The plant hormone auxin is thought to provide positional information for patterning during development. It is still unclear, however, precisely how auxin is distributed across tissues and how the hormone is sensed in space and time. The control of gene expression in response to auxin involves a complex network of over 50 potentially interacting transcriptional activators and repressors, the auxin response factors (ARFs) and Aux/IAAs. Here, we perform a large-scale analysis of the Aux/IAA-ARF pathway in the shoot apex of Arabidopsis, where dynamic auxin-based patterning controls organogenesis. A comprehensive expression map and full interactome uncovered an unexpectedly simple distribution and structure of this pathway in the shoot apex. A mathematical model of the Aux/IAA-ARF network predicted a strong buffering capacity along with spatial differences in auxin sensitivity. We then tested and confirmed these predictions using a novel auxin signalling sensor that reports input into the signalling pathway, in conjunction with the published DR5 transcriptional output reporter. Our results provide evidence that the auxin signalling network is essential to create robust patterns at the shoot apex.

The Erdös–Rényi model of a network is simple and possesses many explicit expressions for average and asymptotic properties, but it does not fit well to real-world networks. The vertices of those networks are often structured in unknown classes (functionally related proteins or social communities) with different connectivity properties. The stochastic block structures model was proposed for this purpose in the context of social sciences, using a Bayesian approach. We consider the same model in a frequentest statistical framework. We give the degree distribution and the clustering coefficient associated with this model, a variational method to estimate its parameters and a model selection criterion to select the number of classes. This estimation procedure allows us to deal with large networks containing thousands of vertices. The method is used to uncover the modular structure of a network of enzymatic reactions.

Abstract Sex determination is poorly understood in plants. Amborella trichopoda is a well-known plant model for evo-devo studies, which is also dioecious (has male and female individuals), with an unknown sex determination mechanism. A. trichopoda is a “sex switcher”, which points to possible environmental factors that act on sex, but populations grown from seed under greenhouse conditions exhibit a 50:50 sex ratio, which indicates the operation of genetic factors. Here, we use a new method ( SDpop ) to identify sex-linked genes from genotyping data of male and female individuals sampled in the field, and find that A. trichopoda has a ZW sex-chromosome system. The sex-linked genes map to a 4 Mb sex-determining region on chromosome 9. The low extent of ZW divergence suggests these sex chromosomes are of recent origin, which is consistent with dioecy being derived character in the A. trichopoda lineage. Our work has uncovered clearly formed sex chromosomes in a species in which both genetic and environmental factors can influence sex. One Sentence Summary Amborella trichopoda , a dioecious species in which both genetics and the environment influence sex, possesses a pair of quite recently evolved ZW chromosomes.

Abstract Cell differentiation requires the integration of two opposite processes, a stabilizing cellular memory, especially at the transcriptional scale, and a burst of gene expression variability which follows the differentiation induction. Therefore, the actual capacity of a cell to undergo phenotypic change during a differentiation process relies upon a modification in this balance which favors change-inducing gene expression variability. However, there are no experimental data providing insight on how fast the transcriptomes of identical cells would diverge on the scale of the very first two cell divisions during the differentiation process. In order to quantitatively address this question, we developed different experimental methods to recover the transcriptomes of related cells, after one and two divisions, while preserving the information about their lineage at the scale of a single cell division. We analyzed the transcriptomes of related cells from two differentiation biological systems (human CD34+ cells and T2EC chicken primary erythrocytic progenitors) using two different single-cell transcriptomics technologies (sc-RT-qPCR and scRNA-seq). We identified that the gene transcription profiles of differentiating sister-cells are more similar to each-other than to those of non related cells of the same type, sharing the same environment and undergoing similar biological processes. More importantly, we observed greater discrepancies between differentiating sister-cells than between self-renewing sister-cells. Furthermore, a continuous increase in this divergence from first generation to second generation was observed when comparing differentiating cousin-cells to self renewing cousin-cells. Our results are in favor of a continuous and gradual erasure of transcriptional memory during the differentiation process.

Abstract Replication of vertebrate genomes is tightly regulated to ensure accurate duplication, but our understanding of the interplay between genetic and epigenetic factors in this regulation remains incomplete. Here, we investigated the involvement of three elements enriched at gene promoters and replication origins: guanine-rich motifs potentially forming G-quadruplexes (pG4s), nucleosome-free regions (NFRs), and the histone variant H2A.Z, in the firing of origins of replication in vertebrates. We show that two pG4s on the same DNA strand (dimeric pG4s) are sufficient to induce assembly of an efficient minimal replication origin without inducing transcription. Dimeric pG4s in replication origins trigger formation of an NFR next to precisely-positioned nucleosomes enriched in H2A.Z on this minimal origin and genome-wide. Thus, our data suggest a crucial role for dimeric pG4s in the organization and duplication of vertebrate genomes. It supports the hypothesis that a nucleosome close to an NFR is a shared signal for the formation of replication origins in eukaryotes.

