Single molecular fluorescence in situ hybridization (smFISH) detects RNA transcripts with spatial information and digital molecular counting. However, the broad usage of smFISH is still hindered by the complex chemical probe conjugation or microscopy set-up, especially for investigating multiple gene expression. Here we present a multiple fluorophore enzymatic labeling method (termed HuluFISH) for smFISH probes to achieve flexible combinatorial color barcoding in single hybridization step. The multiplex capacity of HuluFISH follows an exponential growth with the increase of the number of fluorophore types. We demonstrate that this method can be used to detect cellular heterogeneity in embryonic mouse brain on single cell level.

Transcription is initiated at the core promoter, which confers specific functions depending on the unique combination of core promoter elements. The downstream core promoter element (DPE) is found in many genes related to heart and mesodermal development. However, the function of these core promoter elements has thus far been studied primarily in isolated, in vitro or reporter gene settings. tinman (tin) encodes a key transcription factor that regulates the formation of the dorsal musculature and heart. Pioneering a novel approach utilizing both CRISPR and nascent transcriptomics, we show that a substitution mutation of the functional tin DPE motif within the natural context of the core promoter results in a massive perturbation of Tinman's regulatory network orchestrating dorsal musculature and heart formation. Mutation of endogenous tin DPE reduced the expression of tin and distinct target genes, resulting in significantly reduced viability and an overall decrease in adult heart function. We demonstrate the feasibility and importance of characterizing DNA sequence elements in vivo in their natural context, and accentuate the critical impact a single DPE motif has during Drosophila embryogenesis and functional heart formation.

How overall tumor growth emerges from the properties of functionally heterogeneous tumor cell subpopulations is a fundamental question of cancer biology. Here we combined lineage tracing, continuous monitoring of tumor mass, proliferation assays and transcriptomics with mathematical modeling and statistical inference to dissect the growth of glioblastoma in mice. We found that tumors grow exponentially at the rate of symmetric divisions of brain tumor stem cells (BTSCs). Spatial modeling predicts, and data show, that BTSCs accumulate at the tumor rim rather than in the core. The physiological differentiation hierarchy downstream of BTSCs is preserved in mice and humans: transit amplifying progenitors give rise to terminally differentiated cells. Consistent with our quantification of the mechanisms underlying tumor growth, molecular data show elevated expression of cell cycle- and migration-related genes in BTSCs. Our systematic approach reveals fundamental properties of glioblastoma and may be transferable to the study of other animal models of cancer.