Abstract Tissue-resident macrophages are essential to protect from pathogen invasion and maintain organ homeostasis. The ability of thymic macrophages to engulf apoptotic thymocytes is well appreciated, but little is known about their ontogeny, maintenance, and diversity. Here, we characterized the surface phenotype and transcriptional profile of these cells and defined their expression signature. Thymic macrophages were most closely related to spleen red pulp macrophages and Kupffer cells and shared the expression of the transcription factor SpiC with these cells. Single-cell RNA sequencing showed that the macrophages in the adult thymus are composed of two populations distinguished by the expression of Timd4 and Cx3cr1 . Remarkably, Timd4 + cells were located in the cortex, while Cx3cr1 + macrophages were restricted to the medulla and the cortico-medullary junction. Using shield chimeras, transplantation of embryonic thymuses, and genetic fate mapping, we found that the two populations have distinct origins. Timd4 + thymic macrophages are of embryonic origin, while Cx3cr1 + macrophages are derived from adult hematopoietic stem cells. Aging has a profound effect on the macrophages in the thymus. Timd4 + cells underwent gradual attrition, while Cx3cr1 + cells slowly accumulated with age and, in older mice, were the dominant macrophage population in the thymus. Altogether, our work defines the phenotype, origin, and diversity of thymic macrophages.

Abstract Conserved residues in protein homolog sequence alignments are structurally or functionally important. For intrinsically disordered proteins (IDPs) or proteins with intrinsically disordered regions (IDRs), however, alignment often fails because they lack a steric structure to constrain evolution. Although sequences vary, the physicochemical features of IDRs may be preserved in maintaining function. Therefore, a method to retrieve common IDR features may help identify functionally important residues. We applied un-supervised contrastive learning to train a model with self-attention neuronal networks on human IDR orthologs. During training, parameters were optimized to match sequences in ortholog pairs but not in other IDRs. The trained model successfully identifies previously reported critical residues from experimental studies, especially those with an overall pattern (e.g. multiple aromatic residues or charged blocks) rather than short motifs. This predictive model can therefore be used to identify potentially important residues in other proteins. Availability and implementation The training scripts are available on GitHub ( https://github.com/allmwh/IFF ). The training datasets have been deposited in an Open Science Framework repository ( https://osf.io/jk29b ). The trained model can be run from the Jupyter Notebook in the GitHub repository using Binder ( mybinder.org ). The only required input is the primary sequence.

Abstract Ectopic adenosine triphosphate (eATP) synthase, located on the cell surface instead of the mitochondrial inner membrane, has been discovered to be a novel target for the treatment of various types of cancer. However, the mechanism of eATP synthase trafficking toward the cell surface remains unclear. In this study, we used an integrative approach incorporating multiomics, super-resolution imaging, real-time live-cell tracing, and various functional analyses to derive a transport model of eATP synthase from the mitochondria to the plasma membrane in cancer cells. We determined that the ATP synthase complex is first assembled in the mitochondria and subsequently delivered to the cell surface through the microtubule-mediated mitochondrial transport pathway. We also found that dynamin-related protein 1 (DRP1) enhances mitochondrial fission and subsequently associates with microtubule motor protein kinesin family member 5B (KIF5B) to promote the subcellular transportation of eATP synthase. Consequently, our work provides a blueprint for eATP synthase trafficking from the mitochondria toward the cell surface.