Abstract The rise of single-cell data highlights the need for a nondeterministic view of gene expression, while offering new opportunities regarding gene regulatory network inference. We recently introduced two strategies that specifically exploit time-course data, where single-cell profiling is performed after a stimulus: HARISSA, a mechanistic network model with a highly efficient simulation procedure, and CARDAMOM, a scalable inference method seen as model calibration. Here, we combine the two approaches and show that the same model driven by transcriptional bursting can be used simultaneously as an inference tool, to reconstruct biologically relevant networks, and as a simulation tool, to generate realistic transcriptional profiles emerging from gene interactions. We verify that CARDAMOM quantitatively reconstructs causal links when the data is simulated from HARISSA, and demonstrate its performance on experimental data collected on in vitro differentiating mouse embryonic stem cells. Overall, this integrated strategy largely overcomes the limitations of disconnected inference and simulation. Author summary Gene regulatory network (GRN) inference is an old problem, to which single-cell data has recently offered new challenges and breakthrough potential. Many GRN inference methods based on single-cell transcriptomic data have been developed over the last few years, while GRN simulation tools have also been proposed for generating synthetic datasets with realistic features. However, except for benchmarking purposes, these two fields remain largely disconnected. In this work, building on a combination of two methods we recently described, we show that a particular GRN model can be used simultaneously as an inference tool, to reconstruct a biologically relevant network from time-course single-cell gene expression data, and as a simulation tool, to generate realistic transcriptional profiles in a non-trivial way through gene interactions. This integrated strategy demonstrates the benefits of using the same executable model for both simulation and inference.

ABSTRACT During development, cell differentiation is associated to large-scale modifications in the methylome, which require the engagement of an active DNA demethylation machinery including Ten-Eleven-Translocation enzymes for oxidation of 5-methylcytosine and the T:G mismatch DNA glycosylase (TDG) for removal of the oxidized bases. Despite this well-defined molecular function, the biological output of TDG activity remains elusive. Here we combined transcriptomic and epigenomic approaches in TDG knock-out embryonal carcinoma cells, an epiblast stem-like cell model, to decipher TDG function in pluripotent cells and their retinoic acid-induced differentiated progeny. We determined that TDG activity is balancing differentiation in favor of a neural fate at the expense of a cardiac mesoderm fate. This process is associated with a sustained activity of a large set of ATF4-dependent genes in relation with a TDG-mediated nucleosome positioning at promoters and in conjunction with a TDG- dependent regulation of the mammalian target of rapamycin complex 1. These observations highlight the central role of TDG in cell differentiation and support a model linking metabolic reprogramming to cell fate acquisition.

Following fertilization of a mature oocyte, the formation of a diploid zygote involves a series of coordinated cellular events that ends with the first embryonic mitosis. In animals, this complex developmental transition is almost entirely controlled by maternal gene products. How such a crucial transcriptional program is established during oogenesis remains poorly understood. Here, we have performed an shRNA-based genetic screen in Drosophila to identify genes required to form a diploid zygote. We found that the Lid/KDM5 histone demethylase and its partner, the Sin3A-HDAC1 deacetylase complex, are necessary for sperm nuclear decompaction and karyogamy. Surprisingly, transcriptomic analyses revealed that these histone modifiers are required for the massive transcriptional activation of deadhead ( dhd ), which encodes a maternal thioredoxin involved in sperm chromatin remodeling. Unexpectedly, while lid knock-down tends to slightly favor the accumulation of its target, H3K4me3, on the genome, this mark was lost at the dhd locus. We propose that Lid/KDM5 and Sin3A cooperate to establish a local chromatin environment facilitating the unusually high expression of dhd , a key effector of the oocyte-to-zygote transition.

ABSTRACT The formation of a diploid zygote is a highly complex cellular process that is entirely controlled by maternal gene products stored in the egg cytoplasm. This highly specialized transcriptional program is tightly controlled at the chromatin level in the female germline. As an extreme case in point, the massive and specific ovarian expression of the essential thioredoxin Deadhead (DHD) is critically regulated in Drosophila by the histone demethylase Lid and its partner, the histone deacetylase complex scaffold Sin3A, via yet unknown mechanisms. Here, we identified the Brahma chromatin remodeler sub-unit Snr1 and the insulator component Mod(mdg4) as essential for dhd expression and investigated how these epigenomic effectors act with Lid and Sin3A to hyperactivate dhd . Using Cut&Run chromatin profiling with a dedicated data analysis procedure, we found that dhd is intriguingly embedded in an H3K27me3/H3K9me3-enriched mini-domain flanked by DNA regulatory elements, including a dhd promoter-proximal element essential for its expression. Surprisingly, Lid, Sin3A, Snr1 and Mod(mdg4) impact H3K27me3 and this regulatory element in distinct manners. However, we show that these effectors activate dhd independently of H3K27me3/H3K9me3, and that these marks are not required to repress dhd . Together, our study demonstrates an atypical and critical role for chromatin regulators Lid, Sin3A, Snr1 and Mod(mdg4) to trigger tissue-specific hyperactivation within a unique heterochromatin mini-domain. AUTHOR SUMMARY Gene expression is tightly regulated by conserved protein complexes that act at the chromatin level to allow or restrict transcription. Such epigenetic control of gene activity defines the identity of different cell types during development, as well as their response to environmental cues. Yet, how multiple chromatin factors converge to achieve precise gene regulation remains difficult to address, partly due to the lack of biological situations where these intricate relationships can be studied. In this paper, we have addressed this issue by dissecting the regulation of deadhead , an essential gene specifically and massively expressed in the Drosophila germline. Unexpectedly, we found that its hyperactivation occurs despite deadhead being embedded in an apparently unfavorable chromatin mini-domain, notably featuring repressive histone modifications. We further demonstrate that four chromatin effectors, Lid, Sin3A, Snr1 and Mod(mdg4), have distinct, atypical and essential roles to ensure deadhead expression within this chromatin environment. Together, our findings put into perspective our understanding on these regulatory factors by illustrating how they can exert a biologically essential function via non-canonical mechanisms.

This study relies on a longitudinal design to test the added value of a Content and Language Integrated Learning approach (CLIL) for socio-affective outcomes. 756 French-speaking pupils at primary or secondary school, learning either English or Dutch (as a 'language other than English'), in a CLIL track or in non-CLIL mainstream foreign language classes, participated in the study. The participants twice completed a questionnaire and several tests over an 18-month interval. The questionnaire included items measuring their emotions in the classroom (anxiety and enjoyment) and motivation for language learning (perceived task value, expectancy for success, and perceived cost). A range of individual background characteristics, including initial vocabulary knowledge in the target language, were included in the analyses. The findings of the group comparison between CLIL and non-CLIL (between-subject) showed that the CLIL group reported more favorable emotions and motivation for language learning, in line with previous cross-sectional research on socio-affective outcomes. However, the longitudinal results (within-subject) indicated that the effects of CLIL were limited, particularly when initial vocabulary knowledge was factored in. Our findings thus contradict the (largely theoretical) claim that CLIL would generate advantages in terms of socio-affective factors such as language emotions and learning motivation.