All animals coordinate growth and maturation to reach their final size and shape. In insects, insulin family molecules control growth and metabolism, whereas pulses of the steroid 20-hydroxyecdysone (20E) initiate major developmental transitions. We show that 20E signaling also negatively controls animal growth rates by impeding general insulin signaling involving localization of the transcription factor dFOXO and transcription of the translation inhibitor 4E-BP . We also demonstrate that the larval fat body, equivalent to the vertebrate liver, is a key relay element for ecdysone-dependent growth inhibition. Hence, ecdysone counteracts the growth-promoting action of insulins, thus forming a humoral regulatory loop that determines organismal size.

Most organisms have evolved defense mechanisms to protect themselves from viruses and other pathogens. Arthropods lack the protein-based adaptive immune response found in vertebrates. Here we show that the central catalytic component of the RNA-induced silencing complex (RISC), the nuclease Argonaute 2 (Ago-2), is essential for antiviral defense in adult Drosophila melanogaster. Ago-2-defective flies are hypersensitive to infection with a major fruit fly pathogen, Drosophila C virus (DCV), and with Cricket Paralysis virus (CrPV). Increased mortality in ago-2 mutant flies was associated with a dramatic increase in viral RNA accumulation and virus titers. The physiological significance of this antiviral mechanism is underscored by our finding that DCV encodes a potent suppressor of RNA interference (RNAi). This suppressor binds long double-stranded RNA (dsRNA) and inhibits Dicer-2-mediated processing of dsRNA into short interfering RNA (siRNA), but does not bind short siRNAs or disrupt the microRNA (miRNA) pathway. Based on these results we propose that RNAi is a major antiviral immune defense mechanism in Drosophila .

Abstract Cells remodel their cytoplasm with force-generating cytoskeletal motors 1 . Their activity generates random forces that stir the cytoplasm, agitating and displacing membrane-bound organelles like the nucleus in somatic 2–4 and germ 5–7 cells. These forces are transmitted inside the nucleus 4,7 , yet their consequences on liquid-like biomolecular condensates 8–10 residing in the nucleus remain unexplored. Here, we probe experimentally and computationally diverse nuclear condensates, that include nuclear speckles, Cajal bodies, and nucleoli, during cytoplasmic remodeling of female germ cells named oocytes. We discover that growing mammalian oocytes deploy cytoplasmic forces to timely impose multiscale reorganization of nuclear condensates for the success of meiotic divisions. These cytoplasmic forces accelerate nuclear condensate collision-coalescence and molecular kinetics within condensates. Inversely, disrupting the forces decelerates nuclear condensate reorganization on both scales, compromising condensate-associated mRNA processing and consequently hindering oocyte divisions that drive female fertility. We establish that cytoplasmic forces can reorganize nuclear condensates in an evolutionary conserved fashion in insects. Our work implies that cells evolved a mechanism, based on cytoplasmic force tuning, to functionally regulate a broad range of nuclear condensates across scales. This finding opens new perspectives when studying condensate-associated pathologies like cancer, neurodegeneration and viral infections 11–13 .

Abstract Background The vast ecosystem of single-cell RNA-seq tools has until recently been plagued by an excess of diverging analysis strategies, inconsistent file formats, and compatibility issues between different software suites. The uptake of 10x Genomics datasets has begun to calm this diversity, and the bioinformatics community leans once more towards the large computing requirements and the statistically-driven methods needed to process and understand these ever-growing datasets. Results Here we outline several Galaxy workflows and learning resources for scRNA-seq, with the aim of providing a comprehensive analysis environment paired with a thorough user learning experience that bridges the knowledge gap between the computational methods and the underlying cell biology. The Galaxy reproducible bioinformatics framework provides tools, workflows and trainings that not only enable users to perform one-click 10x preprocessing, but also empowers them to demultiplex raw sequencing from custom tagged and full-length sequencing protocols. The downstream analysis supports a wide range of high-quality interoperable suites separated into common stages of analysis: inspection, filtering, normalization, confounder removal and clustering. The teaching resources cover an assortment of different concepts from computer science to cell biology. Access to all resources is provided at the singlecell.usegalaxy.eu portal. Conclusions The reproducible and training-oriented Galaxy framework provides a sustainable HPC environment for users to run flexible analyses on both 10x and alternative platforms. The tutorials from the Galaxy Training Network along with the frequent training workshops hosted by the Galaxy Community provide a means for users to learn, publish and teach scRNA-seq analysis. Key Points Single-cell RNA-seq has stabilised towards 10x Genomics datasets. Galaxy provides rich and reproducible scRNA-seq workflows with a wide range of robust tools. The Galaxy Training Network provides tutorials for the processing of both 10x and non-10x datasets.

