Piwi-interacting RNAs (piRNAs) silence transposons to safeguard genome integrity in animals. However, the functions of the many piRNAs that do not map to transposons remain unknown. Here, we show that piRNA targeting in Caenorhabditis elegans can tolerate a few mismatches but prefer perfect pairing at the seed region. The broad targeting capacity of piRNAs underlies the germline silencing of transgenes in C. elegans Transgenes engineered to avoid piRNA recognition are stably expressed. Many endogenous germline-expressed genes also contain predicted piRNA targeting sites, and periodic An/Tn clusters (PATCs) are an intrinsic signal that provides resistance to piRNA silencing. Together, our study revealed the piRNA targeting rules and highlights a distinct strategy that C. elegans uses to distinguish endogenous from foreign nucleic acids.

piRNAs (Piwi-interacting small RNAs) engage Piwi Argonautes to silence transposons and promote fertility in animal germlines. Genetic and computational studies have suggested that C. elegans piRNAs tolerate mismatched pairing and in principle could target every transcript. Here we employ in vivo cross-linking to identify transcriptomewide interactions between piRNAs and target RNAs. We show that piRNAs engage all germline mRNAs and that piRNA binding follows microRNA-like pairing rules. Targeting correlates better with binding energy than with piRNA abundance, suggesting that piRNA concentration does not limit targeting. In mRNAs silenced by piRNAs, secondary small RNAs accumulate at the center and ends of piRNA binding sites. In germline-expressed mRNAs, however, targeting by the CSR-1 Argonaute correlates with reduced piRNA binding density and suppression of piRNA-associated secondary small RNAs. Our findings reveal physiologically important and nuanced regulation of individual piRNA targets and provide evidence for a comprehensive posttranscriptional regulatory step in germline gene expression.

The effectiveness of model training heavily relies on the quality of available training resources. However, budget constraints often impose limitations on data collection efforts. To tackle this challenge, we introduce causal exploration in this paper, a strategy that leverages the underlying causal knowledge for both data collection and model training. We, in particular, focus on enhancing the sample efficiency and reliability of the world model learning within the domain of task-agnostic reinforcement learning. During the exploration phase, the agent actively selects actions expected to yield causal insights most beneficial for world model training. Concurrently, the causal knowledge is acquired and incrementally refined with the ongoing collection of data. We demonstrate that causal exploration aids in learning accurate world models using fewer data and provide theoretical guarantees for its convergence. Empirical experiments, on both synthetic data and real-world applications, further validate the benefits of causal exploration. The source code is available at https://github.com/CMACH508/CausalExploration.

Recent sketch synthesis methods have demonstrated the capability of generating lifelike outcomes. However, these methods directly encode the entire sketches making it challenging to decouple the strokes from the sketches and have difficulty in controlling local sketch synthesis, e.g., stroke editing. Besides, the sketch editing task encounters the issue of accurately positioning the edited strokes, because users may not be able to draw on the exact position and the same stroke may appear in various locations in different sketches. We propose SketchEdit to realize flexible editing of sketches at the stroke-level for the first time. To tackle the challenge of decoupling strokes, SketchEdit divides a drawing sequence of a sketch into a series of strokes based on the pen state, aligns the stroke segments to have the same starting position, and learns the embeddings of every stroke by a proposed stroke encoder. Moreover, we overcome the problem of stroke placement via a diffusion process, which progressively generates the locations for the strokes to be synthesized, using the stroke features as the guiding condition. Experiments demonstrate that SketchEdit is effective for stroke-level sketch editing and sketch reconstruction. The source code is publicly available at https://github.com/CMACH508/SketchEdit/.

ABSTRACT The ability to distinguish non-self from self is the key characteristic for any defense system. piRNAs function as guardians of the genome by silencing non- self nucleic acids and transposable elements in animals. Many piRNA factors are enriched in perinuclear germ granules, but whether their localization is required for piRNA biogenesis or function is not known. Here we show that GLH/VASA helicase mutants exhibit defects in forming perinuclear condensates containing PIWI and other small RNA cofactors. These mutant animals produce largely normal levels of piRNA but are defective in triggering piRNA silencing. Strikingly, while many piRNA targets are activated in GLH mutants, we observed that hundreds of endogenous genes are aberrantly silenced by piRNAs. This defect in self versus non-self recognition was also observed in other mutants where perinuclear P granules are disrupted. Together, our results argue that perinuclear germ granules function critically to promote the fidelity of piRNA- based transcriptome surveillance in C. elegans and preserve self versus non-self distinction.

Abstract The PIWI-interacting RNA (piRNA) pathway is an adaptive defense system wherein piRNAs guide PIWI-family Argonaute proteins to recognize and silence ever-evolving selfish genetic elements and ensure genome integrity. Driven by this intensive host-pathogen arms race, piRNA pathway and its targeted transposons have co-evolved rapidly in a species-specific manner, but how the piRNA pathway specifically adapts to target silencing in mammals remains elusive. Here, we show that mouse MILI and human HILI piRISCs bind and cleave targets more efficiently than their invertebrate counterpart from sponge Ephydatia fluviatilis . The inherent functional differences comport with structural features identified by cryo-EM studies of piRISCs. In the absence of target, MILI and HILI piRISCs adopt a wider nucleic-acid-binding channel and display an extended prearranged piRNA seed as compared to Ef Piwi piRISC, consistent with their ability to capture targets more efficiently than Ef Piwi piRISC. In the presence of target, the seed gate—which enforces seed-target fidelity in microRNA RISC—adopts a relaxed state in mammalian piRISC, revealing how MILI and HILI tolerate seed-target mismatches to broaden the target spectrum. A vertebrate-specific lysine distorts the piRNA seed, shifting the trajectory of the piRNA-target duplex out of the central cleft and toward the PAZ lobe. Functional analyses reveal that this lysine promotes target binding and cleavage. Our study therefore provides a molecular basis for the piRNA targeting mechanism in mouse and human, and suggests that mammalian piRNA machinery can achieve broad target silencing using a limited supply of piRNA species.

The structure of RNA, which is considered to be a second layer of information alongside the genetic code, provides fundamental insights into the cellular function of both coding and non-coding RNAs. Several high-throughput technologies have been developed to profile transcriptome-wide RNA structures, i.e., the structurome. However, it is challenging to interpret the profiling data because the observed data represent an average over different RNA conformations and isoforms with different abundance. To address this challenge, we developed an RNA structurome quantification method (RSQ) to statistically model the distribution of reads over both isoforms and RNA conformations, and thus provide accurate quantification of the isoform-specific structurome. The quantified RNA structurome enables the comparison of isoform-specific conformations between different conditions, the exploration of RNA conformation variation affected by single nucleotide polymorphism (SNP) , and the measurement of RNA accessibility for binding of either small RNAs in RNAi-based assays or RNA binding protein in transcriptional regulation. The model used in our method sheds new light on the potential impact of the RNA structurome on gene regulation.