Abstract Stomata are adjustable pores on leaf surfaces that regulate the trade-off of CO 2 uptake with water vapor loss, thus having critical roles in controlling photosynthetic carbon gain and plant water use. The lack of easy, rapid methods for phenotyping epidermal cell traits have limited the use of quantitative, forward and reverse genetics to discover the genetic basis of stomatal patterning. A new high-throughput epidermal cell phenotyping pipeline is presented here and used for quantitative trait loci (QTL) mapping in field-grown maize. The locations and sizes of stomatal complexes and pavement cells on images acquired by an optical topometer from mature leaves were automatically determined. Computer estimated stomatal complex density (SCD; R 2 = 0.97) and stomatal complex area (SCA; R 2 = 0.71) were strongly correlated with human measurements. Leaf gas exchange traits correlated with the dimensions and proportion of stomatal complexes but, unexpectedly, did not correlate with SCD. Genetic variation in epidermal traits were consistent across two field seasons. Out of 143 QTLs in total, 36 QTLs were consistently identified for a given trait in both years. 24 hotspots of overlapping QTLs for multiple traits were identified. Orthologs of genes known to regulate stomatal patterning in Arabidopsis were located within some, but not all, of these regions. This study demonstrates how discovery of the genetic basis for stomatal patterning can be accelerated in maize, a model for C 4 species where these processes are poorly understood. One sentence summary Optical topometry and machine learning tools were developed to assess epidermal cell patterning, and applied to analyze its genetic architecture alongside leaf photosynthetic gas exchange in maize.

ABSTRACT DddA -derived cytosine base editors (DdCBEs) and transcription activator-like effector (TALE)-linked deaminases (TALEDs) catalyze targeted base editing of mitochondrial DNA (mtDNA) in eukaryotic cells, a method useful for modeling of mitochondrial genetic disorders and developing novel therapeutic modalities. Here, we report that A-to-G editing TALEDs but not C-to-T editing DdCBEs induce tens of thousands of transcriptome-wide off-target edits in human cells. To avoid these unwanted RNA edits, we engineered the substrate-binding site in TadA8e, the deoxy-adenine deaminase in TALEDs, and created TALED variants with fine-tuned deaminase activity. Our engineered TALED variants not only reduced RNA off-target edits by > 99% but also minimized off-target mtDNA mutations and bystander edits at a target site. Unlike wild-type versions, our TALED variants were not cytotoxic and did not cause developmental arrest of mouse embryos. As a result, we obtained mice with pathogenic mtDNA mutations, associated with Leigh disease, which showed reduced heart rates.

Abstract We present a global optimization routine for the variational quantum algorithms, which utilizes the dynamic tunneling flow. Originally designed to leverage information gathered by a gradient-based optimizer around local minima, we adapt the conventional dynamic tunneling flow to exploit the distance measure of quantum states, resolving issues of extrinsic degeneracy arising from the parametrization of quantum states. Our global optimization algorithm is applied to the variational quantum eigensolver for the transverse-field Ising model to demonstrate the performance of our routine while comparing it with the conventional dynamic tunneling method, which is based on the Euclidean distance measure on the parameter space.