Macromolecular transport between the nucleus and cytoplasm is mediated through Nuclear Pore Complexes (NPCs), which are built from multiple copies of roughly 34 distinct proteins, called nucleoporins 1–3 . Models of the NPC depict it as a composite of several sub-domains that have been named the outer rings, inner ring, cytoplasmic fibrils and nuclear basket. While the NPC has been extensively studied, the roles of individual nucleoporins within NPCs and their functional interactions remain poorly understood. Here, we applied a rapid degron system to systematically investigate how individual nucleoporins contribute toward NPC architecture. We find that acute depletion of outer ring components (NUP96 or NUP107) disperses the outer ring and cytoplasmic fibrils without disassembly of inner ring members. Conversely, rapid degradation of the inner ring complex component NUP188 disrupts the inner ring without dislodging outer ring members. We also found that depletion of NUP93 destabilized all NPC domains, indicating that it has a unique role as a lynchpin of NPC structure. Our data highlight the modular nature of NPC organization, suggesting that the outer and inner ring complexes do not extensively rely on each other for structural stability after NPC assembly is complete. This dynamic assessment provides new insights regarding the remarkable structural independence of domains within the NPC.

Summary The maintenance of the intestinal epithelium is ensured by the controlled proliferation of intestinal stem cells (ISCs) and differentiation of their progeny into various cell types, including enterocytes (ECs) that both mediate nutrient absorption and provide a barrier against pathogens. The signals that regulate transition of proliferative ISCs into differentiated ECs are not fully understood. IRBIT is an evolutionarily conserved protein that regulates ribonucleotide reductase (RNR), an enzyme critical for the generation of DNA precursors. Here, we show that IRBIT expression in ISC progeny within the Drosophila midgut epithelium cells is essential for their differentiation via suppression of RNR activity. Disruption of this IRBIT-RNR regulatory circuit causes a rapid, premature loss of intestinal tissue integrity as flies age. This age-related dysplasia can be reversed by suppression of RNR activity in ISC progeny. Collectively, our findings demonstrate an unexpected and novel role of the IRBIT-RNR pathway in gut homeostasis.

Deletions, commonly referred to as deficiencies by Drosophila geneticists, are valuable tools for mapping genes and for genetic pathway discovery via dose-dependent suppressor and enhancer screens. More recently, it has become clear that deviations from normal gene dosage are associated with multiple disorders in a range of species including humans. While we are beginning to understand some of the transcriptional effects brought about by gene dosage changes and the chromosome rearrangement breakpoints associated with them, much of this work relies on isolated examples. We have systematically examined deficiencies on the left arm of chromosome 2 and characterize gene-by-gene dosage responses that vary from collapsed expression through modest partial dosage compensation to full or even over compensation. We found negligible long-range effects of creating novel chromosome domains at deletion breakpoints, suggesting that cases of changes in gene regulation due to altered nuclear architecture are rare. These rare cases include trans de-repression when deficiencies delete chromatin characterized as repressive in other studies. Generally, effects of breakpoints on expression are promoter proximal (~100 bp) or within the gene body. Genome-wide effects of deficiencies are observed at genes with regulatory relationships to genes within the deleted segments, highlighting the subtle expression network defects in these sensitized genetic backgrounds.

Gene copy number variations are associated with many disorders characterized by high phenotypic heterogeneity. Disease penetrance differs even in genetically identical twins. Can such heterogeneity arise, in part, from increased expression variability of one dose genes? While increased variability in the context of single cell gene expression is well recognized, our computational simulations indicated that in a multicellular organism intrinsic single cell level noise should cancel out and thus the impact of gene copy reduction on organismal level expression variability must be due to something else. To systematically examine the impact of gene dose reduction on expression variability in a multi-cellular organism, we performed experimental gene expression measurements in Drosophila DrosDel autosomal deficiency lines. Genome-wide analysis revealed that autosomal one dose genes have higher gene expression variability relative to two dose genes. In flies, gene dose reduction is often accompanied by dosage compensation at the gene expression level. Surprisingly, expression noise was increased by compensation. This increased compensation-dependent variability was found to be a property of one dose autosomal genes but not X-liked genes in males despite the fact that they too are dosage compensated, suggesting that sex chromosome dosage compensation also results in noise reduction. Previous studies attributed autosomal dosage compensation to feedback loops in interaction networks. Our results suggest that these feedback loops are not optimized to deliver consistent responses to gene deletion events and thus gene deletions can lead to heterogeneous responses even in the context of an identical genetic background. Additionally, we show that expression variation associated with reduced dose of transcription factors propagate through the gene interaction network, impacting a large number of downstream genes. These properties of gene deletions could contribute to the phenotypic heterogeneity of diseases associated with haploinsufficiency.

