Montserrat Garcia-Closas and colleagues report a meta-analysis of three genome-wide association studies for estrogen receptor (ER)-negative breast cancer, including 4,193 ER-negative breast cancer cases and 35,194 controls, with replication using the iCOGS custom genotyping array in 40 studies, including 6,514 cases and 41,455 controls. They identify four loci associated with ER-negative but not ER-positive breast cancer. Estrogen receptor (ER)-negative tumors represent 20–30% of all breast cancers, with a higher proportion occurring in younger women and women of African ancestry1. The etiology2 and clinical behavior3 of ER-negative tumors are different from those of tumors expressing ER (ER positive), including differences in genetic predisposition4. To identify susceptibility loci specific to ER-negative disease, we combined in a meta-analysis 3 genome-wide association studies of 4,193 ER-negative breast cancer cases and 35,194 controls with a series of 40 follow-up studies (6,514 cases and 41,455 controls), genotyped using a custom Illumina array, iCOGS, developed by the Collaborative Oncological Gene-environment Study (COGS). SNPs at four loci, 1q32.1 (MDM4, P = 2.1 × 10−12 and LGR6, P = 1.4 × 10−8), 2p24.1 (P = 4.6 × 10−8) and 16q12.2 (FTO, P = 4.0 × 10−8), were associated with ER-negative but not ER-positive breast cancer (P > 0.05). These findings provide further evidence for distinct etiological pathways associated with invasive ER-positive and ER-negative breast cancers.

Objective. The mechanisms underlying intracortical microelectrode encapsulation and failure are not well understood. A leading hypothesis implicates the role of the mechanical mismatch between rigid implant materials and the much softer brain tissue. Previous work has established the benefits of compliant materials on reducing early neuroinflammatory events. However, recent studies established late onset of a disease-like neurodegenerative state. Approach. In this study, we implanted mechanically-adaptive materials, which are initially rigid but become compliant after implantation, to investigate the long-term chronic neuroinflammatory response to compliant intracortical microelectrodes. Main results. Three days after implantation, during the acute healing phase of the response, the tissue response to the compliant implants was statistically similar to that of chemically matched stiff implants with much higher rigidity. However, at two, eight, and sixteen weeks post-implantation in the rat cortex, the compliant implants demonstrated a significantly reduced neuroinflammatory response when compared to stiff reference materials. Chronically implanted compliant materials also exhibited a more stable blood-brain barrier than the stiff reference materials. Significance. Overall, the data show strikingly that mechanically-compliant intracortical implants can reduce the neuroinflammatory response in comparison to stiffer systems.

Abstract The rapid global spread and continued evolution of SARS-CoV-2 has highlighted an unprecedented need for viral genomic surveillance and clinical viral sequencing. Amplicon-based sequencing methods provide a sensitive, low-cost and rapid approach but suffer a high potential for contamination, which can undermine lab processes and results. This challenge will only increase with expanding global production of sequences by diverse research groups for epidemiological and clinical interpretation. We present an approach which uses synthetic DNA spike-ins (SDSIs) to track samples and detect inter-sample contamination through a sequencing workflow. Applying this approach to the ARTIC Consortium’s amplicon design, we define a series of best practices for Illumina-based sequencing and provide a detailed characterization of approaches to increase sensitivity for low-viral load samples incorporating the SDSIs. We demonstrate the utility and efficiency of the SDSI method amidst a real-time investigation of a suspected hospital cluster of SARS-CoV-2 cases.

Abstract Viral hemorrhagic fevers (VHFs) remain some of the most devastating human diseases, and recent outbreaks of Ebola virus disease (EVD) 1,2 and Lassa fever (LF) 3,4 highlight the urgent need for sensitive, field-deployable tests to diagnose them 5,6 . Here we develop CRISPR-Cas13a-based (SHERLOCK) diagnostics targeting Ebola virus (EBOV) and Lassa virus (LASV), with both fluorescent and lateral flow readouts. We demonstrate on laboratory and clinical samples the sensitivity of these assays and the capacity of the SHERLOCK platform to handle virus-specific diagnostic challenges. Our EBOV diagnostic detects both the L and NP genes, thereby eliminating the potential for false positive results caused by the rVSVΔG-ZEBOV-GP live attenuated vaccine. Our two LASV diagnostics together capture 90% of known viral diversity and demonstrate that CRISPR-RNAs (crRNAs) can be effectively multiplexed to provide greater coverage of known viral diversity. We performed safety testing to demonstrate the efficacy of our HUDSON protocol in heat-inactivating and chemically treating VHF viruses before SHERLOCK testing, eliminating the need for an extraction. We developed a user-friendly field protocol and mobile application (HandLens) to report results, facilitating SHERLOCK’s use in endemic regions. Finally, we successfully deployed our tests in Sierra Leone and Nigeria in response to recent outbreaks.

