Summary One of the pervasive features of cancer is the diversity of mutations found in malignant cells within the same tumor; a phenomenon called clonal diversity or intratumor heterogeneity. Clonal diversity allows tumors to adapt to the selective pressure of treatment and likely contributes to the development of treatment resistance and cancer recurrence. Thus, the ability to precisely delineate the clonal substructure of a tumor, including the evolutionary history of its development and the co-occurrence of its mutations, is necessary to understand and overcome treatment resistance. However, DNA sequencing of bulk tumor samples cannot accurately resolve complex clonal architectures. Here, we performed high-throughput single-cell DNA sequencing to quantitatively assess the clonal architecture of acute myeloid leukemia (AML). We sequenced a total of 556,951 cells from 77 patients with AML for 19 genes known to be recurrently mutated in AML. The data revealed clonal relationship among AML driver mutations and identified mutations that often co-occurred (e.g., NPM1 / FLT3- ITD , DNMT3A/NPM1, SRSF2 / IDH2, and WT1/FLT3- ITD) and those that were mutually exclusive (e.g., NRAS / KRAS, FLT3- D835/ITD, and IDH1 / IDH2 ) at single-cell resolution. Reconstruction of the tumor phylogeny uncovered history of tumor development that is characterized by linear and branching clonal evolution patterns with latter involving functional convergence of separately evolved clones. Analysis of longitudinal samples revealed remodeling of clonal architecture in response to therapeutic pressure that is driven by clonal selection. Furthermore, in this AML cohort, higher clonal diversity (≥4 subclones) was associated with significantly worse overall survival. These data portray clonal relationship, architecture, and evolution of AML driver genes with unprecedented resolution, and illuminate the role of clonal diversity in therapeutic resistance, relapse and clinical outcome in AML.

Abstract Allosteric inhibitors of mutant IDH1 or IDH2 induce terminal differentiation of the mutant leukemic blasts and provide durable clinical responses in approximately 40% of acute myeloid leukemia (AML) patients with the mutations. However, primary resistance and acquired resistance to the drugs are major clinical issues. To understand the molecular underpinnings of clinical resistance to IDH inhibitors (IDHi), we performed multipronged genomic analyses (DNA sequencing, RNA sequencing and cytosine methylation profiling) in longitudinally collected specimens from 68 IDH1- or IDH2-mutant AML patients treated with the inhibitors. The analysis revealed that leukemia stemness is a major driver of primary resistance to IDHi, whereas selection of mutations in RUNX1/CEBPA or RAS-RTK pathway genes was the main driver of acquired resistance to IDHi, along with BCOR , homologous IDH gene, and TET2 . These data suggest that targeting stemness and certain high-risk co-occurring mutations may overcome resistance to IDHi in AML.

Abstract Acute myeloid leukemia (AML) and effector cells of immune checkpoint blockade (ICB) therapy co-reside in a complex bone marrow (BM) milieu. The interplay of tumor intrinsic and microenvironment (TME) mechanisms that influences the response to ICB-based therapies in AML have not been elucidated. Here we report our analyses of single cell RNA profiling of more than 127,000 BM cells from healthy donors and relapsed/refractory (R/R) AML patients at pre/post treatment with azacitidine/nivolumab, paired with single cell T cell receptor (TCR) repertoire profiles, to uncover factors impacting response and resistance. Loss of chromosome 7/7q conferred an immunosuppressive TME and was associated with resistance to ICB-based therapy in R/R AML. Our trajectory analysis revealed a continuum of CD8+ T cell phenotypes, characterized by differential expression of granzyme B (GZMB) and GZMK. GZMK expression defined a BM residing memory CD8+ T cell subset with stem-like properties likely an intermediary between naïve and cytotoxic lymphocytes. Responses to ICB-based therapy were primarily driven by novel and expanded T cell clonotypes. Our findings support an adaptable T cell plasticity in response to PD-1 blockade in AML. Disentangling AML cells from their complex, immune-rich microenvironment revealed characteristics that shaped resistance to ICB-based therapy and could inform strategies to target AML vulnerabilities. Significance Determining the cellular and molecular underpinnings of response and resistance to PD-1 blockade based therapy in AML can guide immune-based therapeutic strategies. Our results reveal AML intrinsic characteristics (chromosome 7/7q status and oxidative stressors) and tumor microenvironment to modulate responses to checkpoint blockers. CD8 cells exist in the bone marrow in a continuum with GZMK expression defining a memory, stem-like T cell population that could play a role in response to therapy.

Abstract Mitochondrial transcription termination factor ( mTERF ) genes are encoded in the nucleus and bind to nucleic acids to regulate the replication, transcription and translation of mitochondrial genomes. Plants possess a large family of mTERF genes that play important roles in regulating organellar gene expression and stress response. However, their origin and expansion in land plants has not been examined. Here, we conducted a comprehensive molecular evolution analysis of 611 mTERF genes identified in 18 plant species, including algae, moss, fern, gymnosperm and flowering plants. Higher plants have more mTERF genes compared to lower plants, forming a huge higher plant-specific clade (M-class mTERF genes). M-class mTERF genes occur in clusters, suggesting that tandem duplication contributed to their expansion. Compared to other mTERF genes, M-class mTERF genes have undergone rapid evolution, and several significant positively selected sites were located in nucleic acid-binding sites. The strong correlation between the number of M-class mTERF genes and corresponding mitochondrial genome variation suggests that the rapid evolution of M-class mTERF genes might account for the changes in the complex machinery for expression regulation of plant mitochondrial genomes, providing molecular evidence for the host-parasite interaction hypothesis between the nucleus and mitochondria.

Fleshy fruit evolved independently multiple times during angiosperm history. Many climacteric fruits utilize the hormone ethylene to regulate ripening. The fruitENCODE project shows there are multiple evolutionary origins of the regulatory circuits that govern climacteric fruit ripening. Eudicot climacteric fruits with recent whole-genome duplications (WGDs) evolved their ripening regulatory systems using the duplicated floral identity genes, while others without WGD utilised carpel senescence genes. The monocot banana uses both leaf senescence and duplicated floral-identity genes, forming two interconnected regulatory circuits. H3K27me3 plays a conserved role in restricting the expression of key ripening regulators and their direct orthologs in both the ancestral dry fruit and non-climacteric fleshy fruit species. Our findings suggest that evolution of climacteric ripening was constrained by limited availability of signalling molecules and genetic and epigenetic materials, and WGD provided new resources for plants to circumvent this limit. Understanding these different ripening mechanisms makes it possible to design tailor-made ripening traits to improve quality, yield and minimize postharvest losses.

Motivation: Bioinformatics analyses have become increasingly intensive computing processes, with lowering costs and increasing numbers of samples. Each laboratory spends time creating and maintaining a set of pipelines, which may not be robust, scalable, or efficient. Further, the existence of different computing environments across institutions hinders both collabo-ration and the portability of analysis pipelines. Results: Flowr is a robust and scalable framework for designing and deploying computing pipelines in an easy-to-use fashion. It implements a scatter-gather approach using computing clusters, simplifying the concept to the use of five simple terms (in submission and dependency types). Most importantly, it is flexible, such that customizing existing pipelines is easy, and since it works across several computing environments (LSF, SGE, Torque, and SLURM), it is portable. Availability: http://docs.flowr.space