Wolbachia is an intracellular bacterium that infects a remarkable range of insect hosts. Insects such as mosquitos act as vectors for many devastating human viruses such as Dengue, West Nile, and Zika. Remarkably, Wolbachia infection provides insect hosts with resistance to many arboviruses thereby rendering the insects ineffective as vectors. To utilize Wolbachia effectively as a tool against vector-borne viruses a better understanding of the host-Wolbachia relationship is needed. To investigate Wolbachia-insect interactions we used the Wolbachia/Drosophila model that provides a genetically tractable system for studying host-pathogen interactions. We coupled genome-wide RNAi screening with a novel high-throughput fluorescence in situ hybridization (FISH) assay to detect changes in Wolbachia levels in a Wolbachia-infected Drosophila cell line JW18. 1117 genes altered Wolbachia levels when knocked down by RNAi of which 329 genes increased and 788 genes decreased the level of Wolbachia. Validation of hits included in depth secondary screening using in vitro RNAi, Drosophila mutants, and Wolbachia-detection by DNA qPCR. A diverse set of host gene networks was identified to regulate Wolbachia levels and unexpectedly revealed that perturbations of host translation components such as the ribosome and translation initiation factors results in increased Wolbachia levels both in vitro using RNAi and in vivo using mutants and a chemical-based translation inhibition assay. This work provides evidence for Wolbachia-host translation interaction and strengthens our general understanding of the Wolbachia-host intracellular relationship.

Background: In animals with XY sex chromosomes, X-linked genes from a single X chromosome in males are imbalanced relative to autosomal genes. To minimize the impact of genic imbalance in male Drosophila, there is a dosage compensation complex (MSL), that equilibrates X-linked gene expression with the autosomes. There are other potential contributions to dosage compensation. Hemizygous autosomal genes located in repressive chromatin domains are often de-repressed. If this homolog-dependent repression occurs on the X, which has no pairing partner, then de-repression could contribute to male dosage compensation. Results: We asked whether different chromatin states or topological associations correlate with X chromosome dosage compensation, especially in regions with little MSL occupancy. Our analyses demonstrated that male X chromosome genes that are located in repressive chromatin states are depleted of MSL occupancy, however they show dosage compensation. The genes in these repressive regions were also less sensitive to knockdown of MSL components. Conclusions: Our results suggest that this non-canonical dosage compensation is due to the same trans-acting de-repression that occurs on autosomes. This mechanism would facilitate immediate compensation during the evolution of sex chromosomes from autosomes. This mechanism is similar to that of C. elegans, where enhanced recruitment of X chromosomes to the nuclear lamina dampens X chromosome expression as part of the dosage compensation response in XX individuals.

