Archaeogenomic research has proven to be a valuable tool to trace migrations of historic and prehistoric individuals and groups, whereas relationships within a group or burial site have not been investigated to a large extent. Knowing the genetic kinship of historic and prehistoric individuals would give important insights into social structures of ancient and historic cultures. Most archaeogenetic research concerning kinship has been restricted to uniparental markers, while studies using genome-wide information were mainly focused on comparisons between populations. Applications which infer the degree of relationship based on modern-day DNA information typically require diploid genotype data. Low concentration of endogenous DNA, fragmentation and other post-mortem damage to ancient DNA (aDNA) makes the application of such tools unfeasible for most archaeological samples. To infer family relationships for degraded samples, we developed the software READ (Relationship Estimation from Ancient DNA). We show that our heuristic approach can successfully infer up to second degree relationships with as little as 0.1x shotgun coverage per genome for pairs of individuals. We uncover previously unknown relationships among prehistoric individuals by applying READ to published aDNA data from several human remains excavated from different cultural contexts. In particular, we find a group of five closely related males from the same Corded Ware culture site in modern-day Germany, suggesting patrilocality, which highlights the possibility to uncover social structures of ancient populations by applying READ to genome-wide aDNA data. READ is publicly available from https://bitbucket.org/tguenther/read.

Background: Most insects are relatively short-lived, with a maximum lifespan of a few weeks, like the aging model organism, the fruit-fly Drosophila melanogaster. By contrast, the queens of social insects (termites, ants, some bees and wasps) can live for more than a decade. This makes social insects promising new models in aging research providing insights into how a long reproductive life can be achieved. Yet, aging studies on social insect reproductives are hampered by a lack of quantitative data on age-dependent survival and time series analyses that cover the whole lifespan of such long-lived individuals. We studied aging in queens of the drywood termite Cryptotermes secundus by determining survival probabilities over more than 15 years and performed transcriptome analyses for queens of known age that covered their whole lifespan. Results: The maximum lifespan of C. secundus queens was 13 years with a median maximum longevity of 11.0 years. Time course and co-expression network analyses of gene expression patterns over time indicated a non-gradual aging pattern. It was characterized by networks of genes that became differentially expressed only late in life, namely after an age of 10 years, which associates well with the median maximum lifespan for queens. These old-age gene networks reflect processes of physiological upheaval. We detected strong signs of stress, decline, defence and repair at the transcriptional level of epigenetic control as well as at the post-transcriptional level with changes in transposable element activity and the proteostasis network. The latter depicts an upregulation of protein degradation, together with protein synthesis and protein folding, processes which are often down-regulated in old animals. The simultaneous upregulation of protein synthesis and autophagy is indicative for a stress-response mediated by the transcription factor cnc, a homolog of human nrf genes. Conclusion: Our results show non-linear senescence with a rather sudden physiological upheaval at old-age. Most importantly, they point to a re-wiring in the proteostatis network as central for explaining the long life of social insect queens.

Brown adipose tissue (BAT) is a heater organ that expresses thermogenic uncoupling protein 1 (UCP1) to maintain high body temperatures during cold stress. BAT thermogenesis is considered an overarching mammalian trait, but its evolutionary origin is unknown. We show that adipose tissue of marsupials, which diverged from eutherian mammals ~ 150 million years ago, expresses a nonthermogenic UCP1 variant governed by a partial transcriptomic BAT signature similar to that found in eutherian beige adipose tissue. We found that the reconstructed UCP1 sequence of the common eutherian ancestor displayed typical thermogenic activity, whereas therian ancestor UCP1 is nonthermogenic. Thus, mammalian adipose tissue thermogenesis may have evolved in two distinct stages, with a prethermogenic stage in the common therian ancestor linking UCP1 expression to adipose tissue and thermal stress. We propose that in a second stage, UCP1 acquired its thermogenic function specifically in eutherians, such that the onset of mammalian BAT thermogenesis occurred only after the divergence from marsupials.

Background Wild tomato species, like Solanum chilense, are important germplasm resources for enhanced stress resistance in tomato breeding. In addition, S. chilense serves as a model system to study adaptation of plants to drought and to investigate the evolution of seed banks. However to date, the absence of a well annotated reference genome in this compulsory outcrossing very heterozygote species limited in-depth studies on the genes involved in the above-mentioned processes. Findings We generated ~134 Gb of DNA and 157 Gb of RNA sequence data, which yielded a draft genome with an estimated length of 914 Mb in total encoding2 5,885 high-confidence (hc) predicted gene models, which show homology to known protein-coding genes of other tomato species. Approximately 71% (18,290) of the hc gene models are additionally supported by RNAseq data derived from leaf tissue samples. A Benchmarking with Universal Single-Copy Orthologs (BUSCO) analysis of predicted gene models retrieved 93.3% BUSCO genes, which is in range of high-quality genome for non-inbred plants. To further verify the genome annotation completeness and accuracy, we manually inspected the NLR resistance gene family and assess its assembly quality. We reveal the existence of unique gene families of NLRs to S. chilense. Comparative genomics analyses of S. chilense, cultivated tomato S. lycopersicum and its wild relative S. pennellii genomes revealed similar levels of highly syntenic gene clusters between the three species. Conclusions We generated the first genome and transcriptome sequence assembly for the wild tomato species Solanum chilense and demonstrate its value in comparative genomics analyses. We make these genomes available for scientific community as an important resource for studies on adaptation to biotic and abiotic stress in Solanaceae, evolution of self-incompatibility, as well as for tomato breeding.

Archaeogenomic research has proven to be a valuable tool to trace migrations of historic and prehistoric individuals and groups, whereas relationships within a group or burial site have not been investigated to a large extent. Knowing the genetic kinship of historic and prehistoric individuals would give important insights into social structures of ancient and historic cultures. Most archaeogenetic research concerning kinship has been restricted to uniparental markers, while studies using genome-wide information were mainly focused on comparisons between populations. Applications which infer the degree of relationship based on modern-day DNA information typically require diploid genotype data. Low concentration of endogenous DNA, fragmentation and other post-mortem damage to ancient DNA (aDNA) makes the application of such tools unfeasible for most archaeological samples. To infer family relationships for degraded samples, we developed the software READ (Relationship Estimation from Ancient DNA). We show that our heuristic approach can successfully infer up to second degree relationships with as little as 0.1x shotgun coverage per genome for pairs of individuals. We uncover previously unknown relationships among prehistoric individuals by applying READ to published aDNA data from several human remains excavated from different cultural contexts. In particular, we find a group of five closely related males from the same Corded Ware culture site in modern-day Germany, suggesting patrilocality, which highlights the possibility to uncover social structures of ancient populations by applying READ to genome-wide aDNA data.

The steadily increasing amount of newly generated omics data of various types from genomics to metabolomics is a chance and a challenge to systems biology. To fully use its potential, one key is the meaningful integration of different types of omics. We here present a fully unsupervised and versatile correlation-based method, termed Correlation guided Network Integration (CoNI), to integrate multi-omics data into a hypergraph structure that allows for identification of effective regulators. Our approach further unravels single transcripts mapped to specific densely connected metabolic sub-graphs or pathways. By applying our method on transcriptomics and metabolomics data from murine livers under standard chow or high-fat-diet, we isolated eleven genes with a regulatory effect on hepatic metabolism. Subsequent in vitro and ex vivo experiments in human liver cells and human obtained liver biopsies validated seven candidates including INHBE and COBLL1 , to alter lipid metabolism and to correlate with diabetes related traits such as overweight, hepatic fat content and insulin resistance (HOMA-IR).