Abstract Biologists can now prepare and image thousands of samples per day using automation, enabling chemical screens and functional genomics (for example, using RNA interference). Here we describe the first free, open-source system designed for flexible, high-throughput cell image analysis, CellProfiler. CellProfiler can address a variety of biological questions quantitatively, including standard assays (for example, cell count, size, per-cell protein levels) and complex morphological assays (for example, cell/organelle shape or subcellular patterns of DNA or protein staining).

Weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) is a powerful ‘guilt-by-association’-based method to extract coexpressed groups of genes from large heterogeneous messenger RNA expression data sets. We have utilized WGCNA to identify 11 coregulated gene clusters across 2342 breast cancer samples from 13 microarray-based gene expression studies. A number of these transcriptional modules were found to be correlated to clinicopathological variables (e.g. tumor grade), survival endpoints for breast cancer as a whole (disease-free survival, distant disease-free survival and overall survival) and also its molecular subtypes (luminal A, luminal B, HER2+ and basal-like). Examples of findings arising from this work include the identification of a cluster of proliferation-related genes that when upregulated correlated to increased tumor grade and were associated with poor survival in general. The prognostic potential of novel genes, for example, ubiquitin-conjugating enzyme E2S (UBE2S) within this group was confirmed in an independent data set. In addition, gene clusters were also associated with survival for breast cancer molecular subtypes including a cluster of genes that was found to correlate with prognosis exclusively for basal-like breast cancer. The upregulation of several single genes within this coexpression cluster, for example, the potassium channel, subfamily K, member 5 (KCNK5) was associated with poor outcome for the basal-like molecular subtype. We have developed an online database to allow user-friendly access to the coexpression patterns and the survival analysis outputs uncovered in this study (available at http://glados.ucd.ie/Coexpression/ ).

Background

 Inflammation and oxidative stress play critical roles in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Mitochondrial oxidative stress might be involved in driving the oxidative stress–induced pathology. 

Objective

 We sought to determine the effects of oxidative stress on mitochondrial function in the pathophysiology of airway inflammation in ozone-exposed mice and human airway smooth muscle (ASM) cells. 

Methods

 Mice were exposed to ozone, and lung inflammation, airway hyperresponsiveness (AHR), and mitochondrial function were determined. Human ASM cells were isolated from bronchial biopsy specimens from healthy subjects, smokers, and patients with COPD. Inflammation and mitochondrial function in mice and human ASM cells were measured with and without the presence of the mitochondria-targeted antioxidant MitoQ. 

Results

 Mice exposed to ozone, a source of oxidative stress, had lung inflammation and AHR associated with mitochondrial dysfunction and reflected by decreased mitochondrial membrane potential (ΔΨm), increased mitochondrial oxidative stress, and reduced mitochondrial complex I, III, and V expression. Reversal of mitochondrial dysfunction by the mitochondria-targeted antioxidant MitoQ reduced inflammation and AHR. ASM cells from patients with COPD have reduced ΔΨm, adenosine triphosphate content, complex expression, basal and maximum respiration levels, and respiratory reserve capacity compared with those from healthy control subjects, whereas mitochondrial reactive oxygen species (ROS) levels were increased. Healthy smokers were intermediate between healthy nonsmokers and patients with COPD. Hydrogen peroxide induced mitochondrial dysfunction in ASM cells from healthy subjects. MitoQ and Tiron inhibited TGF-β–induced ASM cell proliferation and CXCL8 release. 

Conclusions

 Mitochondrial dysfunction in patients with COPD is associated with excessive mitochondrial ROS levels, which contribute to enhanced inflammation and cell hyperproliferation. Targeting mitochondrial ROS represents a promising therapeutic approach in patients with COPD.

