Abstract In ecotoxicology, the state of the art for effect assessment of chemical mixtures is through multiple dose—response analysis of single compounds and their combinations. Investigating whether such data deviate from the reference models of concentration addition and/or independent action to identify overall synergism or antagonism is becoming routine. However, recent data show that more complex deviation patterns, such as dose ratio—dependent deviation and dose level—dependent deviation, need to be addressed. For concentration addition, methods to detect such deviation patterns exist, but they are stand‐alone methods developed separately in literature, and conclusions derived from these analyses are therefore difficult to compare. For independent action, hardly any methods to detect such deviations from this reference model exist. This paper describes how these well‐established mixture toxicity principles have been incorporated in a coherent data analysis procedure enabling detection and quantification of dose level—and dose ratio—specific synergism or antagonism from both the concentration addition and the independent action models. Significance testing of which deviation pattern describes the data best is carried out through maximum likelihood analysis. This analysis procedure is demonstrated through various data sets, and its applicability and limitations in mixture research are discussed.

Cryptic genetic variation (CGV) is the hidden genetic variation that can be unlocked by perturbing normal conditions. CGV can drive the emergence of novel complex phenotypes through changes in gene expression. Although our theoretical understanding of CGV has thoroughly increased over the past decade, insight into polymorphic gene expression regulation underlying CGV is scarce. Here we investigated the transcriptional architecture of CGV in response to rapid temperature changes in the nematode Caenorhabditis elegans. We analyzed regulatory variation in gene expression (and mapped eQTL) across the course of a heat stress and recovery response in a recombinant inbred population. We measured gene expression over three temperature treatments: i) control, ii) heat stress, and iii) recovery from heat stress. Compared to control, exposure to heat stress affected the transcription of 3305 genes, whereas 942 were affected in recovering animals. These affected genes were mainly involved in metabolism and reproduction. The gene expression pattern in recovering animals resembled both the control and the heat-stress treatment. We mapped eQTL using the genetic variation of the recombinant inbred population and detected 2626 genes with an eQTL in the heat-stress treatment, 1797 in the control, and 1880 in the recovery. The cis-eQTL were highly shared across treatments. A considerable fraction of the trans-eQTL (40–57%) mapped to 19 treatment specific trans-bands. In contrast to cis-eQTL, trans-eQTL were highly environment specific and thus cryptic. Approximately 67% of the trans-eQTL were only induced in a single treatment, with heat-stress showing the most unique trans-eQTL. These results illustrate the highly dynamic pattern of CGV across three different environmental conditions that can be evoked by a stress response over a relatively short time-span (2 h) and that CGV is mainly determined by response related trans regulatory eQTL.

Abstract There is considerable insight into pathways and genes associated with heat-stress conditions. Most genes involved in stress response have been identified using mutant screens or gene knockdowns. Yet, there is limited understanding of the temporal dynamics of global gene expression in stressful environments. Here, we studied global gene expression profiles during 12 hours of heat stress in the nematode C. elegans . Using a high-resolution time series of increasing stress exposures, we found a distinct shift in gene expression patterns between 3-4 hours into the stress response, separating an initially highly dynamic phase from a later relatively stagnant phase. This turning point in expression dynamics coincided with a phenotypic turning point, as shown by a strong decrease in movement, survival and, progeny count in the days following the stress. Both detectable at transcriptional and phenotypic level, this study pin-points a relatively small time frame during heat stress at which enough damage is accumulated, making it impossible to recover the next few days.

Abstract Most ectotherms obey the temperature-size rule, meaning they grow larger in a colder environment. This raises the question of how the interplay between genes and temperature affect the body size of ectotherms. Despite the growing body of literature on the physiological life-history and molecular genetic mechanism underlying the temperature-size rule, the overall genetic architecture orchestrating this complex phenotype is not yet fully understood. One approach to identify genetic regulators of complex phenotypes is Quantitative Trait Locus (QTL) mapping. Here, we explore the genetic architecture of body size phenotypes, and plasticity of body-size phenotypes in different temperatures using Caenorhabditis elegans as a model ectotherm. We used 40 recombinant inbred lines (RILs) derived from N2 and CB4856, which were reared at four different temperatures (16°C, 20°C, 24°C, and 26°C) and measured at two developmental stages (L4 and adult). The animals were measured for body length, width at vulva, body volume, length/width ratio, and seven other body-size traits. The genetically diverse RILs varied in their body-size phenotypes with heritabilities ranging from 0.0 to 0.99. We detected 18 QTL underlying the body-size traits across all treatment combinations, with the majority clustering on Chromosome X. We hypothesize that the Chromosome X QTL could result from a known pleiotropic regulator – npr-1 – known to affect the body size of C. elegans through behavioral changes. We also found five plasticity QTL of body-size which three of them colocalized with some body-size QTL at certain temperature. In conclusion, our findings shed more light on multiple loci affecting body size plasticity and the possibility of co-regulation of traits and traits plasticity by the same loci under different environment.

