitting-diodes in thin, flexible platforms for mechanically compliant high-content electrical mapping and single-/multi-site optogenetics and electrical stimulation without light-induced artifacts. Systematic benchtop characterizations, together with ex vivo and in vivo evaluations on healthy and diseased small animal and human hearts demonstrate their functionalities in real-time spatiotemporal mapping and control of cardiac rhythm and function, with broad applications in basic and ultimately clinical cardiology.

Abstract Transparent microelectrodes have received much attention from the biomedical community due to their unique advantages in concurrent crosstalk-free electrical and optical interrogation of cell/tissue activity. Despite recent progress in constructing transparent microelectrodes, a major challenge is to simultaneously achieve desirable mechanical stretchability, optical transparency, electrochemical performance, and chemical stability for high-fidelity, conformal, and stable interfacing with soft tissue/organ systems. To address this challenge, we have designed microelectrode arrays (MEAs) with gold coated silver nanowires (Au-Ag NWs) by combining technical advances in materials, fabrication, and mechanics. The Au coating improves both the chemical stability and electrochemical impedance of the Au-Ag NWs microelectrodes with only slight changes in optical properties. The MEAs exhibit a high optical transparency >80% at 550 nm, a low normalized 1 kHz electrochemical impedance of 1.2-7.5 Ω cm 2 , stable chemical and electromechanical performance after exposure to oxygen plasma for 5 minutes and cyclic stretching for 600 cycles at 20% strain, superior to other transparent microelectrode alternatives. The MEAs easily conform to curvilinear heart surfaces for co-localized electrophysiological and optical mapping of cardiac function. This work demonstrates that stretchable transparent metal nanowire MEAs are promising candidates for diverse biomedical science and engineering applications, particularly under mechanically dynamic conditions.

ABSTRACT Optical fluorescence and electrical monitoring of cell activity are two powerful approaches to study organ functions. Simultaneous recording of optical and electrical data types will provide complementary information from and take advantage of each approach. However, devices that can concurrently record optical signals from the same cell population underneath the microelectrodes have not been widely explored and remain a grand technical challenge. This work presents an innovative flexible opto-electric device that monolithically integrates transparent gold nanogrid microelectrodes directly above microscale light-emitting diodes, photodetectors, and optical filters to achieve co-localized crosstalk-free optical fluorescence and electrical recording. The optimized gold nanogrid microelectrodes show excellent optical transparency (>81%) and low normalized 1 kHz electrochemical impedance (6.3 Ω cm 2 ). The optical recording subsystem offers high wavelength selectivity (>1,300) and linearity (R 2 >0.99) for exciting and capturing green fluorescence from various fluorescent reporters in measurement ranges relevant to in vivo applications with minimal thermal effects. The opto-electric device exhibits remarkable durability under soaking for 40 days and repetitive mechanical bending for 5,000 cycles. The work may provide a versatile approach for constructing mechanically compliant biointerfaces containing crosstalk-free optical and electrical modalities with widespread application potentials in basic and clinical research.