Abstract Ageing is characterised at the molecular level by six transcriptional ‘hallmarks of ageing’, that are commonly described as progressively affected as time passes. By contrast, the ‘Smurf’ assay separates high-and-constant-mortality risk individuals from healthy, zero-mortality risk individuals, based on increased intestinal permeability. Performing whole body total RNA sequencing, we found that Smurfness distinguishes transcriptional changes associated with chronological age from those associated with biological age. We show that transcriptional heterogeneity increases with chronological age in non-Smurf individuals preceding the other five hallmarks of ageing, that are specifically associated with the Smurf state. Using this approach, we also devise targeted pro-longevity genetic interventions delaying entry in the Smurf state. We anticipate that increased attention to the evolutionary conserved Smurf phenotype will bring about significant advances in our understanding of the mechanisms of ageing. Graphical abstract The two-phase model of ageing allows to study separately the effect of chronological and physiological age. (A) Classic approaches for studying ageing tend to consider it as a black box affecting all individuals progressively from birth to death. Instead, the Smurf phenotype shows that life can be divided into two consecutive phases separated by an abrupt transition. (B) All individuals undergo this transition at a different moment in their life, prior to death. This allows us to switch from population based approaches, comparing bulks of age-matched individuals through time, to individuals-centred approaches relying on direct access to their transition status. (C) Such paradigm shift shows that hallmarks of ageing long thought to progressively change with age are actually mostly affected in a growing proportion of Smurfs, allowing for the identification of the chain of events accompanying ageing and death from natural causes. (D) By studying the behaviour of the ageing transcriptome as a function of chronological age and Smurfness separately, we demonstrate that the progressively changing transcriptional ageing signature, as described in Frenk & Houseley (2018), is in fact the convolution changes accompanying chronological age signature (increased transcriptional noise) and changes associated with Smurfness (or biological age) signature (increased stress response and inflammation, decreased expression of ribosomal and mitochondrial genes). We also identified a hallmark partially associated with only old Smurfs (ATH5), suggesting that chronological age can affect, late in life, the Smurf response.

Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common primary malignant brain tumor in adults, yet it remains refractory to systemic therapy. Elimination of senescent cells has emerged as a promising new treatment approach against cancer. Here, we investigated the contribution of senescent cells to GBM progression. Senescent cells were identified in patient and mouse GBMs. Partial removal of p16 Ink4a -expressing malignant senescent cells, which make up less than 7 % of the tumor, modified the tumor ecosystem and improved the survival of GBM-bearing mice. By combining single cell and bulk RNA sequencing, immunohistochemistry and genetic knockdowns, we identified the NRF2 transcription factor as a determinant of the senescent phenotype. Remarkably, our mouse senescent transcriptional signature and underlying mechanisms of senescence are conserved in patient GBMs, in whom higher senescence scores correlate with shorter survival times. These findings suggest that senolytic drug therapy may be a beneficial adjuvant therapy for patients with GBM.

Abstract Cancer cells in similar functional states are found in all glioblastoma, despite the genomic heterogeneity observed between and within these brain tumors. Metabolism being downstream of all signaling pathways regulating cell behaviors, we looked for metabolic weaknesses in link with motility, a key functional state for glioblastoma aggressiveness. A signature-driven data reduction approach highlighted motile cells present in thirty tumors from four independent single-cell transcriptomic datasets. Analyses integrating trajectory modeling disclosed, as characteristic of motile cells, enhanced oxidative stress coupled with mobilization of the cysteine metabolism enzyme 3-Mercaptopyruvate sulfurtransferase (MPST). The soundness of this prediction was verified using migration and invasion assays with patient-derived cells and tissue organoids. Pharmacological and genetic manipulations showed that enhanced ROS production and MPST activity are required for the cells’ motility. Biochemical assays indicated that MPST acts by protecting protein cysteine residues from dismal hyperoxidation. In vivo, MPST knockdown translated in reduced tumor burden, and a robust increase in mice survival. These results show that enhanced oxidative stress coupled with MPST mobilization plays a key role in glioblastoma cell motility.