Nuclear pore complexes (NPCs) are important for many processes beyond nucleocytoplasmic trafficking, including protein modification, chromatin remodeling, transcription, mRNA processing and mRNA export. The multi-faceted nature of NPCs and the slow turnover of their components has made it difficult to understand the role of basket nucleoporins (Nup153, Nup50 and Tpr) in these diverse processes. To address this question, we used an Auxin-Induced Degron (AID) system to distinguish roles of basket nucleoporins: Loss of individual nucleoporins caused distinct alteration in patterns of nucleocytoplasmic trafficking and gene expression. Importantly, Tpr elimination caused rapid and pronounced changes in transcriptomic profiles within two hours of auxin addition. These changes were dissimilar to shifts observed after loss of Nup153 or Nup50, but closely related to changes after depletion of mRNA export receptor NXF1 or the GANP subunit of the TRanscription-EXport-2 (TREX-2) mRNA export complex. Moreover, GANP association to NPCs was specifically disrupted upon TPR depletion. Together, our findings demonstrate a unique and pivotal role of Tpr in regulating gene expression through GANP- and/or NXF1-dependent mRNA nuclear export.

Understanding gene regulation is a fundamental step towards understanding of how cells function and respond to environmental cues and perturbations. An important step in this direction is the ability to infer the transcription factor (TF)-gene regulatory network (GRN). However, gene regulatory networks are typically constructed disregarding the fact that regulatory programs are conditioned on tissue type, developmental stage, sex, and other factors. Due to lack of the biological context specificity, these context-agnostic networks may not provide insight for revealing the precise actions of genes for a specific biological system under concern. Collecting multitude of features required for a reliable construction of GRNs such as physical features (TF binding, chromatin accessibility) and functional features (correlation of expression or chromatin patterns) for every context of interest is costly. Therefore, we need methods that is able to utilize the knowledge about a context-agnostic network (or a network constructed in a related context) for construction of a context specific regulatory network. To address this challenge, we developed a computational approach that utilizes expression data obtained in a specific biological context such as a particular development stage, sex, tissue type and a GRN constructed in a different but related context (alternatively an incomplete or a noisy network for the same context) to construct a context specific GRN. Our method, NetREX, is inspired by network component analysis (NCA) that estimates TF activities and their influences on target genes given predetermined topology of a TF-gene network. To predict a network under a different condition, NetREX removes the restriction that the topology of the TF-gene network is fixed and allows for adding and removing edges to that network. To solve the corresponding optimization problem, which is non-convex and non-smooth, we provide a general mathematical framework allowing use of the recently proposed Proximal Alternative Linearized Maximization technique and prove that our formulation has the properties required for convergence. We tested our NetREX on simulated data and subsequently applied it to gene expression data in adult females from 99 hemizygotic lines of the Drosophila deletion (DrosDel) panel. The networks predicted by NetREX showed higher biological consistency than alternative approaches. In addition, we used the list of recently identified targets of the Doublesex (DSX) transcription factor to demonstrate the predictive power of our method.

Gene Regulatory Networks (GRNs) control many aspects of cellular processes including cell differentiation, maintenance of cell-type-specific states, signal transduction, and response to stress. Since GRNs provide information that is essential for understanding cell function, the inference of these networks is one of the key challenges in systems biology. Leading algorithms to reconstruct GRN utilize, in addition to gene expression data, prior knowledge such as Transcription Factor (TF) DNA binding motifs or results of DNA binding experiments. However, such prior knowledge is typically incomplete hence resulting in missing values. Therefore, the integration of such incomplete prior knowledge with gene expression to elucidate the underlying GRNs remains difficult. To address this challenge we introduce NetREX-CF - Regulatory Network Reconstruction using EXpression and Collaborative Filtering - a GRN reconstruction approach that brings together a modern machine learning strategy (Collaborative Filtering model) and a biologically justified model of gene expression (sparse Network Component Analysis based model). The Collaborative Filtering (CF) model is able to overcome the incompleteness of the prior knowledge and make edge recommends for building the GRN. Complementing CF, the sparse Network Component Analysis (NCA) model can use gene expression data to validate the recommended edges. Here we combine these two approaches using a novel data integration method and show that the new approach outperforms the currently leading GRN reconstruction methods. Furthermore, our mathematical formalization of the model has lead to a complex optimization problem of a type that has not been attempted before. Specifically, the formulation contains l0 norm that can not be separated from other variables. To fill this gap, we introduce here a new method Generalized PALM (GPALM) that allows us to solve a broad class of non-convex optimization problems and prove its convergence.