Drosophila lymph gland, the larval hematopoietic organ comprised of prohemocytes and hemocytes, has been a valuable model for understanding mechanisms underlying hematopoiesis and immunity. Three types of mature hemocytes have been characterized in the lymph gland: plasmatocytes, lamellocytes, and crystal cells, which are analogous to vertebrate myeloid cells. Here, we used single-cell RNA sequencing to comprehensively analyze heterogeneity of developing hemocytes in the lymph gland, and discovered novel hemocyte types, stem-like prohemocytes, and intermediate prohemocytes. Additionally, we identified the emergence of the lamellocyte lineage following active cellular immunity caused by wasp infestation. We unraveled similarities and differences between embryonically derived- and larval lymph gland hemocytes. Finally, the comparison of Drosophila lymph gland hemocytes and human immune cells highlights similarities between prohemocytes and hematopoietic stem cell, and between mature hemocytes and myeloid cells across species. Altogether, our study provides detailed insights on the development and evolution of hematopoiesis at single-cell resolution.

The advent of high-throughput RNA-sequencing (RNA-seq) has led to the discovery of unprecedentedly immense transcriptomes encoded by eukaryotic genomes. However, the transcriptome maps are still incomplete partly because they were mostly reconstructed based on RNA-seq reads that lack their orientations (known as unstranded reads) and certain boundary information. Methods to expand the usability of unstranded RNA-seq data by predetermining the orientation of the reads and precisely determining the boundaries of assembled transcripts could significantly benefit the quality of the resulting transcriptome maps. Here, we present a high-performing transcriptome assembly pipeline, called CAFE, that significantly improves the original assemblies, respectively assembled with stranded and/or unstranded RNA-seq data, by orienting unstranded reads using the maximum likelihood estimation and by integrating information about transcription start sites and cleavage and polyadenylation sites. Applying large-scale transcriptomic data comprising ninety-nine billion RNAs-seq reads from the ENCODE, human BodyMap projects, The Cancer Genome Atlas, and GTEx, CAFE enabled us to predict the directions of about eighty-nine billion unstranded reads, which led to the construction of more accurate transcriptome maps, comparable to the manually curated map, and a comprehensive lncRNA catalogue that includes thousands of novel lncRNAs. Our pipeline should not only help to build comprehensive, precise transcriptome maps from complex genomes but also to expand the universe of non-coding genomes.

Drosophila blood cells, called hemocytes, are classified into plasmatocytes, crystal cells, and lamellocytes based on the expression of a few marker genes and cell morphologies, which are inadequate to classify the complete hemocyte repertoire. Here, we used single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) to map hemocytes across different inflammatory conditions in larvae. We resolved plasmatocytes into different states based on the expression of genes involved in cell cycle, antimicrobial response, and metabolism together with the identification of intermediate states. Further, we discovered rare subsets within crystal cells and lamellocytes that express fibroblast growth factor (FGF) ligand branchless and receptor breathless , respectively. We demonstrate that these FGF components are required for mediating effective immune responses against parasitoid wasp eggs, highlighting a novel role for FGF signaling in inter-hemocyte crosstalk. Our scRNA-seq analysis reveals the diversity of hemocytes and provides a rich resource of gene expression profiles for a systems-level understanding of their functions.Highlights