Abstract Summary As DNA sequencing data is available for personal use, genomic privacy is becoming a major challenge. Nevertheless, high-throughput genomic data analysis outsourcing is performed using pipelines that tend to overlook these challenges. Results We present a client-server-based outsourcing framework for genotype imputation, an important step in genomic data analyses. Genotype data is encrypted by the client and encrypted data are used by the server that never observes the data in plain. Cloud-based framework can benefit from virtually unlimited computational resources while providing provable confidentiality. We demonstrate server’s utility from several aspects using genotype dataset from the 1000 Genomes datasets. First, we benchmark the accuracy of common variant imputation in comparison to BEAGLE, a state-of-the-art imputation method. We also provide the detailed time requirements of the server to showcase scaling of time usage in different steps of imputation. We also present a simple correlation metric that can be used to estimate imputation accuracy using only the reference panels. This is important for filtering the variants in downstream analyses. As a further demonstration and a different use case, we performed a simulated genomewide association study (GWAS) using imputed and known genotypes and highlight potential utility of the server for association studies. Overall, our study present multiple lines of evidence for usability of secure imputation service. Availability Server is publicly available at https://www.secureomics.org/OpenImpute . Users can anonymously test and use imputation server without registration. Contact Arif.O.Harmanci@uth.tmc.edu

Abstract Microtubules are polar filaments built from αβ-tubulin heterodimers that exhibit a range of architectures in vitro and in vivo . Tubulin heterodimers are arranged helically in the microtubule wall but many physiologically relevant architectures exhibit a break in helical symmetry known as the seam. Noisy 2D cryo-electron microscopy projection images of pseudo-helical microtubules therefore depict distinct but highly similar views owing to the high structural similarity of α- and β-tubulin. The determination of the αβ-tubulin register and seam location during image processing is essential for alignment accuracy that enables determination of biologically relevant structures. Here we present a pipeline designed for image processing and high-resolution reconstruction of cryo-electron microscopy microtubule datasets, based in the popular and user-friendly RELION image-processing package, Mi crotubule R ELION-based P ipeline (MiRP) . The pipeline uses a combination of supervised classification and prior knowledge about geometric lattice constraints in microtubules to accurately determine microtubule architecture and seam location. The presented method is fast and semi-automated, producing near-atomic resolution reconstructions with test datasets that contain a range of microtubule architectures and binding proteins. Abbreviations MiRP, Microtubule RELION-based Pipeline; cryo-EM, cryo-electron microscopy; MT, microtubule; CTF, contrast transfer function; PF, protofilament.

ENCODE comprises thousands of functional genomics datasets, and the encyclopedia covers hundreds of cell types, providing a universal annotation for genome interpretation. However, for particular applications, it may be advantageous to use a customized annotation. Here, we develop such a custom annotation by leveraging advanced assays, such as eCLIP, Hi-C, and whole-genome STARR-seq on a number of data-rich ENCODE cell types. A key aspect of this annotation is comprehensive and experimentally derived networks of both transcription factors and RNA-binding proteins (TFs and RBPs). Cancer, a disease of system-wide dysregulation, is an ideal application for such a network-based annotation. Specifically, for cancer-associated cell types, we put regulators into hierarchies and measure their network change (rewiring) during oncogenesis. We also extensively survey TF-RBP crosstalk, highlighting how SUB1, a previously uncharacterized RBP, drives aberrant tumor expression and amplifies the effect of MYC, a well-known oncogenic TF. Furthermore, we show how our annotation allows us to place oncogenic transformations in the context of a broad cell space; here, many normal-to-tumor transitions move towards a stem-like state, while oncogene knockdowns show an opposing trend. Finally, we organize the resource into a coherent workflow to prioritize key elements and variants, in addition to regulators. We showcase the application of this prioritization to somatic burdening, cancer differential expression and GWAS. Targeted validations of the prioritized regulators, elements and variants using siRNA knockdowns, CRISPR-based editing, and luciferase assays demonstrate the value of the ENCODE resource.

