The ten-eleven translocation (Tet) family of methylcytosine dioxygenases catalyze oxidation of 5-methylcytosine (5mC) to 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) and promote DNA demethylation. Despite the abundance of 5hmC and Tet proteins in the brain, little is known about the functions of the neuronal Tet enzymes. Here, we analyzed Tet1 knockout mice (Tet1KO) and found downregulation of multiple neuronal activity-regulated genes, including Npas4, c-Fos, and Arc. Furthermore, Tet1KO animals exhibited abnormal hippocampal long-term depression and impaired memory extinction. Analysis of the key regulatory gene, Npas4, indicated that its promoter region, containing multiple CpG dinucleotides, is hypermethylated in both naive Tet1KO mice and after extinction training. Such hypermethylation may account for the diminished expression of Npas4 itself and its downstream targets, impairing transcriptional programs underlying cognitive processes. In summary, we show that neuronal Tet1 regulates normal DNA methylation levels, expression of activity-regulated genes, synaptic plasticity, and memory extinction.

Traumatic events generate some of the most enduring forms of memories. Despite the elevated lifetime prevalence of anxiety disorders, effective strategies to attenuate long-term traumatic memories are scarce. The most efficacious treatments to diminish recent (i.e., day-old) traumata capitalize on memory updating mechanisms during reconsolidation that are initiated upon memory recall. Here, we show that, in mice, successful reconsolidation-updating paradigms for recent memories fail to attenuate remote (i.e., month-old) ones. We find that, whereas recent memory recall induces a limited period of hippocampal neuroplasticity mediated, in part, by S-nitrosylation of HDAC2 and histone acetylation, such plasticity is absent for remote memories. However, by using an HDAC2-targeting inhibitor (HDACi) during reconsolidation, even remote memories can be persistently attenuated. This intervention epigenetically primes the expression of neuroplasticity-related genes, which is accompanied by higher metabolic, synaptic, and structural plasticity. Thus, applying HDACis during memory reconsolidation might constitute a treatment option for remote traumata.

Abstract N 6-Methyladenosine (m6A) is the most prevalent RNA modification on mRNAs and lncRNAs. It plays a pivotal role during various biological processes and disease pathogenesis. We present here a comprehensive knowledgebase, m6A-Atlas, for unraveling the m6A epitranscriptome. Compared to existing databases, m6A-Atlas features a high-confidence collection of 442 162 reliable m6A sites identified from seven base-resolution technologies and the quantitative (rather than binary) epitranscriptome profiles estimated from 1363 high-throughput sequencing samples. It also offers novel features, such as; the conservation of m6A sites among seven vertebrate species (including human, mouse and chimp), the m6A epitranscriptomes of 10 virus species (including HIV, KSHV and DENV), the putative biological functions of individual m6A sites predicted from epitranscriptome data, and the potential pathogenesis of m6A sites inferred from disease-associated genetic mutations that can directly destroy m6A directing sequence motifs. A user-friendly graphical user interface was constructed to support the query, visualization and sharing of the m6A epitranscriptomes annotated with sites specifying their interaction with post-transcriptional machinery (RBP-binding, microRNA interaction and splicing sites) and interactively display the landscape of multiple RNA modifications. These resources provide fresh opportunities for unraveling the m6A epitranscriptomes. m6A-Atlas is freely accessible at: www.xjtlu.edu.cn/biologicalsciences/atlas.

N6-methyladenosine (m6A) is the most prevalent post-transcriptional modification in eukaryotes, and plays a pivotal role in various biological processes, such as splicing, RNA degradation and RNA–protein interaction. We report here a prediction framework WHISTLE for transcriptome-wide m6A RNA-methylation site prediction. When tested on six independent datasets, our approach, which integrated 35 additional genomic features besides the conventional sequence features, achieved a major improvement in the accuracy of m6A site prediction (average AUC: 0.948 and 0.880 under the full transcript or mature messenger RNA models, respectively) compared to the state-of-the-art computational approaches MethyRNA (AUC: 0.790 and 0.732) and SRAMP (AUC: 0.761 and 0.706). It also out-performed the existing epitranscriptome databases MeT-DB (AUC: 0.798 and 0.744) and RMBase (AUC: 0.786 and 0.736), which were built upon hundreds of epitranscriptome high-throughput sequencing samples. To probe the putative biological processes impacted by changes in an individual m6A site, a network-based approach was implemented according to the 'guilt-by-association' principle by integrating RNA methylation profiles, gene expression profiles and protein–protein interaction data. Finally, the WHISTLE web server was built to facilitate the query of our high-accuracy map of the human m6A epitranscriptome, and the server is freely available at: www.xjtlu.edu.cn/biologicalsciences/whistle and http://whistle-epitranscriptome.com.

