The recent success of channelrhodopsin in optogenetics has also caused increasing interest in enzymes that are directly activated by light. We have identified in the genome of the bacterium Beggiatoa a DNA sequence encoding an adenylyl cyclase directly linked to a BLUF (blue light receptor using FAD) type light sensor domain. In Escherichia coli and Xenopus oocytes, this photoactivated adenylyl cyclase (bPAC) showed cyclase activity that is low in darkness but increased 300-fold in the light. This enzymatic activity decays thermally within 20 s in parallel with the red-shifted BLUF photointermediate. bPAC is well expressed in pyramidal neurons and, in combination with cyclic nucleotide gated channels, causes efficient light-induced depolarization. In the Drosophila central nervous system, bPAC mediates light-dependent cAMP increase and behavioral changes in freely moving animals. bPAC seems a perfect optogenetic tool for light modulation of cAMP in neuronal cells and tissues and for studying cAMP-dependent processes in live animals. The recent success of channelrhodopsin in optogenetics has also caused increasing interest in enzymes that are directly activated by light. We have identified in the genome of the bacterium Beggiatoa a DNA sequence encoding an adenylyl cyclase directly linked to a BLUF (blue light receptor using FAD) type light sensor domain. In Escherichia coli and Xenopus oocytes, this photoactivated adenylyl cyclase (bPAC) showed cyclase activity that is low in darkness but increased 300-fold in the light. This enzymatic activity decays thermally within 20 s in parallel with the red-shifted BLUF photointermediate. bPAC is well expressed in pyramidal neurons and, in combination with cyclic nucleotide gated channels, causes efficient light-induced depolarization. In the Drosophila central nervous system, bPAC mediates light-dependent cAMP increase and behavioral changes in freely moving animals. bPAC seems a perfect optogenetic tool for light modulation of cAMP in neuronal cells and tissues and for studying cAMP-dependent processes in live animals.

Abstract There is a wealth of data indicating human bone marrow derived stromal cells (HBMSCs) contain the skeletal stem cell (SSC) with the potential to differentiate along the stromal osteogenic, adipogenic and chondrogenic lineages. However, despite these advances, current methods to isolate skeletal stem cells (SSCs) from human tissues have proved challenging as no single specific marker has been identified limiting understanding of SSC fate, immunophenotype and the widespread clinical application of these cells. While a number of cell surface markers can enrich for SSCs, none of the proposed markers, alone, provide a platform to isolate single cells with the ability to form bone, cartilage, and adipose tissue in humans. The current study details the application of oligonucleotide-coated nanoparticles, spherical nucleic acids (SNAs), to rapidly isolate human cells using mRNAs signatures detected in SSCs in real time, to identify stem and progenitor skeletal populations using single cell RNA sequencing. Based on scRNA-seq of samples from 11 patients, this method was able to identify novel targets for SSC enrichment, which were assessed in a total of 80 patients. This methodology was able to isolate potential SSCs found at a frequency of <1 in 1,000,000 in human bone marrow, with a capacity for tri-lineage differentiation in vitro . The current approach provides new targets and a platform to advance SSC isolation, enrichment with significant therapeutic impact therein.

ABSTRACT Modern single cell experiments have revealed unexpected heterogeneity in apparently functionally ‘pure’ cell populations. However, we are still lacking a conceptual framework to understand this heterogeneity. Here, we propose that cellular memories – the ability of individual cells to record their developmental past and adapt their response to their environment accordingly – are an essential ingredient in any such theory. We illustrate this idea by considering a simple age-structured model of stem cell proliferation. Using this model we argue that heterogeneity is central to stem cell population function, and memories naturally explain why stem cell numbers increase through life, yet regenerative potency simultaneously declines.

Loss of stem cell self-renewal may underpin aging. Here, we combined single cell profiling, deep-learning, mathematical modelling and in vivo functional studies to explore how hematopoietic stem cell (HSC) division patterns evolve with age. We trained an artificial neural network (ANN) to accurately identify cell types in the hematopoietic hierarchy and predict their age from their gene expression patterns. We then used this ANN to compare daughter cell identities immediately after HSC divisions, and found that HSC self-renewal declines sharply with age. Furthermore, while HSC cell divisions are deterministic and intrinsically-regulated in young and old age, they become stochastic and niche-sensitive in mid-life. Analysis of evolving division patterns indicated that the self-renewal ability an individual HSC depends upon number times it has divided previously. We propose a model of HSC proliferation that accurately predicts the accumulation of HSCs with age, and reconciles the stochastic and instructive views of fate commitment.

