α-Synuclein (α-syn) amyloid fibrils are the major component of Lewy bodies, which are the pathological hallmark of Parkinson’s disease (PD) and other synucleinopathies. High-resolution structure of α-syn fibril is important for understanding its assembly and pathological mechanism. Here, we determined a fibril structure of full-length α-syn (1–140) at the resolution of 3.07 Å by cryo-electron microscopy (cryo-EM). The fibrils are cytotoxic, and transmissible to induce endogenous α-syn aggregation in primary neurons. Based on the reconstructed cryo-EM density map, we were able to unambiguously build the fibril structure comprising residues 37–99. The α-syn amyloid fibril structure shows two protofilaments intertwining along an approximate 21 screw axis into a left-handed helix. Each protofilament features a Greek key-like topology. Remarkably, five out of the six early-onset PD familial mutations are located at the dimer interface of the fibril (H50Q, G51D, and A53T/E) or involved in the stabilization of the protofilament (E46K). Furthermore, these PD mutations lead to the formation of fibrils with polymorphic structures distinct from that of the wild-type. Our study provides molecular insight into the fibrillar assembly of α-syn at the atomic level and sheds light on the molecular pathogenesis caused by familial PD mutations of α-syn.

The ability to slow or reverse biological ageing would have major implications for mitigating disease risk and maintaining vitality1. Although an increasing number of interventions show promise for rejuvenation2, their effectiveness on disparate cell types across the body and the molecular pathways susceptible to rejuvenation remain largely unexplored. Here we performed single-cell RNA sequencing on 20 organs to reveal cell-type-specific responses to young and aged blood in heterochronic parabiosis. Adipose mesenchymal stromal cells, haematopoietic stem cells and hepatocytes are among those cell types that are especially responsive. On the pathway level, young blood invokes new gene sets in addition to reversing established ageing patterns, with the global rescue of genes encoding electron transport chain subunits pinpointing a prominent role of mitochondrial function in parabiosis-mediated rejuvenation. We observed an almost universal loss of gene expression with age that is largely mimicked by parabiosis: aged blood reduces global gene expression, and young blood restores it in select cell types. Together, these data lay the groundwork for a systemic understanding of the interplay between blood-borne factors and cellular integrity.

Abstract Summary The Metagenomic Intra-Species Diversity Analysis System (MIDAS) is a scalable metagenomic pipeline that identifies single nucleotide variants (SNVs) and gene copy number variants (CNVs) in microbial populations. Here, we present MIDAS2, which addresses the computational challenges presented by increasingly large reference genome databases, while adding functionality for building custom databases and leveraging paired-end reads to improve SNV accuracy. This fast and scalable reengineering of the MIDAS pipeline enables thousands of metagenomic samples to be efficiently genotyped. Availability and Implementation The source code is available at https://github.com/czbiohub/MIDAS2 . The documentation is available at https://midas2.readthedocs.io/en/latest/ . Supplementary Information Supplementary data are available at Bioinformatics online.

Abstract Sequence variation is used to quantify population structure and identify genetic determinants of phenotypes that vary within species. In the human microbiome and other environments, single nucleotide polymorphisms (SNPs) are frequently detected by aligning metagenomic sequencing reads to catalogs of genes or genomes. But this requires high-performance computing and enough read coverage to distinguish SNPs from sequencing errors. We solved these problems by developing the GenoTyper for Prokaytotes (GT-Pro), a suite of novel methods to catalog SNPs from genomes and use exact k-mer matches to perform ultra-fast reference-based SNP calling from metagenomes. Compared to read alignment, GT-Pro is more accurate and two orders of magnitude faster. We discovered 104 million SNPs in 909 human gut species, characterized their global population structure, and tracked pathogenic strains. GT-Pro democratizes strain-level microbiome analysis by making it possible to genotype hundreds of metagenomes on a personal computer. Software availability GT-Pro is available at https://github.com/zjshi/gt-pro .

SUMMARY Detecting genetic variants in metagenomic data is a priority for understanding the evolution, ecology, and functional characteristics of microbial communities. Many recent tools that perform this metagenotyping rely on aligning reads of unknown origin to a reference database of sequences from many species before calling variants. Using simulations designed to represent a wide range of scenarios, we demonstrate that diverse and closely related species both reduce the power and accuracy of reference-based metagenotyping. We identify multi-mapping reads as a prevalent source of errors and illustrate a tradeoff between retaining correct alignments versus limiting incorrect alignments, many of which map reads to the wrong species. Then we quantitatively evaluate several actionable mitigation strategies and review emerging methods with promise to further improve metagenotyping. These findings document a critical challenge that has come to light through the rapid growth of genome collections that push the limits of current alignment algorithms. Our results have implications beyond metagenotyping to the many tools in microbial genomics that depend upon accurate read mapping. HIGHLIGHTS Most microbial species are genetically diverse. Their single nucleotide variants can be genotyped using metagenomic data aligned to databases constructed from genome collections (“metagenotyping”). Microbial genome collections have grown and now contain many pairs of closely related species. Closely related species produce high-scoring but incorrect alignments while also reducing the uniqueness of correct alignments. Both cause metagenotype errors. This dilemma can be mitigated by leveraging paired-end reads, customizing databases to species detected in the sample, and adjusting post-alignment filters.