Abstract Quantitative genetics seeks to understand the role of allelic variation in trait differences. Introgression lines (ILs) contain a single genetic locus introgressed into another genetic background, and are one of the most powerful quantitative trait locus (QTL) mapping designs. However, albeit useful for QTL discovery, this homogenous background confounds genetic interactions. Here, we created an IL population with N2 segments in a CB4856 background (IL CB4856 ), reciprocal to an N2 background with CB4856 introgressions population (IL N2 ). The IL CB4856 panel comprises a population of 145 strains with sequencing confirmed N2 introgressions in a CB4856 background. A core set of 87 strains covering the entire genome was selected. We present three experiments demonstrating the power of the reciprocal IL panels. First, we performed QTL mapping identifying new regions associated with lifespan. Second, the existence of opposite-effect loci regulating heat-stress survival is demonstrated. Third, by combining IL N2 and IL CB4856 strains, an interacting expression QTL was uncovered. In conclusion, the reciprocal IL panels are a unique and ready-to-use resource to identify, resolve, and refine complex trait architectures in C. elegans .

Abstract Comprehensive metabolomic and lipidomic mass spectrometry methods are in increasing demand, for instance in research related to nutrition and aging. The nematode C. elegans is a key model organism in these fields, due to the large repository of available C. elegans mutants and their convenient natural lifespan. Here, we describe a robust and sensitive analytical method for the semi-quantitative analysis of >100 polar (metabolomics) and >1000 apolar (lipidomics) metabolites in C. elegans , using a single sample preparation. Our method is capable of reliably detecting a wide variety of biologically relevant metabolic aberrations in, for instance, glycolysis and the TCA cycle, pyrimidine metabolism and complex lipid biosynthesis. In conclusion, we provide a powerful analytical tool that maximizes metabolic data yield from a single sample. Graphical abstract

ABSTRACT The redundancy of the genetic code allows for a regulatory layer to optimize protein synthesis by modulating translation and degradation of mRNAs. Patterns in synonymous codon usage in highly expressed genes have been studied in many species, but scarcely in conjunction with mRNA secondary structure. Here, we analyzed over 2,000 expression profiles covering a range of strains, treatments, and developmental stages of five model species ( Escherichia coli, Arabidopsis thaliana, Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans , and Mus musculus ). By comparative analyses of genes constitutively expressed at high and low levels, we revealed a conserved shift in codon usage and predicted mRNA secondary structures. Highly abundant transcripts and proteins, as well as high protein per transcript ratios, were consistently associated with less variable and shorter stretches of weak mRNA secondary structures (loops). Genome-wide recoding showed that codons with the highest relative increase in highly expressed genes, often C-ending and not necessarily the most frequent, enhanced formation of uniform loop sizes. Our results point at a general selective force contributing to the optimal expression of abundant proteins as less variable secondary structures promote regular ribosome trafficking with less detrimental collisions, thereby leading to an increase in mRNA stability and a higher translation efficiency.

