Dissociated neurons from embryonic chick dorsal root and sympathetic ganglia (peripheral neurons) and from spinal cord and retina (central nervous system neurons) were cultured on plastic substrata treated with purified fibronectin and laminin. Both central and peripheral neurons attached to and extended neurites on laminin. In contrast, only peripheral neurons initiated neurites on fibronectin; central neurons cultured under identical conditions aggregated into clusters and did not extend neurites. Neurite length, number of neurites initiated, and extent of neurite branching on fibronectin- and laminin-treated substrata were evaluated and compared with similar measurements of neuronal response to poly-l-lysine-treated plastic. Poly-l-lysine provides an adhesive surface for neurite elongation, but fibronectin and laminin appear to promote more rapid neurite elongation. Our observations suggest that neuronal interaction with these glycoproteins may involve neuron-specific cell surface components. These responses to laminin and fibronectin in vitro may be related to the presence or absence of these glycoproteins in specific extracellular environments during specific developmental stages.

The migration of tumor cells through basement membranes and extracellular matrices is an integral component of tumor invasion and metastasis. Laminin and fibronectin are two basement membrane- and extracellular matrix-associated noncollagenous glycoproteins that have been shown to promote both cell adhesion and motility. Purified preparations of laminin and fibronectin stimulated the directed migration of B16 murine metastatic melanoma cells in vitro as assessed in modified Boyden chambers. The stimulation of migration occurred over a concentration range of 1-100 micrograms/ml of laminin or fibronectin, with a peak response occurring between 12.5 and 25 micrograms/ml. The maximal response of these cells was 80-120-fold higher than control migration. Affinity-purified antibody preparations specifically abrogated the migration of these cells in response to the respective proteins. Tumor cells in suspension were preincubated in physiologic levels of plasma fibronectin prior to assay to partially mimic what occurs when a metastasizing cell is in the blood stream. This preincubation with plasma fibronectin had no effect on the subsequent migration of cells in response to either laminin or fibronectin. Furthermore, experiments using filters precoated with fibronectin or laminin indicated that these cells could migrate by haptotaxis to these two proteins. We conclude that tumor cell migration in response to such noncollagenous adhesive glycoproteins could be an important aspect in the invasion and metastasis of certain malignant cell types.

Summary Integration of external signals and B-lymphoid transcription factor activities orchestrate B cell lineage commitment through alternating cycles of proliferation and differentiation, producing a diverse repertoire of mature B cells. We used single-cell transcriptomics and proteomics to characterize B cell development. Our analysis revealed unique transcriptional signatures that refine the pre-B cell expansion stages into novel pre-BCR-dependent and pre-BCR-independent proliferative phases. These changes correlate with unexpected dynamic and reciprocal changes in expression of the transcription factor EBF1 and the RNA binding protein YBX3, that are defining features of the pre-BCR-dependent stage. Using pseudotime analysis, we further characterize the expression kinetics of different biological modalities across B cell development, including transcription factors, cytokines, chemokines, and their associated receptors. Our findings reveal the underlying heterogeneity of developing B cells and point to key developmental nodes linked to B cell transformation.

ABSTRACT Breast cancer invasion and metastasis result from a complex interplay between tumor cells and the tumor microenvironment (TME). Key oncogenic changes in the TME include aberrant metabolism and subsequent signaling of hyaluronan (HA). Hyaluronan Mediated Motility Receptor (RHAMM, HMMR ) is a HA receptor that enables tumor cells to sense and respond to the TME during breast cancer progression. Focused gene expression analysis of an internal breast cancer patient cohort demonstrates increased RHAMM expression correlates with aggressive clinicopathological features. We also develop a 27-gene RHAMM-dependent signature (RDS) by intersecting differentially expressed genes in lymph node positive cases with the transcriptome of a RHAMM-dependent model of cell transformation, which we validate in an independent cohort. We demonstrate RDS predicts for poor survival and associates with invasive pathways. Further analyses using CRISPR/Cas9 generated RHAMM -/- breast cancer cells provide direct evidence that RHAMM promotes invasion in vitro and in vivo . Additional immunohistochemistry studies highlight heterogeneous RHAMM expression, and spatial transcriptomics confirms the RDS emanates from RHAMM-high invasive niches. We conclude RHAMM upregulation leads to the formation of ‘invasive niches’, which are enriched in RDS-related pathways that drive invasion and could be targeted to limit invasive progression and improve patient outcomes.

Abstract The transcription factors EBF1 and PAX5 are frequently mutated in B cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL). We demonstrate that Pax5 +/- x Ebf1 +/- compound heterozygous mice develop highly penetrant leukemia. Similar results were seen in Pax5 +/- x Ikzf1 +/- and Ebf1 +/- x Ikzf1 +/- mice for B-ALL, or in Tcf7 +/- x Ikzf1 +/- mice for T cell leukemia. To identify genetic defects that cooperate with Pax5 and Ebf1 compound heterozygosity to initiate leukemia, we performed a Sleeping Beauty (SB) transposon screen that identified cooperating partners including gain-of-function mutations in Stat5 (∼65%) and Jak1(∼68%) , or loss-of-function mutations in Cblb (61%) and Myb (32%) . These findings underscore the role of JAK/STAT5 signaling in B cell transformation and demonstrate unexpected roles for loss-of-function mutations in Cblb and Myb in leukemic transformation. RNA-Seq studies demonstrated upregulation of a PDK1>SGK3>MYC pathway; treatment of Pax5 +/- x Ebf1 +/- leukemia cells with PDK1 inhibitors blocked proliferation in vitro. Finally, we identified conserved transcriptional variation in a subset of genes between human leukemias and our mouse B-ALL models. Thus, compound haploinsufficiency for B cell transcription factors likely plays a critical role in transformation of human B cells and suggest that PDK1 inhibitors may be effective for treating patients with such defects.

