Abstract The genomes of six inbred strains were analyzed using long read (LR) sequencing. The results revealed that structural variants (SV) were very abundant within the genome of inbred mouse strains (4.8 per gene), which indicates that they could impact genetic traits. Analysis of the relationship between SNP and SV alleles across 53 inbred strains indicated that we have a very limited ability to infer whether SV are present using short read sequence data, even when nearby SNP alleles are known. The benefit of having a more complete map of the pattern of genetic variation was demonstrated by identifying at least three genetic factors that could underlie the unique neuroanatomic and behavioral features of BTBR mice that resemble human Autism Spectrum Disorder (ASD). Similar to the genetic findings in human ASD cohorts, the identified BTBR-unique alleles are very rare, and they cause high impact changes in genes that play a role in neurodevelopment and brain function.

Abstract The success of common wheat as the global staple crop is derived from genome diversity and redundancy as a result of allopolyploidization [1-3], giving rise to the major question how the divergent and convergent transcription among different subgenomes are achieved and harmonized in a single cell. The regulatory information is largely encoded in DNA regulatory elements (REs) interpreted by sequence specific transcription factors (TFs). Here, we created a catalog of genome-wide TF-binding sites (TFBS) to assemble an extensive wheat regulatory network comprising connections among 189 TFs and 3,714,431 REs, which enhances the understanding of wheat regulatory mechanisms on an unprecedented scale. A significant fraction of subgenome-divergent TFBS are derived from recent subgenome-asymmetric expansion of particular transposable element (TE) families. In contrary, TFBS derived from ancient TE expansion largely underwent parallel purifying selection during independent evolution of each subgenome, despite extensive unbalanced turnover of flanking TEs. Altogether, the subgenome-convergent and -divergent regulation in common wheat is orchestrated via differential evolutionary selection on paleo- and neo-TEs.

ABSTRACT The polymerase of the influenza virus is part of the key machinery necessary for viral replication. However, the avian influenza virus polymerase is restricted in mammalian cells. The cellular protein ANP32A has been recently found to interact with viral polymerase, and to both influence polymerase activity and interspecies restriction. Here we report that either ANP32A or ANP32B is indispensable for influenza A virus RNA replication. The contribution of ANP32B is equal to that of ANP32A, and together they play a fundamental role in the activity of mammalian influenza A virus polymerase, while neither human ANP32A nor ANP32B support the activity of avian viral polymerase. Interestingly, we found that avian ANP32B was naturally inactive, leaving ANP32A alone to support viral replication. Two amino acid mutations at sites 129-130 in chicken ANP32B lead to the loss of support of viral replication and weak interaction with the viral polymerase complex, and these amino acids are also crucial in the maintenance of viral polymerase activity in other ANP32 proteins. Our findings strongly support ANP32A&B as key factors for both virus replication and adaption. IMPORTANCE The key host factors involved in the influenza A viral the polymerase activity and RNA replication remain largely unknown. Here we provide evidence that ANP32A and ANP32B from different species are powerful factors in the maintenance of viral polymerase activity. Human ANP32A and ANP32B contribute equally to support human influenza virus RNA replication. However, unlike avian ANP32A, the avian ANP32B is evolutionarily non-functional in supporting viral replication because of a 129-130 site mutation. The 129-130 site plays an important role in ANP32A/B and viral polymerase interaction, therefore determine viral replication, suggesting a novel interface as a potential target for the development of anti-influenza strategies.

Abstract Population structure (PS) has been shown to cause false positive signals in genome-wide association studies (GWAS). Since PS correction is routinely used in human GWAS, it was assumed that it also should be utilized for murine GWAS using inbred strains. Nevertheless, there are fundamental differences between murine and human GWAS, and the impact of PS on murine GWAS results has not been thoroughly investigated. To assess the impact of PS on murine GWAS, we examined 8223 datasets that characterized biomedical responses in panels of inbred mouse strains. Surprisingly, we found that the PS had a minimal impact on datasets characterizing responses in ≤20 strains; and relatively little impact on the majority of datasets characterizing >20 strains. Moreover, there were examples where association signals within known causative genes could be rejected if PS correction methods were utilized. PS assessment should be carefully used and should be considered in conjunction with other criteria when assessing the candidate genes identified in GWAS using inbred mouse strains.

Abstract Background To characterize fibrogenic mechanisms, genome engineering and a human hepatic organoid system was used to produce an in vitro model for human liver fibrosis. Methods and results Human hepatic organoids that were engineered to express the most common causative mutation for Autosomal Recessive Polycystic Kidney Disease (ARPKD) developed the key features of ARPKD liver pathology (abnormal bile ducts and hepatic fibrosis) in only 21 days. Second harmonic generation microscopy confirmed that the ARPKD mutation increased collagen abundance and thick collagen fiber production in hepatic organoids; and we demonstrated that these changes mirrored that occurring in ARPKD liver tissue. Transcriptomic and other analyses indicated that the ARPKD mutation generates cholangiocytes with increased TGFβ-associated pathway activation, which are actively involved in collagen fiber generation. The abnormal cholangiocytes promote the expansion of collagen-producing myofibroblasts with markedly increased PDGFRβ protein expression and an activated STAT3 signaling pathway. Moreover, the transcriptome of ARPKD organoid myofibroblasts resembled that of myofibroblasts in liver tissue obtained from patients with commonly occurring acquired forms of liver fibrosis. The involvement of the PDGFRB pathway was confirmed by the anti-fibrotic effect observed when ARPKD organoids were treated with PDGFRB inhibitors. Conclusions Besides providing mechanistic insight into the pathogenesis of congenital (and possibly acquired) forms of liver fibrosis, ARPKD organoids could also be used to test the anti-fibrotic efficacy of potential anti-fibrotic therapies.