Experiments comparing native to introduced populations or distinct introduced populations to each other show that phenotypic evolution is common and often involves a suit of interacting phenotypic traits. We define such sets of traits that evolve in concert and contribute to the success of invasive populations as an "invasion syndrome". The invasive Harlequin ladybird Harmonia axyridis displays such an invasion syndrome with, for instance, females from invasive populations being larger and heavier than individuals from native populations, allocating more resources to reproduction, and spreading reproduction over a longer lifespan. Invasion syndromes could emerge due to selection acting jointly and directly on a multitude of traits, or due to selection on one or a few key traits that drive correlated indirect responses in other traits. Here, we investigated the degree to which the H. axyridis invasion syndrome would emerge in response to artificial selection on either female body mass or on age at first reproduction, two traits involved in their invasion syndrome. To further explore the interaction between environmental context and evolutionary change in molding the phenotypic response, we phenotyped the individuals from the selection experiments in two environments, one with abundant food resources and one with limited resources. The two artificial selection experiments show that the number of traits showing a correlated response depends upon the trait undergoing direct selection. Artificial selection on female body mass resulted in few correlated responses and hence poorly reproduced the invasion syndrome. In contrast, artificial selection on age at first reproduction resulted in more widespread phenotypic changes, which nevertheless corresponded only partly to the invasion syndrome. The artificial selection experiments also revealed a large impact of diet on the traits, with effects dependent on the trait considered and the selection regime. Overall, our results indicate that direct selection on multiple traits was likely necessary in the evolution of the H. axyridis invasion syndrome. Furthermore, they show the strength of using artificial selection to identify the traits that are correlated in different selective contexts, which represents a crucial first step in understanding the evolution of complex phenotypic patterns, including invasion syndromes.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

Although most species have two sexes, multisexual species (i.e., those with multiple mating types) are also widespread. However, it is unclear how mating-type recognition is achieved at the molecular level in multisexual species. The unicellular ciliate Tetrahymena thermophila has seven mating types, which are determined by the MTA and MTB proteins. In this study, we found that both proteins are essential for cells to send or receive complete mating-type information, and transmission of the mating-type signal requires both proteins to be expressed in the same cell. We found that MTA and MTB form a mating-type recognition complex that localizes to the plasma membrane, but not to the cilia. Stimulation experiments showed that the mating-type-specific regions of MTA and MTB mediate both self- and non-self-recognition, indicating that T. thermophila uses a dual approach to achieve mating-type recognition. Our results suggest that MTA and MTB form an elaborate multifunctional protein complex that can identify cells of both self and non-self mating types in order to inhibit or activate mating, respectively.

The three-dimensional conformation of a genome can be profiled using Hi-C, a technique that combines chromatin conformation capture with high-throughput sequencing. However, structural variations (SV) often yield features that can be mistaken for chromosomal interactions. Here, we describe a computational method HiNT (Hi-C for copy Number variation and Translocation detection), which detects copy number variations and inter-chromosomal translocations within Hi-C data with breakpoints at single base-pair resolution. We demonstrate that HiNT outperforms existing methods on both simulated and real data. We also show that Hi-C can supplement whole-genome sequencing in SV detection by locating breakpoints in repetitive regions.

Hyperinsulinemia plays a causal role in adipose tissue expansion. Mice with reduced insulin have increased energy expenditure, but the mechanisms remained unclear. Here we investigated the effects of genetically reducing insulin production on uncoupling and oxidative mitochondrial proteins in liver, skeletal muscle, white adipose tissue (WAT), and brown adipose tissue (BAT). Male Ins1 +/+ or Ins1 +/- littermates were fed either a low-fat diet (LFD) or a high-fat diet (HFD) for 4 weeks, starting at 8 weeks of age. As expected, HFD increased fasting hyperinsulinemia, and Ins1 +/- mice had significantly lower circulating insulin compared with Ins1 +/+ littermates. Fasting glucose and body weight were not different between genotypes. We did not observe significant differences in liver in skeletal muscle. In mesenteric WAT, Ins1 +/- mice had reduced Ndufb8 and Sdhb. Ucp1 was increased in the context of the HFD, and HFD alone had a dramatic inhibitory effect on Pparg abundance. In inguinal WAT, Ins1 +/- mice exhibited significant increases in oxidative complex proteins, independent of diet, without affecting Ucp1, Pparg, or Prdm16:Pparg association. In BAT, lowered insulin increased Sdhb protein levels that had been reduced by HFD. Ucp1 protein, Prdm16:Pparg association, and Sirt3 abundance were all increased in the absence of diet-induced hyperinsulinemia. Our data show that reducing insulin upregulates oxidative proteins in inguinal WAT without affecting Ucp1, while in mesenteric WAT and BAT, reducing insulin upregulates Ucp1 in the context of HFD. Preventing hyperinsulinemia has early depot-specific effects on adipose tissue metabolism and help explain the increased energy expenditure previously reported in Ins1 +/- mice.

