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Lea Kiefer
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Cohesin erases genomic-proximity biases to drive stochastic Protocadherin expression for proper neural wiring

Lea Kiefer et al.Mar 11, 2022
ABSTRACT Clustered Protocadherin (Pcdh) proteins act as cell-surface recognition barcodes for neural circuit formation. Neurites expressing the same barcode repel each other, but this mechanism is deployed in two different ways. For instance, convergence of olfactory sensory neuron (OSN) projections requires stochastic expression of distinct Pcdh isoforms in individual cells, while tiling of neural arbors of serotonergic neurons (5-HTs) requires expression of the same isoform, Pcdhαc2. Despite their essential role, however, the molecular mechanisms of cell-type specific Pcdh barcoding remain a mystery. Here, we uncover a new role of cohesin: that of regulating distance-independent enhancer-promoter interactions to enable random Pcdh isoform choice via DNA loop extrusion in OSNs. Remarkably, this step mediates DNA demethylation of Pcdh promoters and their CTCF binding sites, thus directing CTCF to the chosen promoter. In contrast, the uniform pattern of Pcdh expression in 5-HTs is achieved through conventional cohesin-independent, distance-dependent enhancer/promoter interactions, that favor choice of the nearest isoform. Thus, cell-type specific cohesin deployment converts a distance-dependent and deterministic regulatory logic into a distance-independent and stochastic one. We propose that this mechanism provides an elegant strategy to achieve distinct patterns of Pcdh expression that generate wiring instructions to meet the connectivity requirements of different neural classes.
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Improving the study of RNA dynamics through advances in RNA-seq with metabolic labeling and nucleotide-recoding chemistry

Joshua Zimmer et al.May 24, 2023
RNA metabolic labeling using 4-thiouridine (s4U) captures the dynamics of RNA synthesis and decay. The power of this approach is dependent on appropriate quantification of labeled and unlabeled sequencing reads, which can be compromised by the apparent loss of s4U-labeled reads in a process we refer to as dropout. Here we show that s4U-containing transcripts can be selectively lost when RNA samples are handled under sub-optimal conditions, but that this loss can be minimized using an optimized protocol. We demonstrate a second cause of dropout in nucleotide recoding and RNA sequencing (NR-seq) experiments that is computational and downstream of library preparation. NR-seq experiments involve chemically converting s4U from a uridine analog to a cytidine analog and using the apparent T-to-C mutations to identify the populations of newly synthesized RNA. We show that high levels of T-to-C mutations can prevent read alignment with some computational pipelines, but that this bias can be overcome using improved alignment pipelines. Importantly, kinetic parameter estimates are affected by dropout independent of the NR chemistry employed, and all chemistries are practically indistinguishable in bulk, short-read RNA-seq experiments. Dropout is an avoidable problem that can be identified by including unlabeled controls, and mitigated through improved sample handing and read alignment that together improve the robustness and reproducibility of NR-seq experiments.
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