Abstract Due to the limitations of available in vitro systems and animal models, we lack a detailed understanding of the pathogenetic mechanisms and have minimal treatment options for liver fibrosis. To overcome this barrier, we engineered a live cell imaging system that identifies collagen producing cells in a human multi-lineage hepatic organoid. This system was adapted for use as a microwell-based platform (i.e., microHOs) where exposure to PDGF or TGFβ1 induced the formation of thick collagen fibers. Transcriptomic analysis revealed that TGFβ1 exposure converted a sub-population of hepatic stellate-like cells into myofibroblast-like cells, which contribute to the development of liver fibrosis. When pro-fibrotic intracellular signaling pathways were examined using pharmacological probes, the anti-fibrotic effect of receptor-specific tyrosine kinase inhibitors was limited to the fibrosis induced by the corresponding growth factor, which indicates that their anti-fibrotic efficacy would be limited to fibrotic diseases that were solely mediated by that growth factor. In contrast, GSK3β or p38 MAPK inhibitors could prevent TGFβ1- or PDGF-induced fibrosis in microHOs because they block intracellular signaling pathways that are commonly utilized by the TGFβ1 and PDGF receptors. Hence, these studies identified GSK3β and p38 MAPK inhibitors as potential new broad-spectrum therapies for liver fibrosis, and it is likely that other new therapies could subsequently be identified using this microHO system.

ABSTRACT MicroRNAs (miRNAs), which play critical roles in gene regulatory networks, have emerged as promising diagnostic and prognostic biomarkers for human cancer. In particular, circulating miRNAs that are secreted into circulation exist in remarkably stable forms, and have enormous potential to be leveraged as non-invasive biomarkers for early cancer detection. Novel and user-friendly tools are desperately needed to facilitate data mining of the vast amount of miRNA expression data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and large-scale circulating miRNA profiling studies. To fill this void, we developed CancerMIRNome, a comprehensive database for the interactive analysis and visualization of miRNA expression profiles based on 10,998 samples from 33 TCGA projects and 21,993 samples from 40 public circulating miRNome datasets. A series of cutting-edge bioinformatics tools and machine learning algorithms have been packaged in CancerMIRNome, allowing for the pan-cancer analysis of a miRNA of interest across multiple cancer types and the comprehensive analysis of miRNome profiles to identify dysregulated miRNAs and develop diagnostic or prognostic signatures. The data analysis and visualization modules will greatly facilitate the exploit of the valuable resources and promote translational application of miRNA biomarkers in cancer. The CancerMIRNome database is publicly available at http://bioinfo.jialab-ucr.org/CancerMIRNome .

Abstract Genetic variation accounts for much of the risk for developing a substance use disorder (SUD). Inbred mouse strains exhibit substantial and heritable differences in the extent of voluntary cocaine intravenous self-administration (IVSA). Computational genetic analysis of IVSA data obtained from an inbred strain panel identified Nav1, a member of the neuron navigator family that regulates dendrite formation and axonal guidance, as a candidate gene. To test this hypothesis, we generated and characterized Nav1 knockout (KO) mice. Nav1 KO mice exhibited increased cocaine intake during IVSA testing. Surprisingly, Nav1 KO mice also displayed a reduced susceptibility to become opioid dependent or develop opioid-induced hyperalgesia after chronic morphine administration, and had impaired spatial learning/memory. Immunohistochemistry and electrophysiology studies revealed that inhibitory synapse density in the cortex of Nav1 KO mice was reduced, and excitatory synaptic transmission was increased in the Nav1 KO cortex and hippocampus. Transcriptomic analysis revealed that Nav1 KO mice had a marked increase in excitatory neurons in a deep cortical layer. Collectively, our results indicate that Nav1 regulates learning, memory, and the response to multiple addictive drugs, and that changes in the excitatory and inhibitory synaptic balance in the cortex and hippocampus could possibly mediate these phenotypic effects.

Abstract Inbred mouse strains reveal the molecular basis of mammalian traits and diseases, particularly recessive ones. We utilized mouse community curated resources to set up an automated screen to discover novel testable gene function hypotheses. Using 11,832 community contributed strain-differentiating experiments and trait presence/absence scoring, we searched for all experiments where strains can be split by their phenotypic values (e.g., high vs. low responders). Then, using 48 sequenced strains, we found one or more candidate gene for each experiment where homozygous high-impact variants (such as stopgain, frameshifts) segregate strains into these same binary grouping. Our approach rediscovered 212 known gene-phenotype relationships, almost always highlighting potentially novel causal variants, as well as thousands of gene function hypotheses. To help find the most exciting hypotheses, we improved the state of the art in machine learning driven literature-based discovery (LBD). Reading on our top 3 ranked candidate genes per experiment reveals 80% of rediscovered relationships, compared to 5% reading at random. We proposed 1,842 novel gene-phenotype testable hypotheses using our approach. We built a web portal at aimhigh.stanford.edu to allow researchers to view all our testable hypotheses in detail. Our open-source code can be rerun as more sequenced strains and phenotyping experiments become available.