Abstract According to Waddington’s epigenetic landscape concept, the differentiation process can be illustrated by a cell akin to a ball rolling down from the top of a hill (proliferation state) and crossing furrows before stopping in basins or “attractor states” to reach its stable differentiated state. However, it is now clear that some committed cells can retain a certain degree of plasticity and reacquire phenotypical characteristics of a more pluripotent cell state. In line with this dynamic model, we have previously shown that differentiating cells (chicken erythrocytic progenitors (T2EC)) retain for 24 hours the ability to self-renew when transferred back in self-renewal conditions. Despite those intriguing and promising results, the underlying molecular state of those “reverting” cells remains unexplored. The aim of the present study was therefore to molecularly characterize the T2EC reversion process by combining advanced statistical tools to make the most of single cell transcriptomic data. For this purpose, T2EC, initially maintained in a self-renewal medium (0H), were induced to differentiate for 24h (24H differentiating cells); then a part of these cells was transferred back to the self-renewal medium (48H reverting cells) and the other part was maintained in the differentiation medium for another 24h (48H differentiating cells). For each time point, cell transcriptomes were generated using scRT-qPCR and scRNAseq. Our results showed a strong overlap between 0H and 48H reverting cells when applying dimensional reduction. Moreover, the statistical comparison of cell distributions and differential expression analysis indicated no significant differences between these two cell groups. Interestingly, gene pattern distributions highlighted that, while 48H reverting cells have gene expression pattern more similar to 0H cells, they retained traces of their engagement in the differentiation process. Finally, Sparse PLS analysis showed that only the expression of 3 genes discriminates 48H reverting and 0H cells. Altogether, we show that reverting cells return to an earlier molecular state almost identical to undifferentiated cells and demonstrate a previously undocumented physiological and molecular plasticity during the differentiation process, which most likely results from the dynamic behavior of the underlying molecular network.

CD8 T cell proper differentiation during antiviral responses relies on metabolic adaptations. Herein, we investigated global metabolic activity in single CD8 T cells along an in vivo response by estimating metabolic fluxes from single-cell RNA-sequencing data. The approach was validated by the observation of metabolic variations known from experimental studies on global cell populations, while adding temporally detailed information and unravelling yet undescribed sections of CD8 T cell metabolism that are affected by cellular differentiation. Furthermore, inter-cellular variability in gene expression level, highlighted by single cell data, and heterogeneity of metabolic activity 4 days post-infection, revealed a new transition stage accompanied by a metabolic switch in activated cells differentiating into full-blown effectors.

This preprint has been reviewed and recommended by Peer Community In Evolutionary Biology (http://dx.doi.org/10.24072/pci.evolbiol.100044). Sex chromosomes have repeatedly evolved from a pair of autosomes. Consequently, X and Y chromosomes initially have similar gene content, but ongoing Y degeneration leads to reduced Y gene expression and eventual Y gene loss. The resulting imbalance in gene expression between Y genes and the rest of the genome is expected to reduce male fitness, especially when protein networks have components from both autosomes and sex chromosomes. A diverse set of dosage compensating mechanisms that alleviates these negative effects has been described in animals. However, the early steps in the evolution of dosage compensation remain unknown and dosage compensation is poorly understood in plants. Here we show a novel dosage compensation mechanism in the evolutionarily young XY sex determination system of the plant Silene latifolia. Genomic imprinting results in higher expression from the maternal X chromosome in both males and females. This compensates for reduced Y expression in males but results in X overexpression in females and may be detrimental. It could represent a transient early stage in the evolution of dosage compensation. Our finding has striking resemblance to the first stage proposed by Ohno for the evolution of X inactivation in mammals.

Grapevine has a major economical and cultural importance since antiquity. A key step in domestication was the transition from separate sexes (dioecy) in wild Vitis vinifera ssp. sylvestris ( V. sylvestris ) to hermaphroditism in cultivated Vitis vinifera ssp. vinifera . While the grapevine sex locus is known to be small, its precise boundaries, gene content and the sex-determining genes are unknown. Here we obtained a high-quality de novo reference genome for V. sylvestris and whole-genome resequencing data of a cross. Studying SNP segregation patterns, gene content and expression in wild and cultivated accessions allowed us to build a model for sex determination in grapevine. In this model, up- and down-regulation of a cytokinin regulator is sufficient to cause female sterility and reversal to hermaphroditism, respectively. This study highlights the importance of neo-functionalization of Y alleles in sex determination and provides a resource for studying genetic diversity in V. sylvestris and the genomic processes of grapevine domestication.

1 Abstract Single cell transcriptomics has recently seen a surge in popularity, leading to the need for data analysis pipelines that are reproducible, modular, and interoperable across different systems and institutions. To meet this demand, we introduce scAN1.0 , a processing pipeline for analyzing 10X single cell RNA sequencing data. scAN1.0 is built using the Nextflow DSL2 and can be run on most computational systems. The modular design of Nextflow pipelines enables easy integration and evaluation of different blocks for specific analysis steps. We demonstrate the usefulness of scAN1.0 by showing its ability to examine the impact of the mapping step during the analysis of two datasets: (i) a 10X scRNAseq of a human pituitary gonadotroph tumor dataset and (ii) a murine 10X scRNAseq acquired on CD8 T cells during an immune response.