Mortality rate increases with age and can accelerate upon extrinsic or intrinsic damage to individuals. Identifying factors and mechanisms that curb population mortality rate has wide-ranging implications. Here, we show that targeting the VHL-1 (Von Hippel-Lindau) protein suppresses

Early-life stress experiences can produce lasting impacts on organismal adaptation and fitness. How transient stress elicits memory-like physiological effects is largely unknown. Here we show that early-life thermal stress strongly up-regulates tsp-1, a gene encoding the conserved transmembrane tetraspanin in C. elegans. TSP-1 forms prominent multimers and stable web-like structures critical for membrane barrier functions in adults and during aging. The up-regulation of TSP-1 persists even after transient early-life stress. Such regulation requires CBP-1, a histone acetyl-transferase that facilitates initial tsp-1 transcription. Tetraspanin webs form regular membrane structures and mediate resilience-promoting effects of early-life thermal stress. Gain-of-function TSP-1 confers striking C. elegans longevity extension and thermal resilience in human cells. Together, our results reveal a cellular mechanism by which early-life thermal stress produces long-lasting memory-like impact on organismal resilience and longevity.

SUMMARY TMEM132D is a human gene identified with multiple risk alleles for panic disorders, anxiety and major depressive disorders. Belonging to a conserved family of transmembrane proteins, TMEM132D and its homologs are still of unknown molecular functions. By generating loss-of-function mutants of the sole TMEM132 ortholog in C. elegans , we identify abnormal morphologic phenotypes in the dopaminergic PDE neurons. Using a yeast two-hybrid screen, we find that NAP1 directly interacts with the cytoplasmic domain of human TMEM132D, and mutations in C. elegans tmem-132 that disrupt the interaction with NAP1 cause similar morphologic defects in the PDE neurons. NAP1 is a component of the WAVE regulatory complex (WRC) that controls F-actin cytoskeletal dynamics. Decreasing activity of WRC rescues the PDE defects in tmem-132 mutants, whereas gain-of-function of TMEM132D in mammalian cells inhibits WRC, leading to decreased abundance of selective WRC components, impaired actin nucleation and cell motility. We propose that metazoan TMEM132 family proteins play evolutionarily conserved roles in regulating NAP1 protein homologs to restrict inappropriate WRC activity, cytoskeletal and morphologic changes in the cell.

How multicellular organisms respond to and are impacted by severe hypothermic stress is largely unknown. From C. elegans screens for mutants abnormally responding to cold-warming stimuli, we identify a molecular genetic pathway comprising ISY-1, a conserved uncharacterized protein, and ZIP-10, a bZIP-type transcription factor. ISY-1 gatekeeps the ZIP-10 transcriptional program by regulating the microRNA mir-60. Downstream of ISY-1 and mir-60, zip-10 levels rapidly and specifically increase upon transient cold-warming response. Prolonged zip-10 up-regulation induces several protease-encoding genes and promotes stress-induced organismic death, or phenoptosis, of C. elegans. zip-10 deficiency confers enhanced resistance to prolonged cold-warming stress, more prominently in adults than larvae. We conclude that the ZIP-10 genetic program mediates cold-warming response and may have evolved to promote wild-population kin selection under resource-limiting and thermal stress conditions.

Autonomous driving technology has advanced significantly with deep learning, but noise and attacks threaten its real-world deployment. While research has revealed vulnerabilities in individual intelligent tasks, a comprehensive evaluation of these impacts across complete end-to-end systems is still underexplored. To address this void, we thoroughly analyze the robustness of four end-to-end autonomous driving systems against various noise and build the RobustE2E Benchmark, including five traditional adversarial attacks and a newly proposed Module-Wise Attack specifically targeting end-to-end autonomous driving in white-box settings, as well as four major categories of natural corruptions (a total of 17 types, with five severity levels) in black-box settings. Additionally, we extend the robustness evaluation from the open-loop model level to the closed-loop case studies of autonomous driving system level. Our comprehensive evaluation and analysis provide valuable insights into the robustness of end-to-end autonomous driving, which may offer potential guidance for targeted improvements to models. For example, (1) even the most advanced end-to-end models suffer large planning failures under minor perturbations, with perception tasks showing the most substantial decline; (2) among adversarial attacks, our Module-Wise Attack poses the greatest threat to end-to-end autonomous driving models, while PGD-l2 is the weakest, and among four categories of natural corruptions, noise and weather are the most harmful, followed by blur and digital distortion being less severe; (3) the integrated, multitask approach results in significantly higher robustness and reliability compared with the simpler design, highlighting the critical role of collaborative multitask in autonomous driving; and (4) the autonomous driving systems amplify the model’s lack of robustness, etc. Our research contributes to developing more resilient autonomous driving models and their deployment in the real world.

Abstract High-throughput single cell technologies hold the promise of discovering novel cellular relationships with disease. However, analytical workflows constructed for these technologies to associate cell proportions with disease often employ unsupervised clustering techniques that overlook the valuable hierarchical structures that have been used to define cell types. We present treekoR, a framework that empirically recapitulates these structures, facilitating multiple quantifications and comparisons of cell type proportions. Our results from twelve case studies reinforce the importance of quantifying proportions relative to parent populations in the analyses of cytometry data — as failing to do so can lead to missing important biological insights.