Abstract As the most pervasive epigenetic marker present on mRNA and lncRNA, N 6 -methyladenosine (m 6 A) RNA methylation has been shown to participate in essential biological processes. Recent studies revealed the distinct patterns of m 6 A methylome across human tissues, and a major challenge remains in elucidating the tissue-specific presence and circuitry of m 6 A methylation. We present here a comprehensive online platform m6A-TSHub for unveiling the context-specific m 6 A methylation and genetic mutations that potentially regulate m 6 A epigenetic mark. m6A-TSHub consists of four core components, including (1) m6A-TSDB: a comprehensive database of 184,554 functionally annotated m 6 A sites derived from 23 human tissues and 499,369 m 6 A sites from 25 tumor conditions, respectively; (2) m6A-TSFinder: a web server for high-accuracy prediction of m 6 A methylation sites within a specific tissue from RNA sequences, which was constructed using multi-instance deep neural networks with gated attention; (3) m6A-TSVar: a web server for assessing the impact of genetic variants on tissue-specific m 6 A RNA modification; and (4) m6A-CAVar: a database of 587,983 TCGA cancer mutations (derived from 27 cancer types) that were predicted to affect m 6 A modifications in the primary tissue of cancers. The database should make a useful resource for studying the m 6 A methylome and genetic factor of epitranscriptome disturbance in a specific tissue (or cancer type). m6A-TSHub is accessible at: www.xjtlu.edu.cn/biologicalsciences/m6ats .

Elastomeric solid polymer electrolytes (SPEs) are highly promising to address the solid-solid-interface issues of solid-state lithium metal batteries (LMBs), but compromises have to be made to balance the intrinsic trade-offs among their conductive, resilient and recyclable properties. Here, we propose a dual-bond crosslinking strategy for SPEs to realize simultaneously high ionic conductivity, elastic resilience and recyclability. An elastomeric SPE is therefore designed with hemiaminal dynamic covalent networks and Li

In the global pursuit of energy conservation, reduction in consumption and emissions, as well as lightweighting, 5xxx-series aluminum alloys have emerged as a promising lightweight and high-strength material with a wide range of applications in aerospace, transportation, building structures, medical devices, and more. However, it is worth noting that 5XXX-series aluminum alloys belong to a category of non-heat-treatable reinforced aluminum alloys with limited means of enhancing their properties through heat treatment. Consequently, the development of high-performance 5XXX-series aluminum alloys poses a significant challenge. This paper provides an overview of the research progress on 5xxx-series aluminum alloys while discussing the current state of research regarding the influence of microalloying elements on their microstructure and properties. Furthermore, it elucidates the emerging trends in synergistic regulation between deformation processes and heat treatment processes for enhancing organizational refinement and improving alloy properties. Additionally, this study analyzes the reinforcement mechanism responsible for the exceptional properties exhibited by 5xxx-series aluminum alloys. Lastly, it discusses the exceptional properties exhibited by 5xxx-series alloys along with their primary areas of application. The findings presented herein can serve as a valuable reference for future advancements in advanced high-performance 5xxx-series aluminum alloys.

ABSTRACT The prenatal environment can alter neurodevelopmental and clinical trajectories, markedly increasing risk for psychiatric disorders in childhood and adolescence. To understand if and how fetal exposures to stress and inflammation exacerbate manifestation of genetic risk for complex brain disorders, we report a large-scale context-dependent massively parallel reporter assay (MPRA) in human neurons designed to catalogue genotype x environment (GxE) interactions. Across 240 genome-wide association study (GWAS) loci linked to ten brain traits/disorders, the impact of hydrocortisone, interleukin 6, and interferon alpha on transcriptional activity is empirically evaluated in human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived glutamatergic neurons. Of ∼3,500 candidate regulatory risk elements (CREs), 11% of variants are active at baseline, whereas cue-specific CRE regulatory activity range from a high of 23% (hydrocortisone) to a low of 6% (IL-6). Cue-specific regulatory activity is driven, at least in part, by differences in transcription factor binding activity, the gene targets of which show unique enrichments for brain disorders as well as co-morbid metabolic and immune syndromes. The dynamic nature of genetic regulation informs the influence of environmental factors, reveals a mechanism underlying pleiotropy and variable penetrance, and identifies specific risk variants that confer greater disorder susceptibility after exposure to stress or inflammation. Understanding neurodevelopmental GxE interactions will inform mental health trajectories and uncover novel targets for therapeutic intervention.

Summary The low-order faults increase the complexity of the fault-block oilfield. The identification and study of low-order faults are crucial for enhancing the oil recovery. In this study, we propose a low-order faults identification method of carbonate reservoir based on 3D attention-based U-Net. The proposed method initiates by training a primary fault identification model using synthetic data and real seismic data with hand-marked labels, considering it as a pre-trained model. Subsequently, ant-tracking seismic attribute data is utilized as labels, and transfer learning is applied to obtain a lower-order fault identification model based on the pre-trained model. The identification results on 3D real seismic data indicate that the method exhibits potential for identifying low-order faults in carbonate reservoirs.