Abstract The rising quality and amount of multi-omic data across biomedical science demands that we build innovative solutions to harness their collective discovery potential. From publicly available repositories, we have assembled and curated a compendium of gene-level transcriptomic data focused on mammalian excitatory neurogenesis in the neocortex. This collection is open for exploration by both computational and cell biologists at nemoanalytics.org , and this report forms a demonstration of its utility. Applying our novel structured joint decomposition approach to mouse, macaque and human data from the collection, we define transcriptome dynamics that are conserved across mammalian excitatory neurogenesis and which map onto the genetics of human brain structure and disease. Leveraging additional data within NeMO Analytics via projection methods, we chart the dynamics of these fundamental molecular elements of neurogenesis across developmental time and space and into postnatal life. Reversing the direction of our investigation, we use transcriptomic data from laminar-specific dissection of adult human neocortex to define molecular signatures specific to excitatory neuronal cell types resident in individual layers of the mature neocortex, and trace their emergence across development. We show that while many lineage defining transcription factors are most highly expressed at early fetal ages, the laminar neuronal identities which they drive take years to decades to reach full maturity. Finally, we interrogated data from stem-cell derived cerebral organoid systems demonstrating that many fundamental elements of in vivo development are recapitulated with high-fidelity in vitro , while specific transcriptomic programs in neuronal maturation are absent. We propose these analyses as specific applications of the general approach of combining joint decomposition with large curated collections of analysis-ready multi-omics data matrices focused on particular cell and disease contexts. Importantly, these open environments are accessible to, and must be fueled with emerging data by, cell biologists with and without coding expertise.

Abstract The tectonic deformation of the southeastern margin of the Tibetan Plateau underwent significant changes before and after the Miocene, which led to the change of the deformation characteristics of the Sichuan‐Yunnan block, and some local areas in the block also showed structural patterns inconsistent with the macroscopic clockwise rotation deformation. Moreover, the Chenghai fault (CF) in the Sichuan‐Yunnan block was the seismogenic fault of the M 7 3 / 4 Yongsheng earthquake in 1515. However, the dense vegetation impeded the acquisition of surface deformation characteristics and small‐scale horizontal offsets along the fault, resulting in its misty kinematic properties, roughly determined geometric distribution, and the highly controversial rupture parameters of the Yongsheng earthquake. Therefore, we used airborne light detection and ranging, which can penetrate vegetation to obtain high‐resolution surface topography, to map the CF within 120 km. Combined with satellite images and field investigations, we determined that the CF consists of a series of secondary faults with simple geometric structures. Continuous offset linear landforms were preserved along the fault. 102 offsets below 30 m were statistically analyzed and the result revealed that the CF has a characteristic displacement of ∼6 m and it may rupture as a united rupture segment in each large earthquake or its two rupture segments cascade rupture to generate large earthquakes. The magnitude of the Yongsheng earthquake in 1515 was estimated at 7.7. Finally, based on this study, the kinematic characteristics of the Dali terrane and Sichuan‐Yunnan block, where the CF is located are discussed.

Mitoxantrone (MTO) is an anthraquinone antitumor drug with potent therapeutic benefits. However, its clinical application is restricted by the severe side effects stemming from poor tumor selectivity. In this study, MTO and cholesterol (CLS) were conjugated via a tumor-selective disulfide bond to obtain the MTO-SS-CLS prodrug. Interestingly, the MTO-SS-CLS could self-assemble into uniform nanoassemblies, and the addition of DSPE-PEG2K significantly improved its self-assembly behavior and stability. Moreover, compared with MTO solutions, the disulfide bond-bridged MTO-SS-CLS nanoassemblies exhibited heightened tumor selectivity and pharmacokinetic properties. In addition, the prodrug nanoassemblies improved the tolerated dose and safety of MTO without compromising its therapeutic effect. This research enriches the pharmaceutical research of MTO and paves the way for its extensive clinical application.

Abstract Motivation It is necessary to develop exploratory tools to learn from the unprecedented volume of high-dimensional multi-omic data currently being produced. We have developed an R package, SJD, which identifies components of variation that are shared across multiple matrices. The approach focuses specifically on variation across the samples/cells within each dataset while incorporating biologist-defined hierarchical structure among input experiments that can span in vivo and in vitro systems, multi-omic data modalities, and species. Results SJD enables the definition of molecular variation that is conserved across systems, those that are shared within subsets of studies, and elements unique to individual matrices. We have included functions to simplify the construction and visualization of highly complex in silico experiments involving many diverse multi-omic matrices from multiple species. Here we apply SJD to decompose four RNA-seq experiments focused on neurogenesis in the neocortex. The public datasets used in this analysis and the conserved transcriptomic dynamics in mammalian neurogenesis that we define here can view viewed and explored together at https://nemoanalytics.org/p?l=ChenEtAlSJD2022&g=DCX . Availability and Implementation The SJD package can be found at https://chuansite.github.io/SJD . Contact hzchenhuan@gmail.com ; ccolant1@jhmi.edu Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.

Small molecule prodrugs self-assembled nano-delivery systems with tumor responsive linkages are emerging as an effective platform. However, the heterogeneity of tumor microenvironment may limit the anti-tumor effect of prodrug nanomedicines with a single response module. Here, we chose disulfide bond as the response module and branched chain alcohol as the self-assembly modification module to construct a single-responsive prodrug. We also constructed a double-responsive paclitaxel prodrug combining triglyceride and disulfide bond, taking into account of the highly expressed lipase and glutathione levels in tumor cells. The results showed that the anti-tumor effect of single-responsive branched chain alcohol modified prodrug nanoparticles was inferior to triglyceride prodrug nanoparticles with dual response modules. The triglyceride structure can not only serve as a self-assembly modification module, but also serve as a response module for intelligent drug release in tumor. Such dual roles will facilitate the efficient delivery of small molecule self-assembled prodrugs to tumor sites.