Abstract Embryonic stem (ES) cells represent a popular model system for investigating development, tissue regeneration and repair. Although much is known about the molecular mechanisms that regulate the balance between self-renewal and lineage commitment in ES cells, the spatiotemporal integration of responsive signalling pathways with core transcriptional regulatory networks are complex and only partially understood. Moreover, measurements made on populations of cells reveal only average properties of the underlying regulatory networks, obscuring their fine detail. Here, we discuss the reconstruction of regulatory networks in individual cells using novel single cell transcriptomics and proteomics, in order to expand our understanding of the molecular basis of pluripotency, including the role of cell-cell variability within ES cell populations, and ways in which networks may be controlled in order to reliably manipulate cell behaviour.

Human epidermal Langerhans cells (LCs) can coordinate both immunogenic and tolerogenic immune responses, creating an attractive opportunity for immunomodulation strategies. To investigate transcriptional determinants of human primary LC tolerance we applied single cells RNA-sequencing combined with extensive functional analysis. Unsupervised clustering of single cell transcriptomes indicated that steady-state LC populations exist in a spectrum of immune activation between two states: immunocompetent and immature, distinguishable by high or low CD86 expression, respectively. Suprisingly, LC immunompetency was critical for the efficient induction of regulatory T cells during co-culture assays with naive CD4+ T cells and expansion of autologous memory T cells. Consistently, LC tolerogenic potential was significantly enhanced upon migration from the epidermis. Transcriptional programmes underpinning LC immunocompetency, with increased expression of dendritic cell activation markers (CD83, HLA-DRA and CCR7), were complemented with expression of tolerogenic markers (IDO1, LGALS1 and AHR) in migrated LC. Using protein expression analysis and perturbation with inhibitors, we confirmed the role of IDO1 as a key regulator of LC tolerogenic responses induced during LC migration, identified AHR as a potential component of IDO1-regulatory feedback loop, and demonstrated LC-mediated tolerance can be modulated through treatment with dexamethasone, indicating an opportunity for targeted therapeutic interventions in inflammatory skin disease.

Langerhans cells (LCs) in the epidermis present MHC I and MHC II-restricted antigens thereby priming either CD8 or CD4 T cell immune responses. The genomic programs and transcription factors regulating antigen presentation in LCs remain to be elucidated. We show human LCs are highly efficient in MHC I-antigen cross-presentation but lack the transcription factor IRF8 that is critical in dendritic cells. LC migration from the epidermis enhances their ability to cross-present antigens and is accompanied by the induction of the transcription factor IRF4, whose expression is correlated by scRNA-seq with genes involved in ubiquitin-dependent protein degradation. Chromatin profiling reveals enrichment of EICE and AICE composite DNA binding motifs in regulatory regions of antigen-presentation genes, which can be recognized by IRF4 in conjunction with PU.1 or BATF3 expressed in LCs. Thus, the genomic programming of human LCs including inducible expression of IRF4 with enhanced cross-presentation distinguishes them from conventional dendritic cells.

A number of important pluripotency regulators, including the transcription factor Nanog, are observed to fluctuate stochastically in individual embryonic stem (ES) cells. By transiently priming cells for commitment to different lineages, these fluctuations are thought to be important to the maintenance of, and exit from, pluripotency. However, since temporal changes in intracellular protein abundances cannot be measured directly in live cells, these fluctuations are typically assessed using genetically engineered reporter cell lines that produce a fluorescent signal as a proxy for protein expression. Here, using a combination of mathematical modeling and experiment, we show that there are unforeseen ways in which widely used reporter strategies can systemically disturb the dynamics they are intended to monitor, sometimes giving profoundly misleading results. In the case of Nanog we show how genetic reporters can compromise the behavior of important pluripotency-sustaining positive feedback loops, and induce a bifurcation in the underlying dynamics that gives rise to heterogeneous Nanog expression patterns in reporter cell lines that are not representative of the wild-type. These findings help explain the range of published observations of Nanog variability and highlight a fundamental measurement problem in cell biology.

ABSTRACT Langerhans cells (LCs) reside in the epidermis as a dense network of immune system sentinels, coordinating both immunogenic and tolerogenic immune responses. To determine molecular switches directing induction of LC immune activation, we performed mathematical modelling of gene regulatory networks identified by single cell RNA sequencing of LCs exposed to TNF, a key pro-inflammatory signal produced by the skin. Our approach delineated three programmes of LC phenotypic activation (immunogenic, tolerogenic or ambivalent), and confirmed that TNF enhanced LC immunogenic programming. Through regulon analysis followed by mutual information modelling, we identified IRF1 as the key transcription factor for the regulation of immunogenicity in LCs. Application of a mathematical toggle switch model, coupling IRF1 with tolerance-inducing transcription factors, determined the key set of transcription factors regulating the switch between tolerance and immunogenicity, and correctly predicted LC behaviour in LCs derived from different body sites. Our findings provide a mechanistic explanation of how combinatorial interactions between different transcription factors can coordinate specific transcriptional programmes in human LCs, interpreting the microenvironmental context of the local tissue microenvironments.