BACKGROUND: Highly multiplexed assays for quantitation of RNA transcripts are being used in many areas of biology and medicine. Using data generated by these transcriptomic assays requires measurement assurance with appropriate controls. Methods to prototype and evaluate multiple RNA controls were developed as part of the External RNA Controls Consortium (ERCC) assessment process. These approaches included a modified Latin square design to provide a broad dynamic range of relative abundance with known differences between four complex mixtures of ERCC RNA transcripts spiked into a human liver total RNA background. RESULTS: ERCC mixtures were analyzed on four different microarray platforms: Agilent 1- and 2-color, Illumina bead, and NIAID lab-made spotted microarrays; and two different second-generation sequencing platforms: the Life Technologies 5500xl and the Illumina HiSeq 2500. Individual ERCCs were assessed for reproducible performance in signal response to concentration among the platforms. Most demonstrated linear behavior if they were not located near one of the extremes of the dynamic range. Performance issues with any individual ERCC transcript could be attributed to detection limitations, platform-specific target probe issues, or potential mixing errors. Collectively, these mixtures of spike-in RNA controls were evaluated for suitability as surrogates for endogenous transcripts to interrogate the performance of the RNA measurement process of each platform. The controls were useful for establishing the dynamic range of the assay, as well as delineating the useable region of that range where differential expression measurements, expressed as ratios, would be expected to be accurate. CONCLUSIONS: The modified Latin square design presented here uses a composite testing scheme for the evaluation of multiple performance characteristics: linear performance of individual controls, signal response within dynamic range pools of controls, and ratio detection between pairs of dynamic range pools. This compact design provides an economical sample format for the evaluation of multiple external RNA controls within a single experiment per platform. These results indicate that well-designed mixtures of RNA controls, spiked-into samples, provide measurement assurance for endogenous gene expression experiments.

Semaphorins, specifically type IV, are important regulators of axonal guidance and have been increasingly implicated in poor prognoses in a number of different solid cancers. In conjunction with their cognate PLXNB family receptors, type IV members have been increasingly shown to mediate oncogenic functions necessary for tumor development and malignant spread. In this study, we investigated the role of semaphorin 4C (SEMA4C) in osteosarcoma growth, progression, and metastasis. We investigated the expression and localization of SEMA4C in primary osteosarcoma patient tissues and its tumorigenic functions in these malignancies. We demonstrate that overexpression of SEMA4C promotes properties of cellular transformation, while RNAi knockdown of SEMA4C promotes adhesion and reduces cellular proliferation, colony formation, migration, wound healing, tumor growth, and lung metastasis. These phenotypic changes were accompanied by reductions in activated AKT signaling, G1 cell cycle delay, and decreases in expression of mesenchymal marker genes SNAI1, SNAI2, and TWIST1. Lastly, monoclonal antibody blockade of SEMA4C in vitro mirrored that of the genetic studies. Together, our results indicate a multi-dimensional oncogenic role for SEMA4C in metastatic osteosarcoma and more importantly that SEMA4C has actionable clinical potential.

Genome-scale ?-omics? measurements are challenging to benchmark due to the enormous variety of unique biological molecules involved. Mixtures of previously-characterized samples can be used to benchmark repeatability and reproducibility using component proportions as truth for the measurement. We describe and evaluate experiments characterizing the performance of RNA-sequencing (RNA-Seq) measurements, and discuss cases where mixtures can serve as effective process controls. We apply a linear model to total RNA mixture samples in RNA-seq experiments. This model provides a context for performance benchmarking. The parameters of the model fit to experimental results can be evaluated to assess bias and variability of the measurement of a mixture. A linear model describes the behavior of mixture expression measures and provides a context for performance benchmarking. Residuals from fitting the model to experimental data can be used as a metric for evaluating the effect that an individual step in an experimental process has on the linear response function and precision of the underlying measurement while identifying signals affected by interference from other sources. Effective benchmarking requires well-defined mixtures, which for RNA-Seq requires knowledge of the messenger RNA (mRNA) content of the individual total RNA components. We demonstrate and evaluate an experimental method suitable for use in genome-scale process control and lay out a method utilizing spike-in controls to determine mRNA content of total RNA in samples. Genome-scale process controls can be derived from mixtures. These controls relate prior knowledge of individual components to a complex mixture, allowing assessment of measurement performance. The mRNA fraction accounts for differential enrichment of mRNA from varying total RNA samples. Spike-in controls can be utilized to measure this relationship between mRNA content and input total RNA. Our mixture analysis method also enables estimation of the proportions of an unknown mixture, even when component-specific markers are not previously known, whenever pure components are measured alongside the mixture.