Recent advances in next-generation sequencing (NGS) technologies have triggered the rapid accumulation of publicly available multi-omics datasets. The application of integrated omics to explore robust signatures for clinical translation is increasingly emphasized, and this is attributed to the clinical success of immune checkpoint blockades in diverse malignancies. However, effective tools for comprehensively interpreting multi-omics data are still warranted to provide increased granularity into the intrinsic mechanism of oncogenesis and immunotherapeutic sensitivity. Therefore, we developed a computational tool for effective Immuno-Oncology Biological Research (IOBR), providing a comprehensive investigation of the estimation of reported or user-built signatures, TME deconvolution, and signature construction based on multi-omics data. Notably, IOBR offers batch analyses of these signatures and their correlations with clinical phenotypes, long non-coding RNA (lncRNA) profiling, genomic characteristics, and signatures generated from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data in different cancer settings. Additionally, IOBR integrates multiple existing microenvironmental deconvolution methodologies and signature construction tools for convenient comparison and selection. Collectively, IOBR is a user-friendly tool for leveraging multi-omics data to facilitate immuno-oncology exploration and to unveil tumor-immune interactions and accelerating precision immunotherapy.

Motivation: Recent advance in next generation sequencing has triggered the rapid accumulation of publicly available multi-omics datasets. The application of integrated omics to exploring robust signatures for clinical translation is increasingly highlighted, attributed to the clinical success of immune checkpoint blockade in diverse malignancies. However, effective tools to comprehensively interpret multi-omics data is still warranted to provide increased granularity into intrinsic mechanism of oncogenesis and immunotherapeutic sensitivity. Results: We developed a computational tool for effective Immuno-Oncology Biological Research (IOBR), providing comprehensive investigation of estimation of reported or user-built signatures, TME deconvolution and signature construction base on multi-omics data. Notably, IOBR offers batch analyses of these signatures and their correlations with clinical phenotypes, lncRNA profiling, genomic characteristics and signatures generated from single-cell RNA sequencing data in different cancer settings. Additionally, IOBR also integrates multiple existing microenvironmental deconvolution methodologies and signature construction tools for convenient comparison and selection. Collectively, IOBR is a user-friendly tool, to leverage multi-omics data to facilitate immuno-oncology exploration and unveiling of tumor-immune interactions and accelerating precision immunotherapy.

We constructed a reference atlas of mushroom formation based on developmental transcriptome data of six species and comparisons of >200 whole genomes, to elucidate the core genetic program of complex multicellularity and fruiting body development in mushroom-forming fungi (Agaricomycetes). Nearly 300 conserved gene families and >70 functional groups contained developmentally regulated genes from five to six species, covering functions related to fungal cell wall (FCW) remodeling, targeted protein degradation, signal transduction, adhesion and small secreted proteins (including effector-like orphan genes). Several of these families, including F-box proteins, protein kinases and cadherin-like proteins, showed massive expansions in Agaricomycetes, with many convergently expanded in multicellular plants and/or animals too, reflecting broad genetic convergence among independently evolved complex multicellular lineages. This study provides a novel entry point to studying mushroom development and complex multicellularity in one of the largest clades of complex eukaryotic organisms.

Abstract Background Immunotherapies targeting immune checkpoints have gained increasing attention in cancer treatment, emphasizing the need for predictive biomarkers. Circular RNAs (circRNAs) have emerged as critical regulators of tumor immunity, particularly in the PD- 1/PD-L1 pathway, and have shown potential in predicting the efficacy of immunotherapies. However, the precise roles of circRNAs in cancer immunotherapy remain incompletely understood. While existing databases focus on either circRNA profiles or immunotherapy cohorts, there is currently no platform that enables the exploration of the intricate interplay between circRNAs and anti-tumor immunotherapy. Therefore, the development of a comprehensive resource that integrates circRNA profiles, immunotherapy response data, and clinical benefits is crucial for advancing our understanding of circRNA-mediated tumor-immune interactions and developing effective immunotherapy biomarkers. Methods To address these gaps, we constructed the Cancer CircRNA Immunome Atlas (TCCIA), the first database that combines circRNA profiles, immunotherapy response data, and clinical outcomes across multi-cancer types. The construction of TCCIA involved applying standardized preprocessing to the raw sequencing FASTQ files, characterizing circRNA profiles using CIRCexplorer2, analyzing tumor immunophenotypes through IOBR, and compiling immunotherapy response data from diverse cohorts treated with immune-checkpoint blockades (ICBs). Results TCCIA encompasses over 3,700 clinical samples obtained from 18 cohorts treated with ICBs, including PD-1/PD-L1 and CTLA-4 inhibitors, along with other treatment modalities. The database provides researchers and clinicians with a cloud-based platform that enables interactive exploration of circRNA data in the context of ICB. The platform offers a range of analytical tools, including visualization of circRNA abundance and correlation, association analysis between circRNAs and clinical variables, assessment of the tumor immune microenvironment, exploration of tumor molecular signatures, evaluation of treatment response or prognosis, and identification of altered circRNAs in immunotherapy-sensitive and resistant tumors. To illustrate the utility of TCCIA, we performed a re-analysis on a melanoma cohort with TCCIA, and found that an isoform of circTMTC3, TMTC3:+:chr12:88148287:88176319, played a significant role in predicting unfavorable survival outcomes and treatment nonresponse. Conclusions TCCIA represents a significant advancement over existing resources, providing a comprehensive platform to investigate the role of circRNAs in immune oncology. What is already known on this topic Prior knowledge indicated that circRNAs are involved in tumor immunity and have potential as predictive biomarkers for immunotherapy efficacy. However, there lacked a comprehensive database that integrated circRNA profiles and immunotherapy response data, necessitating this study. What this study adds This study introduces TCCIA, a database that combines circRNA profiles, immunotherapy response data, and clinical outcomes. It provides a diverse collection of clinical samples and an interactive platform, enabling in-depth exploration of circRNAs in the context of checkpoint-blockade immunotherapy. How this study might affect research, practice or policy The findings of this study offer valuable insights into the roles of circRNAs in tumor-immune interactions and provide a resource for researchers and clinicians in the field of immune-oncology. TCCIA has the potential to guide personalized immunotherapeutic strategies and contribute to future research, clinical practice, and policy decisions in checkpoint-blockade immunotherapy and biomarker development.

