Abstract We present and analyze observations of polarized dust emission at 850 μ m toward the central 1 × 1 pc hub-filament structure of Monoceros R2 (Mon R2). The data are obtained with SCUBA-2/POL-2 on the James Clerk Maxwell Telescope (JCMT) as part of the B-fields in Star-forming Region Observations survey. The orientations of the magnetic field follow the spiral structure of Mon R2, which are well described by an axisymmetric magnetic field model. We estimate the turbulent component of the magnetic field using the angle difference between our observations and the best-fit model of the underlying large-scale mean magnetic field. This estimate is used to calculate the magnetic field strength using the Davis–Chandrasekhar–Fermi method, for which we also obtain the distribution of volume density and velocity dispersion using a column density map derived from Herschel data and the C 18 O ( J = 3 − 2) data taken with HARP on the JCMT, respectively. We make maps of magnetic field strengths and mass-to-flux ratios, finding that magnetic field strengths vary from 0.02 to 3.64 mG with a mean value of 1.0 ± 0.06 mG, and the mean critical mass-to-flux ratio is 0.47 ± 0.02. Additionally, the mean Alfvén Mach number is 0.35 ± 0.01. This suggests that, in Mon R2, the magnetic fields provide resistance against large-scale gravitational collapse, and the magnetic pressure exceeds the turbulent pressure. We also investigate the properties of each filament in Mon R2. Most of the filaments are aligned along the magnetic field direction and are magnetically subcritical.

Abstract Single-cell genomics is a powerful tool for studying heterogeneous tissues such as the brain. Yet, little is understood about how genetic variants influence cell-level gene expression. Addressing this, we uniformly processed single-nuclei, multi-omics datasets into a resource comprising >2.8M nuclei from the prefrontal cortex across 388 individuals. For 28 cell types, we assessed population-level variation in expression and chromatin across gene families and drug targets. We identified >550K cell-type-specific regulatory elements and >1.4M single-cell expression-quantitative-trait loci, which we used to build cell-type regulatory and cell-to-cell communication networks. These networks manifest cellular changes in aging and neuropsychiatric disorders. We further constructed an integrative model accurately imputing single-cell expression and simulating perturbations; the model prioritized ∼250 disease-risk genes and drug targets with associated cell types. Summary Figure

Preventing tumor cells from acquiring metastatic properties would significantly reduce cancer mortality. However, due to the complex nature of this process, it remains one of the most poorly understood and untreatable aspects of cancer. Ischemia and hypoxia in solid tumors are requisite in metastasis formation -- conditions that arise far from functional blood vessels and deep within tumor tissues. These secluded locations impede the observation of pre-metastatic tumor cells and their interactions with stromal cells, which are also critical in the initiation of this process. Thus, the initiation of metastasis has been incredibly difficult to model in the lab and to observe in vivo. We present an ex vivo model of the tumor microenvironment, called 3MIC, which overcomes these experimental challenges and enables the observation of ischemic tumor cells in their native 3D context with high spatial and temporal resolutions. The 3MIC recreates ischemic conditions in the tumor microenvironment and facilitates the co-culture of different cell types. Using live microscopy, we showed that ischemia, but not hypoxia alone, increases the motility and invasive properties of cells derived from primary tumors. These changes are phenotypic and can occur without clonal selection. We directly observed how interactions with stromal cells such as macrophages increased tumor invasion in conjunction with the effects of an ischemic microenvironment. Finally, we tested the effects of chemotherapy drugs under different metabolic microenvironments and found that ischemic tumor cells are more resistant to paclitaxel, possibly due to a metabolic resistance mechanism. Overall, the 3MIC is a cost-effective system that allows for the dissection of the complexity of the tumor microenvironment and direct observation of the emergence of metastasis, as well as the testing of treatments that may halt this process.