Abstract Single cell RNA-seq (scRNA-seq) has recently been shown to provide a powerful method for the analysis of transcriptional heterogeneity in Chinese hamster ovary (CHO) cells. A potential drawback of current scRNA-seq platforms is that the cost can limit the complexity of experimental design and therefore the utility of the approach. In this manuscript, we report the use of oligonucleotide barcoding to perform multiplexed CHO cell scRNA-seq to study the impact of tunicamycin (TM), an inducer of the unfolded protein response (UPR). For this experiment, we treated a CHO-K1 GS cell line with 10μg/ml tunicamycin and acquired samples at 1, 2, 4 and 8 hr post-treatment as well as a non-treated TM-control. We transfected cells with sample-specific polyadenylated ssDNA oligonucleotide barcodes enabling us to pool all cells for scRNA-seq. The sample from which each cell originated was subsequently determined by the oligonucleotide barcode sequence. Visualisation of the transcriptome data in a reduced dimensional space confirmed that cells were not only separable by sample but were also distributed according to time post-treatment. These data were subsequently utilised to perform weighted gene co-expression analysis (WGCNA) and uncovered groups of genes associated with TM treatment. For example, the expression of one group of coexpressed genes was found to increase over the time course and were enriched for biological processes associated with ER stress. The use of multiplexed single cell RNA-seq has the potential to reduce the cost associated with higher sample numbers and avoid batch effects for future studies of CHO cell biology. Highlights Polyadenylated ssDNA oligonucleotide labelling is a viable strategy for multiplexed CHO cell scRNA-seq analysis. To demonstrate the effectiveness of the method we conducted an experiment to study the CHO cell response to tunicamycin treatment. scRNA-seq was carried out on an untreated control and at 4 time points post tunicamycin treatment. Cells from each sample were transfected with a unique oligonucleotide barcode and pooled for single cell transcriptomics. Each sample was demultiplexed post-sequencing and gene expression profiles of > 5,300 cells were obtained across the experiment. Following dimensionality reduction and visualisation, the cells were distributed according to sample identity. Analysis of the resulting data enabled improved understanding of the transcriptional response to tunicamycin treatment. Three gene coexpression modules were found to be correlated with the tunicamycin time course. Gene set enrichment analysis revealed the over representation of genes related to biological processes associated with ER stress, and protein misfolding in one of these groups of coexpressed genes. Further use of this approach will enable the CHO cell biology community to perform increasingly complex single cell experiments in a cost-effective manner.

RNA sequencing (RNASeq) has been widely used to associate alterations in Chinese hamster ovary (CHO) cell gene expression with bioprocess phenotypes, however alternative mRNA splicing, has thus far, received little attention. In this study, we utilised RNASeq for transcriptomic analysis of a monoclonal antibody producing CHOK1 cell line subjected to a temperature shift. More than 2,365 instances of differential splicing were observed 24hrs after the reduction of cell culture temperature. 1,163 of these alternative splicing events were identified in genes where no changes in abundance were detected by standard differential expression analysis. Ten examples of alternative splicing were selected for independent validation using qPCR in the monoclonal antibody producing CHOK1 line used for RNASeq and a further 2 CHOK1 cell lines. This analysis provided evidence that exon skipping and mutually exclusive splicing events occur in genes linked to the cellular response to changes in temperature and mitochondrial function. While further work is required to determine the impact of changes in mRNA sequence on cellular phenotype, this study demonstrates that alternative splicing analysis can be utilised to gain a deeper understanding of post-transcriptional regulation in CHO cells during biopharmaceutical production.

Our ability to study Chinese hamster ovary (CHO) cell biology has been revolutionised over the last decade with the development of next generation sequencing and the publication of reference DNA sequences for CHO cells and the Chinese hamster. RNA sequencing has not only enabled the association of transcript expression with bioreactor conditions and desirable bioprocess phenotypes but played a key role in the characterisation of protein coding and small non-coding RNAs. The annotation of long non-coding RNAs, and therefore our understanding of their role in CHO cell biology, has been limited to date. In this manuscript, we use high resolution RNASeq data to more than double the number of annotated lncRNA transcripts for the CHOK1 genome. In addition, the utilisation of strand specific sequencing enabled the identification of more than 1,000 new lncRNAs located antisense to protein coding genes. The utility of monitoring lncRNA expression is demonstrated through an analysis of the transcriptomic response to a reduction of cell culture temperature and identification of simultaneous sense/antisense differential expression for the first time in CHO cells. To enable further studies of lncRNAs, the transcripts annotated in this study have been made available for the CHO cell biology community.

Abstract Chinese hamster ovary (CHO) cells are used to produce almost 90% of therapeutic monoclonal antibodies (mAbs). The annotation of non-canonical translation events in these cellular factories remains incomplete, limiting not only our ability to study CHO cell biology but also detect host cell protein (HCP) contaminants in the final mAb drug product. We utilised ribosome footprint profiling (Ribo-seq) to identify novel open reading frames (ORFs) including N-terminal extensions and thousands of short ORFs (sORFs) predicted to encode microproteins. Mass spectrometry-based HCP analysis of four commercial mAb drug products using the extended protein sequence database revealed the presence of microprotein impurities for the first time. We also show that microprotein abundance varies with growth phase and can be affected by the cell culture environment. In addition, our work provides a vital resource to facilitate future studies of non-canonical translation as well as the regulation of protein synthesis in CHO cell lines.