Abstract Studying genetic variation of gene expression provides a powerful way to unravel the molecular components underlying complex traits. Expression QTL studies have been performed in several different model species, yet most of these linkage studies have been based on genetic segregation of two parental alleles. Recently we developed a multi-parental segregating population of 200 recombinant inbred lines (mpRILs) derived from four wild isolates (JU1511, JU1926, JU1931 and JU1941) in the nematode Caenorhabditis elegans . We used RNA-seq to investigate how multiple alleles affect gene expression in these mpRILs. We found 1,789 genes differentially expressed between the parental lines. Transgression, expression beyond any of the parental lines in the mpRILs, was found for 7,896 genes. For expression QTL mapping almost 9,000 SNPs were available. By combining these SNPs and the RNA-seq profiles of the mpRILs, we detected almost 6,800 eQTLs. Most trans -eQTLs (63%) co-locate in six newly identified trans -bands. The trans -eQTLs found in previous 2-parental allele eQTL experiments and this study showed some overlap (17.5%- 46.8%), highlighting on the one hand that a large group of genes is affected by polymorphic regulators across populations and conditions, on the other hand it shows that the mpRIL population allows identification of novel gene expression regulatory loci. Taken together, the analysis of our mpRIL population provides a more refined insight into C. elegans complex trait genetics and eQTLs in general, as well as a starting point to further test and develop advanced statistical models for detection of multi-allelic eQTLs and systems genetics studying the genotype-phenotype relationship.

ABSTRACT Animals integrate external cues with information about internal conditions such as metabolic state to execute the appropriate behavioral and developmental decisions. Information about food quality and quantity is assessed by the intestine and transmitted to modulate neuronal functions via mechanisms that are not fully understood. The conserved Target of Rapamycin complex 2 (TORC2) controls multiple processes in response to cellular stressors and growth factors. Here we show that TORC2 coordinates larval development and adult behaviors in response to environmental cues and feeding state in the bacterivorous nematode C. elegans . During development, pheromone, bacterial food, and temperature regulate expression of the daf-7 TGF-β and daf-28 insulin-like peptide in sensory neurons to promote a binary decision between reproductive growth and entry into the alternate dauer larval stage. We find that TORC2 acts in the intestine to regulate neuronal expression of both daf-7 and daf-28, which together reflect bacterial-diet dependent feeding status, thus providing a mechanism for integration of food signals with external cues in the regulation of neuroendocrine gene expression. In the adult, TORC2 similarly acts in the intestine to modulate food-regulated foraging behaviors via the PDFR-1 neuropeptide receptor. We also demonstrate that genetic variation affects food-dependent larval and adult phenotypes, and identify quantitative trait loci (QTL) associated with these traits.Together, these results suggest that TORC2 acts as a hub for communication of feeding state information from the gut to the brain, thereby contributing to modulation of neuronal function by internal state. AUTHOR SUMMARY Decision-making in all animals, including humans, involves weighing available information about the external environment as well as the animals’ internal conditions. Information about the environment is obtained via the sensory nervous system, whereas internal state can be assessed via cues such as levels of hormones or nutrients. How multiple external and internal inputs are processed in the nervous system to drive behavior or development is not fully understood. In this study, we examine how the nematode C. elegans integrates dietary information received by the gut with environmental signals to alter nervous system function. We have found that a signaling complex, called TORC2, acts in the gut to relay nutrition signals to alter hormonal signaling by the nervous system in C. elegans . Altered neuronal signaling in turn affects a food-dependent binary developmental decision in larvae, as well as food-dependent foraging behaviors in adults. Our results provide a mechanism by which animals prioritize specific signals such as feeding status to appropriately alter their development and/or behavior.

Accumulation of protein aggregates is a major cause of Parkinson's disease (PD), a progressive neurodegenerative condition that is one of the most common causes of dementia. Transgenic Caenorhabditis elegans worms expressing the human synaptic protein α-synuclein show inclusions of aggregated protein and replicate the defining pathological hallmarks of PD. It is however not known how PD progression and pathology differs among individual genetic backgrounds. Here, we compared gene expression patterns, and investigated the phenotypic consequences of transgenic α-synuclein expression in five different C. elegans genetic backgrounds. Transcriptome analysis indicates that the effects of α-synuclein expression on pathways associated with nutrient storage, lipid transportation and ion exchange depend on the genetic background. The gene expression changes we observe suggest that a range of phenotypes will be affected by α-synuclein expression. We experimentally confirm this, showing that the transgenic lines generally show delayed development, reduced lifespan, and an increased rate of matricidal hatching. These phenotypic effects coincide with the core changes in gene expression, linking developmental arrest, mobility, metabolic and cellular repair mechanisms to α-synuclein expression. Together, our results show both genotype-specific effects and core alterations in global gene expression and in phenotype in response to α-synuclein. We conclude that the PD effects are substantially modified by the genetic background, illustrating that genetic background mechanisms should be elucidated to understand individual variation in PD.