Ependymomas are common childhood brain tumours that occur throughout the nervous system, but are most common in the paediatric hindbrain. Current standard therapy comprises surgery and radiation, but not cytotoxic chemotherapy as it does not further increase survival. Whole-genome and whole-exome sequencing of 47 hindbrain ependymomas reveals an extremely low mutation rate, and zero significant recurrent somatic single nucleotide variants. Although devoid of recurrent single nucleotide variants and focal copy number aberrations, poor-prognosis hindbrain ependymomas exhibit a CpG island methylator phenotype. Transcriptional silencing driven by CpG methylation converges exclusively on targets of the Polycomb repressive complex 2 which represses expression of differentiation genes through trimethylation of H3K27. CpG island methylator phenotype-positive hindbrain ependymomas are responsive to clinical drugs that target either DNA or H3K27 methylation both in vitro and in vivo. We conclude that epigenetic modifiers are the first rational therapeutic candidates for this deadly malignancy, which is epigenetically deregulated but genetically bland. Although genetically bland, the posterior fossa group A subgroup of ependymomas, found often in infants and associated with poor prognosis, exhibit widespread epigenetic alterations, namely a CpG island methylator phenotype; these tumours are shown to be susceptible both in vitro and in vivo to various compounds that target epigenetic modifications, such as DNA methylation and H3K27 tri-methylation. In this issue of Nature two groups present independent genomic analyses on ependymomas, a type of tumour that occurs throughout the nervous system, but most commonly in the hindbrain in children. Mack et al. found a low overall mutation rate and no significant recurrent mutations in 47 hindbrain ependymomas. But posterior fossa group B tumours, a subgroup found predominantly in infants and associated with poor prognosis, were distinguished by a CpG island methylator phenotype. This subgroup is shown to be susceptible to various compounds that target epigenetic modifications, including an EZH2 inhibitor that showed efficacy in a mouse xenograft model. Parker et al. found the C11orf95–RELA fusion gene in about 70% of supratentorial tumours, but not in other ependymoma subgroups. The gene fusions arise through chromothripsis and lead to the expression of a fusion protein that constitutively activates NF-κB signalling. In a mouse model, expression of C11orf95–RELA in neural stem cells leads to the formation of brain tumours. These findings identify NF-κB signalling as a possible therapeutic target in patients with this type of ependymoma.

Abstract Proteins analysis from an average cell population often overlooks the cellular heterogeneity of expressed effector molecules, and knowledge about the regulations of key biological processes may remain obscure. Therefore, the necessity of single-cell proteomics (SCP) technologies arises. Without microfluidic chip, expensive ultrasonic equipment, or reformed liquid chromatogram (LC) system, we established an Ultra-sensitive and Easy-to-use multiplexed Single-Cell Proteomic workflow (UE-SCP). Specifically, the flexible sorting system ensured outstanding cell activity, high accuracy, remarkable efficiency, and robustness during single-cell isolation. Multiplex isobaric labeling realized the high-throughput analysis in trapped ion mobility spectrometry coupled with quadrupole time-of-flight mass spectrometry (timsTOF MS). Using this pipeline, we achieved single-cell protein quantities to a depth of over 2,000 protein groups in two human cell lines, Hela and HEK-293T. A small batch experiment can identify and quantify more than 3200 protein groups in 32 single cells, while a large batch experiment can identify and quantify about 4000 protein groups in 96 single cells. All the 128 single cells from different cell lines could been unsupervised clustered based on their proteomes. After the integration of data quality control, data cleaning, and data analysis, we are confident that our UE-SCP platform will be easy-to-marketing popularization and will promote biological applications of single-cell proteomics.

Abstract Conventional proteomic approaches neglect tissue heterogeneity and spatial localization information. Laser capture microdissection (LCM) can isolate specific cell populations or histological areas from heterogeneous tissue specimens while preserving spatial localization information. Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) is currently a standardized method for long-term stable preservation of clinical tissue specimens. However, spatially resolved proteomics (SRP) studies of FFPE tissues by combined LCM and mass spectrometry (MS)-based proteomics face challenges, such as formalin-induced protein crosslinking limits protein extraction and digestion, protein loss during sample preparation, and the detectability of MS for trace tissues. Therefore, it is necessary to specifically develop SRP sample preparation methods and MS methods suitable for trace FFPE tissues. Here, we provide an SRP method suitable for trace FFPE tissues produced by LCM, termed LCM-Magnetic Trace Analysis (LCM-MTA), which can significantly increase the sensitivity, recovery, and integrality of SRP. The starting material has been reduced to about 15 cells, which resolution is comparable to existing spatially resolved transcriptome (SRT). We also apply our LCM-MTA into SRP studies on clinical colorectal cancer (CRC) tissues and accurately distinguish the functional differences of different cell types. In conclusion, LCM-MTA is a convenient, universal, and scalable method for SRP of trace FFPE tissues, which can be widely used in clinical and non-clinical research fields.