Abstract Reproductive mode, i.e., the proportion of individuals produced by clonality, selfing and outcrossing in populations, determines how hereditary material is transmitted through generations. It shapes genetic diversity and its structure over time and space, which can be used to infer reproductive modes. Ludwigia grandiflora subsp. hexapetala ( Lgh ) is a partially clonal, polyploid, hermaphroditic, and heteromorphic plant that recently colonized multiple countries worldwide. In western Europe, individuals are either self-incompatible caused by a late-acting self-incompatibility (LSI) system developing long-styled flowers, or self-compatible (SC), with short-styled flowers. In this study, we genotyped 53 long- and short-styled populations newly colonizing France and northern Spain using SNPs to estimate rates of clonality, selfing and outcrossing. We found that populations reproduced mainly clonally but with a high diversity of genotypes along with rates of sexuality ranging from 10% up to 40%. We also found evidence for local admixture between long- and short-styled populations in a background of genetic structure between floral morphs that was twice the level found within morphs. Long- and short-styled populations showed similar rates of clonality but short-styled populations presented significantly higher rates of selfing, as expected considering their breeding system, and despite the small rates of failure of the LSI system. Within the 53 studied populations, the 13 short-styled populations had fewer effective alleles, lower observed heterozygosity, and higher inbreeding coefficients, linkage disequilibrium and estimates of selfing than what was found in long-styled populations. These results emphasize the necessity to consider the variation of reproductive modes when managing invasive plant species. The overall maintenance of higher genetic diversity with the possibility of maintaining populations clonally in the absence of compatible partners may explain why long-styled individuals seem to be more prevalent in all newly expanding populations worldwide. Beyond Lgh , our methodological approach may inspire future studies to assess the reproductive modes in other autopolyploid populations.

Metagenomic sequencing has the potential to transform microbial detection and characterization, but new tools are needed to improve its sensitivity. We developed CATCH (Compact Aggregation of Targets for Comprehensive Hybridization), a computational method to enhance nucleic acid capture for enrichment of diverse microbial taxa, and implemented it in a publicly available software package. CATCH designs compact probe sets that achieve full coverage of known microbial sequence diversity and that scale well with this diversity. Using CATCH, we designed and synthesized multiple probe sets, including one to capture whole genomes of the 356 viral species known to infect humans, and conducted a rigorous evaluation of their performance. Capture with these probe sets enriched unique viral content on average 18-fold in sequencing libraries from patient and environmental samples and allowed us to assemble viral genomes that we could not otherwise recover. We show that capture accurately reflects co-infections and within-host nucleotide variation, enriches sequence with substantial divergence from the probe sets, and improves detection of viral infections in samples with unknown microbial content. Our work provides a new approach to probe design and evaluation, and demonstrates a path toward more sensitive, cost-effective metagenomic sequencing.

Summary The vacuolar sorting receptors (VSRs) are specific to plants and are responsible for sorting and transporting particular proteins from the trans -Golgi network to the vacuole. This process is critically important for various cellular functions, including storing nutrients during seed development. Despite many years of intense studies on VSRs, a complete relation between function and structure has not yet been revealed. For the first time, the crystal structure of the full-length luminal part of glycosylated VSR1 from Arabidopsis thaliana (AtVSR1) has been determined. The structure provides insights into the tertiary and quaternary structures of VSR1, which are composed of an N-terminal protease-associated (PA) domain, a unique central region, and one epidermal growth factor (EGF) domain followed by two disordered EGF domains. The structure of VSR1 exhibits unique characteristics, the significance of which is yet to be fully understood.

The 2013-2016 epidemic of Ebola virus disease in West Africa was of unprecedented magnitude, duration and impact. Extensive collaborative sequencing projects have produced a large collection of over 1600 Ebola virus genomes, representing over 5% of known cases, unmatched for any single human epidemic. In this comprehensive analysis of this entire dataset, we reconstruct in detail the history of migration, proliferation and decline of Ebola virus throughout the region. We test the association of geography, climate, administrative boundaries, demography and culture with viral movement among 56 administrative regions. Our results show that during the outbreak viral lineages moved according to a classic 'gravity' model, with more intense migration between larger and more proximate population centers. Notably, we find that despite a strong attenuation of international dispersal after border closures, localized cross-border transmission beforehand had already set the seeds for an international epidemic, rendering these measures relatively ineffective in curbing the epidemic. We use this empirical evidence to address why the epidemic did not spread into neighboring countries, showing that although these regions were susceptible to developing significant outbreaks, they were also at lower risk of viral introductions. Finally, viral genome sequence data uniquely reveals this large epidemic to be a heterogeneous and spatially dissociated collection of transmission clusters of varying size, duration and connectivity. These insights will help inform approaches to intervention in such epidemics in the future.