ABSTRACT Accumulation of aggregated α-synuclein (α-syn) in Lewy bodies is the pathological hallmark of Parkinson's disease (PD). Genetic mutations in lipid metabolism are causative for a subset of patients with Parkinsonism. The role of α-syn's lipid interactions in its function and aggregation is recognized, yet the specific lipids involved and how lipid metabolism issues trigger α-syn aggregation and neurodegeneration remain unclear. Here, we found that α-syn shows a preference for binding to lysophospholipids (LPLs), particularly targeting lysophosphatidylcholine (LPC) without relying on electrostatic interactions. LPC is capable of maintaining α-syn in a compact conformation, significantly reducing its propensity to aggregate both in vitro and within cellular environments. Conversely, a reduction in the production of cellular LPLs is associated with an increase in α-syn accumulation. Our work underscores the critical role of LPLs in preserving the natural conformation of α-syn to inhibit improper aggregation, and establishes a potential connection between lipid metabolic dysfunction and α-syn aggregation in PD.

Abstract Mycobacterium chelonae is a rapidly growing nontuberculous mycobacterium that is a common cause of nosocomial infections. Here we describe investigation of a possible nosocomial transmission of M. chelonae at the Hospital of the University of Pennsylvania (HUP). M. chelonae strains with similar high-level antibiotic resistance patterns were isolated from two patients who developed post-operative infections at HUP in 2017, suggesting a possible point source infection. The isolates, along with other clinical isolates from other patients, were sequenced using the Illumina and Oxford Nanopore technologies. The resulting short and long reads were hybrid assembled into draft genomes. The genomes were compared by quantifying single nucleotide variants in the core genome and assessed using a control dataset for identity. We show that that all M. chelonae isolates tested were highly divergent, consistent with environmental acquisition. Additionally, antibiotic resistance genes were predicted for our isolates, and several single nucleotide variants identified with the potential to modulated drug susceptibility, providing candidate resistance mechanisms.

α-Synuclein (α-syn) amyloid fibril, as the major component of Lewy bodies and pathological entity spreading in human brain, is closely associated with Parkinson’s disease (PD) and other synucleinopathies. Several single amino-acid mutations (e.g. E46K) of α-syn have been identified causative to the early onset of familial PD. Here, we determined the cryo-EM structure of a full-length α-syn fibril formed by N-terminal acetylated E46K mutant α-syn (Ac-E46K). The fibril structure represents a new fold of α-syn, which demonstrates that the E46K mutation breaks the electrostatic interactions in the wild type (WT) α-syn fibril and thus triggers the rearrangement of the overall structure. Furthermore, we show that the Ac-E46K fibril is less resistant to harsh conditions and protease cleavage, and more prone to be fragmented with a higher capability of seeding fibril formation than that of the WT fibril. Our work provides a structural view to the severe pathology of the PD familial mutation E46K of α-syn and highlights the importance of electrostatic interactions in defining the fibril polymorphs.

Background: Analysis of mixed microbial communities using metagenomic sequencing experiments requires multiple preprocessing and analytical steps to interpret the microbial and genetic composition of samples. Analytical steps include quality control, adapter trimming, host decontamination, metagenomic classification, read assembly, and alignment to reference genomes. Results: We present a modular and user-extensible pipeline called Sunbeam that performs these steps in a consistent and reproducible fashion. It can be installed in a single step, does not require administrative access to the host computer system, and can work with most cluster computing frameworks. We also introduce Komplexity, a software tool to eliminate potentially problematic, low-complexity nucleotide sequences from metagenomic data. Unique components of the Sunbeam pipeline include direct analysis of data from NCBI SRA and an easy-to-use extension framework that enables users to add custom processing or analysis steps directly to the workflow. The pipeline and its extension framework are well documented, in routine use, and regularly updated. Conclusions: Sunbeam provides a foundation to build more in-depth analyses and to enable comparisons in metagenomic sequencing experiments by removing problematic low complexity reads and standardizing post-processing and analytical steps. Sunbeam is written in Python using the Snakemake workflow management software and is freely available at github.com/sunbeam-labs/sunbeam under the GPLv3.