A key assumption in studying mRNA expression is that it is informative in the prediction of protein expression. However, only limited studies have explored the mRNA-protein expression correlation in yeast or human tissues and the results have been relatively inconsistent. We carried out correlation analyses on mRNA-protein expressions in freshly isolated human circulating monocytes from 30 unrelated women. The expressed proteins for 71 genes were quantified and identified by 2-D electrophoresis coupled with mass spectrometry. The corresponding mRNA expressions were quantified by Affymetrix gene chips. Significant correlation (r=0.235, P<0.0001) was observed for the whole dataset including all studied genes and all samples. The correlations varied in different biological categories of gene ontology. For example, the highest correlation was achieved for genes of the extracellular region in terms of cellular component (r=0.643, P<0.0001) and the lowest correlation was obtained for genes of regulation (r=0.099, P=0.213) in terms of biological process. In the genome, half of the samples showed significant positive correlation for the 71 genes and significant correlation was found between the average mRNA and the average protein expression levels in all samples (r=0.296, P<0.01). However, at the study group level, only five studied genes had significant positive correlation across all the samples. Our results showed an overall positive correlation between mRNA and protein expression levels. However, the moderate and varied correlations suggest that mRNA expression might be sometimes useful, but certainly far from perfect, in predicting protein expression levels.

Abstract The rebound-competent viral reservoir (RCVR), comprised of virus that is able to persist during antiretroviral therapy (ART) and mediate reactivation of systemic viral replication and rebound viremia after antiretroviral therapy interruption (ATI), remains the biggest obstacle to the eradication of HIV infection. A better understanding of the cellular and tissue origins and the dynamics of viral populations that initiate rebound upon ATI could help develop targeted therapeutic strategies for reducing the RCVR. In this study, barcoded SIVmac239M was used to infect rhesus macaques to enable monitoring of viral barcode clonotypes contributing to virus detectable in plasma after ATI. Blood, lymphoid tissues (LTs, spleen, mesenteric and inguinal lymph nodes), and non-lymphoid tissues (NLTs, colon, ileum, lung, liver, and brain) were analyzed using viral barcode sequencing, intact proviral DNA assay, single-cell RNA sequencing, and combined CODEX/RNAscope/ in situ hybridization. Four of seven animals had viral barcodes detectable by deep sequencing of plasma at necropsy although plasma viral RNA remained < 22 copies/mL. Among the tissues studied, mesenteric and inguinal lymph nodes, and spleen contained viral barcodes detected in plasma, and trended to have higher cell-associated viral loads, higher intact provirus levels, and greater diversity of viral barcodes. CD4+ T cells were the main cell type harboring viral RNA (vRNA) after ATI. Further, T cell zones in LTs showed higher vRNA levels than B cell zones for most animals. These findings are consistent with LTs contributing to virus present in plasma early after ATI. One Sentence Summary The reemerging of SIV clonotypes at early post-ATI are likely from the secondary lymphoid tissues.

Lean body mass (LBM), an important physiological measure, has a strong genetic determination. To clarify its genetic basis, a large-scale genome-wide association study (GWAS) of appendicular lean mass (ALM) was conducted in 450,580 UK Biobank subjects. A total of 717 variants (p<5*10-9) from 561 loci were identified, which were replicated across genders (achieving p<5*10-5 in both genders). The identified variants explained ~11% phenotypic variance, accounting for one quarter of the total ~40% GWAS-attributable heritability. The identified variants were enriched in gene sets related to musculoskeletal and connective tissue development. Of interest are several genes, including ADAMTS3, PAM, SMAD3 and MEF2C, that either contain multiple significant variants or serve as the hub genes of the associated gene sets. Polygenic score prediction based on the associated variants was able to distinguish subjects of high from low ALM. Overall, our results offered significant findings on the genetic basis of lean mass through an extraordinarily large sample GWAS. The findings are important to not only lean mass per se but also other complex diseases, such as type 2 diabetes and fracture, as our Mendelian randomization analysis showed that ALM is a protective factor for these two diseases.

Desquamative interstitial pneumonia (DIP) is a rare diffuse parenchymal lung disease of unclear etiology. A recent study showed that mice overexpressing granulocyte macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF) in lungs develop DIP-like disease, suggesting that pulmonary GM-CSF may be involved in the pathogenesis of DIP. To determine if GM-CSF is involved in human DIP lungs, we performed transcriptome analysis on human DIP lung tissue. We also extended transcriptome analysis to respiratory bronchiolitis-associated interstitial lung disease (RB-ILD), which has been thought to be in the same spectrum of disease. The analysis revealed that DIP has a distinct transcriptome profile compared to both RB-ILD and non-diseased lung controls. It also suggested that GM-CSF was a key upstream regulator in the DIP transcriptome and that the GM-CSF signaling pathway was highly activated in DIP tissue. Further bioinformatics analysis using xCell, a novel computational method that assesses enrichments of individual cell types based on gene expression, suggested that DIP is enriched for gene signatures of macrophages and other immune cells such as dendritic cells and B cells. In conclusion, our analysis shows that DIP is characterized by a GM-CSF signature, and thus GM-CSF is likely to be involved in the pathogenesis of DIP. Our analysis also suggests that immune cells other than alveolar macrophages, such as B cells, may also be involved in the pathogenesis of DIP.