ABSTRACT The identification of cancer maintenance genes—driver genes essential to tumor survival—is fundamental for developing effective cancer therapy. Transposon-based insertional mutagenesis screens can identify cancer driver genes broadly but not discriminate maintenance from progression or initiation drivers, which contribute to cancer phenotypes and tumorigenesis, respectively. We engineered a nested, double-jumping transposon system to first dysregulate gene expression during tumorigenesis and then restore gene expression following tumor induction, allowing for genome-wide screening of maintenance essentiality in vivo . In a mouse model of medulloblastoma, the most common pediatric malignancy, insertion and remobilization of this nested transposon uncovers potassium channel genes as recurrent maintenance drivers. In human medulloblastoma, KCNB2 is the most overexpressed potassium channel across Group 3, Group 4, and SHH subgroups, and Kcnb2 knockout in mice diminishes the replicative potential of medulloblastoma-propagating cells to mitigate tumor growth. Kcnb2 governs potassium homeostasis to regulate plasma membrane tension-gated EGFR signaling, which drives proliferative expansion of medulloblastoma-propagating cells. Thus, our novel transposon system reveals potassium homeostasis as essential to tumor maintenance through biomechanical modulation of membrane signaling.

Hepatocyte replication maintains liver homeostasis and integrity. It is impaired in chronic liver disease, promoting disease progression. Herein, we have identified NF-kB-inducing kinase (NIK) as an unrecognized suppressor of hepatocyte replication. Hepatic NIK was aberrantly activated in chronic liver disease. Hepatocyte-specific deletion of NIK or its downstream mediator IKKα substantially accelerated hepatocyte proliferation and liver regeneration following partial hepatectomy. Mechanistically, NIK and IKKα suppressed the mitogenic JAK2/STAT3 pathway, thereby inhibiting hepatocyte cell cycle progression. Remarkably, inactivation of hepatic NIK largely reversed suppression of the hepatic JAK2/STAT3 pathway, hepatocyte replication, and liver regeneration induced by either chronic liver injury or metabolic stress. Our data suggest that hepatic NIK acts as a rheostat for liver regeneration to restrain liver overgrowth. Pathologic activation of hepatic NIK blocks hepatocyte replication, likely contributing to liver disease progression.

Abnormal interactions between misfolded mutant and wild-type (WT) proinsulin in the endoplasmic reticulum (ER) drive the molecular pathogenesis of Mutant-INS-gene induced Diabetes of Youth (MIDY). How these abnormal interactions are initiated remains unknown. Normally, proinsulin-WT dimerizes in the ER. Here, we suggest that the normal proinsulin-proinsulin contact surface, involving the B-chain, contributes to dominant-negative effects of misfolded MIDY mutants. Specifically, we find that proinsulin Tyr-B16, which is a key residue in normal proinsulin dimerization, helps confer dominant-negative behavior of MIDY mutant proinsulin-C(A7)Y. Substitutions of Tyr-B16 with ether Ala, Asp, or Pro in proinsulin-C(A7)Y each decrease the abnormal interactions between the MIDY mutant and proinsulin-WT, rescuing proinsulin-WT export, limiting ER stress, and increasing insulin production in b-cells and human islets. This study reveals the first evidence indicating that noncovalent proinsulin-proinsulin contact initiates dominant-negative behavior of misfolded proinsulin, pointing to a novel therapeutic target to enhance bystander proinsulin export for increased insulin production.