Summary Stem and progenitor cells have the capacity to balance self-renewal and differentiation. Hematopoietic myeloid progenitors replenish more than 25 billion terminally differentiated neutrophils every day under homeostatic conditions and can increase this output in response to stress or infection. At what point along the spectrum of maturation do progenitors lose capacity for self-renewal and become irreversibly committed to differentiation? Using a system of conditional myeloid development that can be toggled between self-renewal and differentiation, we interrogated determinants of this ‘point of no return’ in differentiation commitment. Irreversible commitment is due primarily to loss of open regulatory site access and disruption of a positive feedback transcription factor activation loop. Restoration of the transcription factor feedback loop extends the window of cell plasticity and alters the point of no return. These findings demonstrate how the chromatin state enforces and perpetuates cell fate and identifies potential avenues for manipulating cell identity. Highlights There exists a point of irreversible commitment in granulocytic differentiation Chromatin state dynamics establish the transition from self-renewal to differentiation commitment Reduced chromatin accessibility underlies an irreversible loss of regulatory site access Restoration of a transcription factor feedback loop alters the differentiation commitment point

Adolescent depression in skipped-generation families is a growing concern, yet the role of grandparenting styles and gender attitudes remains understudied. Data from 1,039 adolescents (511 girls, 528 boys) in rural Chinese skipped-generation families were analyzed. Mediation analyses examined associations between grandparenting styles, gender attitudes, and depression. Higher grandparental rejection correlated with higher depression (Estimate = .35, p < .001), while higher emotional warmth correlated with lower depression (Estimate = −.32, p < .001). Emotional warmth was associated with more egalitarian gender attitudes (Estimate = .12, p < .001). Gender attitudes partially mediated the association between emotional warmth and depression among girls, but not boys. A significant gender difference was found in the association between gender attitudes and depression ( p <.05). Grandparenting styles and gender are associated with depression in adolescents from skipped-generation families. Mental health interventions should focus on educating grandparents to provide emotional support and promoting egalitarian gender attitudes, especially among girls.

Recent studies reported that METTL4 regulates DNA 6mA in vivo and therefore is a candidate DNA m6A methyltransfease. However, the enzymatic activity of METTL4 in vitro has not been demonstrated in part due to the difficulties of obtaining well-folded proteins. Here we show that mettl4 is a major methyltransfase responsible for m6A methylation of U2 snRNA both in vitro and in vivo in fly, and identify adenosine at 29th position as the site of m6A methylation. This study answered a long-standing question regarding the enzymatic activity of METTL4, and thus paved the way for further investigating the functions of METTL4 in different biological settings.

Abstract In recent years, single-cell or low-input multi-omics techniques have brought a revolution in the study of pre-implantation embryo development. However, single-cell or low-input proteome research in this field is relatively underdeveloped, due to the limited source of mammalian embryo samples, the objective reality of high abundance zona pellucida proteins, and the lack of hypersensitive proteome technology. Here, a comprehensive solution of ultrasensitive proteome technology was developed for single-cell or low-input mouse embryos. Both deep coverage route and high-throughput route could significantly reduce the starting material and enhance the proteomic depth without any customized instrument. Using the deep coverage route, an average of 2,665 or 4,585 protein groups can be identified from 1 or 20 mouse zygotes respectively. Using the high-throughput route, 300 single mouse zygotes can be analysis in 8 days with an average of 2,371 proteins identified. With its popularization, we believe researchers can choose deep coverage or high-throughput technology routes according to their own conditions.

Aqueous calcium (Ca) decline is threatening freshwater ecosystems worldwide. There are great concerns about the possible ecological consequences of Ca limitation combined with biological pressures like predation. Here we investigated the interactions between Ca restriction and fish predation risk on the phenotypic plasticity in the keystone herbivore Daphnia, together with physiological responses underlying the plastic trait changes. Fish predation risk induced D. pulex to mature earlier and produce more but smaller offspring at adequate Ca. Declining Ca inhibited the expression of defensive traits, with the inhibitive degree showing a linear or threshold-limited dynamic. The presence of predation risk mitigated the negative effect of declining Ca on reducing body size but exacerbated the delay in maturity, indicating a life history trade-off for larger body size rather than the current reproduction in multi-stressed Daphnia. Actin 3-mediated cytoskeleton and AMPK β-mediated energy metabolism were highly correlated with these plastic trait changes. Altered phenotypic plasticity in planktonic animals is expected to trigger many ecological impacts from individual fitness to community structure, thus providing new insights into the mechanisms underlying decreased Ca affecting lake ecosystems.

Structural variants (SVs) over 50 base pairs play a significant role in phenotypic diversity and are associated with various diseases, but their analysis is complex and resource-intensive. Numerous computational tools have been developed for SV prioritization, yet their effectiveness in biomedicine remains unclear. Here we benchmarked eight widely used SV prioritization tools, categorized into knowledge-driven (AnnotSV, ClassifyCNV) and data-driven (CADD-SV, dbCNV, StrVCTVRE, SVScore, TADA, XCNV) groups in accordance with the ACMG guidelines. We assessed their accuracy, robustness, and usability across diverse genomic contexts, biological mechanisms and computational efficiency using seven carefully curated independent datasets. Our results revealed that both groups of methods exhibit comparable effectiveness in predicting SV pathogenicity, although performance varies among tools, emphasizing the importance of selecting the appropriate tool based on specific research purposes. Furthermore, we pinpointed the potential improvement of expanding these tools for future applications. Our benchmarking framework provides a crucial evaluation method for SV analysis tools, offering practical guidance for biomedical research and facilitating the advancement of better genomic research tools.