Abstract RNA-seq data contains not only host transcriptomes but also non-host information that comprises transcripts from active microbiota in the host cells. Therefore, joint and integrative analyses of both host and meta-transcriptome can reveal gene expression of microbial community in a given sample as well as the correlative and interactive dynamics of host response to the microbiome. However, there are no convenient tools that can systemically analyze host-microbiota interactions by simultaneously quantifying host and meta-transcriptome in the same sample at the tissue and the single-cell level, which poses a challenge for interested researchers with a limited expertise in bioinformatics. Here, we developed a software pipeline that can comprehensively and synergistically analyze and correlate the host and meta-transcriptome in a single sample using bulk and single-cell RNA-seq data. This pipeline, named MTD, can extensively identify and quantify microbiome, including viruses, bacteria, protozoa, fungi, plasmids, and vectors in the host cells and correlate the microbiome with the host transcriptome. MTD is easy to install and run, involving only a few lines of simple commands. It empowers researchers with unique genomics insights into host immune responses to microorganisms.

Abstract Interleukin-17 (IL-17) is a pro-inflammatory cytokine, participating in innate and adaptive immune responses, that plays an important role in host defense, autoimmune diseases, tissue regeneration, metabolic regulation, and tumor progression. Post-translational modifications (PTMs) are crucial for protein function, stability, cellular localization, cellular transduction, and cell death. However, PTMs of IL-17 receptor A (IL-17RA) have not been investigated. Here, we showed that human IL-17RA was targeted by F-box and WD repeats domain containing 11 (FBXW11) for ubiquitination, followed by proteasome-mediated degradation. We used bioinformatics tools and biochemical techniques to determine that FBXW11 ubiquitinated IL-17RA through a lysine 27-linked polyubiquitin chain, targeting IL-17RA for proteasomal degradation. Domain 665-804 of IL-17RA was critical for interaction with FBXW11 and subsequent ubiquitination. Our study demonstrates that FBXW11 regulates IL-17 signaling pathways at IL-17RA level.

Disruptions of blood pressure (BP) circadian variation are closely associated with an increased risk of cardiovascular disease (CVD). Thus, gaining insights into the molecular mechanisms of BP circadian variation is essential for comprehending BP regulation. Human genetic analyses suggest that PR domain-containing protein 16 (PRDM16), a transcription factor highly expressed in vascular smooth muscle cells (VSMC), is significantly associated with BP-related traits. However, the roles of PRDM16 in BP regulation are largely unknown. Here, we demonstrate that BP in VSMC-specific Prdm16 knockout (Prdm16SMKO) mice was significantly lower than that in control mice during the active period, resulting in aberrant BP circadian variation. Mesenteric artery rings from Prdm16SMKO mice showed reduced response to phenylephrine. Mechanistically, we identified adrenergic receptor alpha 1d (Adra1d) as a transcriptional target of PRDM16. Notably, PRDM16 exhibits a remarkable circadian expression pattern and regulates the expression of clock genes, particularly Npas2, which is crucial for BP circadian variation regulation. Consequently, PRDM16 deficiency in VSMC causes disrupted BP circadian variation through reduced response to adrenergic signaling and clock gene regulation. Our findings offer substantial insights into the intricate molecular pathways that govern circadian fluctuations in BP.

Abstract Purpose Neoadjuvant therapy (NAT) is increasingly being used for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) treatment. However, its distinct effects on carcinoma cells and the tumor microenvironment (TME) are not fully understood. This study employs spatial transcriptomics and single-cell RNA sequencing to investigate how NAT differentially remodels PDAC’s carcinoma cells and TME. Experimental Design We used spatial transcriptomics to compare gene expression profiles in carcinoma cells and the TME between NAT-treated and NAT-naïve PDAC patients and correlated with their clinicopathologic features. Complementary single-nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) analysis was conducted to validate our findings and identify cell types driving NAT-induced gene expression alterations. Results We found NAT not only induces apoptosis and inhibits proliferation in carcinoma cells but also significantly remodels the TME. Notably, NAT induces a coordinated upregulation of multiple key complement genes (C3, C1S, C1R, C4B and C7) in the TME, making the complement pathway one of the most significantly affected pathways by NAT. Patients with higher TME complement expression following NAT exhibit improved overall survival; more immunomodulatory and neurotrophic cancer-associated fibroblasts (CAFs); more CD4 + T cells, monocytes and mast cells; and lower immune exhaustion gene expression. snRNA-seq analysis demonstrates C3 complement upregulation specifically in CAFs but not in other stroma cell types. Conclusions Our findings indicate that NAT may reduce immunosuppression in PDAC by enhancing complement production and signaling within the TME. These findings suggest that local complement dynamics could serve as a novel biomarker for prognosis, evaluating treatment response and resistance, and guiding therapeutic strategies in NAT-treated PDAC patients. Translational Relevance As neoadjuvant therapy (NAT) increasingly becomes the preferred approach in treating resectable and borderline resectable pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), there is a growing demand for novel biomarkers specifically tailored for post-NAT PDAC patients. Our study focused on how NAT differentially remodels the tumor cells and the tumor microenvironment (TME). We demonstrate that NAT can enhance local complement production and signaling in PDAC’s TME, which is associated with reduced immune exhaustion and improved overall survival. Our results highlight the importance of local complement dynamics in influencing treatment response, resistance, and overall clinical outcomes in PDAC. This new mechanism provides new opportunities in biomarker development which could facilitate more accurate prognostication and precise treatment stratification, particularly for patients undergoing NAT in PDAC.