CAMSAP/Patronins regulate microtubule minus-end dynamics. Their end specificity is mediated by their CKK domains, which we proposed recognise specific tubulin conformations found at minus ends. To critically test this idea, we compared the human CAMSAP1 CKK domain (HsCKK) with a CKK domain from Naegleria gruberi (NgCKK), which has lost minus-end specificity. Near-atomic cryo-electron microscopy structures of HsCKK- and NgCKK-microtubule complexes show that these CKK domains share the same protein fold, bind at the intradimer interprotofilament tubulin junction, but exhibit subtly different footprints on microtubules. Whereas NgCKK binding does not alter the microtubule architecture, HsCKK remodels its microtubule interaction site and changes the underlying polymer structure because the tubulin lattice conformation is not optimal for its binding. NMR experiments show that HsCKK is remarkably rigid, supporting this remodelling ability. Thus, in contrast to many MAPs, CKK domains can differentiate subtly specific tubulin conformations to enable microtubule minus-end recognition.

Abstract Estimation of genetic relatedness, or kinship, is used occasionally for recreational purposes and in forensic applications. While numerous methods were developed to estimate kinship, they suffer from high computational requirements and often make an untenable assumption of homogeneous population ancestry of the samples. Moreover, genetic privacy is generally overlooked in the usage of kinship estimation methods. There can be ethical concerns about finding unknown familial relationships in 3 rd party databases. Similar ethical concerns may arise while estimating and reporting sensitive population-level statistics such as inbreeding coefficients for the concerns around marginalization and stigmatization. Here, we make use of existing reference panels with a projection-based approach that simplifies kinship estimation in the admixed populations. We use simulated and real datasets to demonstrate the accuracy and efficiency of kinship estimation. We present a secure federated kinship estimation framework and implement a secure kinship estimator using homomorphic encryption-based primitives for computing relatedness between samples in 2 different sites while genotype data is kept confidential.

Abstract Hyperinsulinemia is independently associated with increased risk and mortality of pancreatic cancer. We recently reported that a ∼50% reduction in pancreatic intraepithelial neoplasia (PanIN) pre-cancerous lesions in mice could be achieved with reduced insulin production. However, only female mice remained normoglycemic and only the gene dosage of rodent-specific Ins1 alleles was tested in our previous model. Moreover, we did not delve into the molecular and cellular mechanisms associated with modulating hyperinsulinemia. Here, we studied PanIN lesion development in both male and female Ptf1a CreER ; Kras LSL-G12D mice lacking the rodent specific Ins1 gene, and possessing one or two alleles of the wild-type Ins2 gene to modulate insulin production. High-fat diet induced hyperinsulinemia was transiently and modestly reduced, without affecting glucose tolerance, in male and female mice with only one allele of Ins2 . Genetic reduction of insulin production resulted in mice with a tendency for less PanIN and acinar-to-ductal metaplasia (ADM) lesions. Using single-cell transcriptomics, we found hyperinsulinemia affected multiple cell types in the pancreas, with the most statistically significant effects on local immune cell populations, which were highly represented in our analysis. Specifically, hyperinsulinemia modulated pathways associated with protein translation, MAPK-ERK signaling, and PI3K-AKT signaling, which were changed in epithelial cells and subsets of immune cells. These data suggest a role for the immune microenvironment in hyperinsulinemia-driven PanIN development. Together with our previous work, we propose that mild suppression of insulin levels may be useful in preventing pancreatic cancer by acting on multiple cell types.