Expression, genetic variation, and tissues Human genomes show extensive genetic variation across individuals, but we have only just started documenting the effects of this variation on the regulation of gene expression. Furthermore, only a few tissues have been examined per genetic variant. In order to examine how genetic expression varies among tissues within individuals, the Genotype-Tissue Expression (GTEx) Consortium collected 1641 postmortem samples covering 54 body sites from 175 individuals. They identified quantitative genetic traits that affect gene expression and determined which of these exhibit tissue-specific expression patterns. Melé et al. measured how transcription varies among tissues, and Rivas et al. looked at how truncated protein variants affect expression across tissues. Science , this issue p. 648 , p. 660 , p. 666 ; see also p. 640

Synthetic Parkinson's Parkinson's disease (PD) and related α-synucleinopathies are defined by the accumulation of α-synuclein (α-Syn)–containing intraneuronal inclusions—Lewy bodies (LBs) and Lewy neurites (LNs)—in association with the loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra pars compacta (SNpc) and other brain regions. However, a cause-and-effect relationship between LB/LN formation and neurodegeneration remains unclear. Indeed, whether LB/LNs are toxic or represent a neuroprotective response has been contentious. Luk et al. (p. 949 ) injected α-Syn fibrils generated from recombinant mouse α-Syn protein into the dorsal striatum of wild-type mice and found that misfolded α-Syn caused the formation of PD-like LB/LNs and subsequent cell-to-cell transmission of pathologic α-Syn to anatomically interconnected regions, including the SNpc. Furthermore, the formation of LB/LNs and their accumulation in SNpc resulted in the progressive loss of these dopaminergic neurons, reduced dopamine innervations to the dorsal striatum, and culminated in motor deficits similar to PD. Thus, a synthetic misfolded wild-type protein (that is, α-Syn) was able to elicit and transmit disease pathology and neurodegeneration in healthy nontransgenic mice.

The genetics of complex disease produce alterations in the molecular interactions of cellular pathways whose collective effect may become clear through the organized structure of molecular networks. To characterize molecular systems associated with late-onset Alzheimer’s disease (LOAD), we constructed gene-regulatory networks in 1,647 postmortem brain tissues from LOAD patients and nondemented subjects, and we demonstrate that LOAD reconfigures specific portions of the molecular interaction structure. Through an integrative network-based approach, we rank-ordered these network structures for relevance to LOAD pathology, highlighting an immune- and microglia-specific module that is dominated by genes involved in pathogen phagocytosis, contains TYROBP as a key regulator, and is upregulated in LOAD. Mouse microglia cells overexpressing intact or truncated TYROBP revealed expression changes that significantly overlapped the human brain TYROBP network. Thus the causal network structure is a useful predictor of response to gene perturbations and presents a framework to test models of disease mechanisms underlying LOAD.

Abstract

 α-Synucleinopathies are neurodegenerative disorders that range pathologically from the demise of select groups of nuclei to pervasive degeneration throughout the neuraxis. Although mounting evidence suggests that α-synuclein lesions lead to neurodegeneration, this remains controversial. To explore this issue, we generated transgenic mice expressing wild-type and A53T human α-synuclein in CNS neurons. Mice expressing mutant, but not wild-type, α-synuclein developed a severe and complex motor impairment leading to paralysis and death. These animals developed age-dependent intracytoplasmic neuronal α-synuclein inclusions paralleling disease onset, and the α-synuclein inclusions recapitulated features of human counterparts. Moreover, immunoelectron microscopy revealed that the α-synuclein inclusions contained 10–16 nm wide fibrils similar to human pathological inclusions. These mice demonstrate that A53T α-synuclein leads to the formation of toxic filamentous α-synuclein neuronal inclusions that cause neurodegeneration.

The CommonMind Consortium sequenced RNA from dorsolateral prefrontal cortex of subjects with schizophrenia (N = 258) and control subjects (N = 279), creating a resource of gene expression and its genetic regulation. Using this resource, they found that ∼20% of schizophrenia loci have variants that may contribute to altered gene expression and liability. Over 100 genetic loci harbor schizophrenia-associated variants, yet how these variants confer liability is uncertain. The CommonMind Consortium sequenced RNA from dorsolateral prefrontal cortex of people with schizophrenia (N = 258) and control subjects (N = 279), creating a resource of gene expression and its genetic regulation. Using this resource, ∼20% of schizophrenia loci have variants that could contribute to altered gene expression and liability. In five loci, only a single gene was involved: FURIN, TSNARE1, CNTN4, CLCN3 or SNAP91. Altering expression of FURIN, TSNARE1 or CNTN4 changed neurodevelopment in zebrafish; knockdown of FURIN in human neural progenitor cells yielded abnormal migration. Of 693 genes showing significant case-versus-control differential expression, their fold changes were ≤ 1.33, and an independent cohort yielded similar results. Gene co-expression implicates a network relevant for schizophrenia. Our findings show that schizophrenia is polygenic and highlight the utility of this resource for mechanistic interpretations of genetic liability for brain diseases.

The accumulation of misfolded proteins is a fundamental pathogenic process in neurodegenerative diseases. However, the factors that trigger aggregation of α-Synuclein (α-Syn), the principal component of the intraneuronal inclusions known as Lewy bodies (LBs), and Lewy neurites (LNs), which characterize Parkinson’s disease (PD) and dementia with LBs (DLB), are poorly understood. We show here that in young asymptomatic α-Syn transgenic (Tg) mice, intracerebral injections of brain homogenates derived from older Tg mice exhibiting α-Syn pathology accelerate both the formation of intracellular LB/LN-like inclusions and the onset of neurological symptoms in recipient animals. Pathological α-Syn propagated along major central nervous system (CNS) pathways to regions far beyond injection sites and reduced survival with a highly reproducible interval from injection to death in inoculated animals. Importantly, inoculation with α-Syn amyloid fibrils assembled from recombinant human α-Syn induced identical consequences. Furthermore, we show for the first time that synthetic α-Syn fibrils are wholly sufficient to initiate PD-like LBs/LNs and to transmit disease in vivo. Thus, our data point to a prion-like cascade in synucleinopathies whereby cell–cell transmission and propagation of misfolded α-Syn underlie the CNS spread of LBs/LNs. These findings open up new avenues for understanding the progression of PD and for developing novel therapeutics.

Genetic variants that are associated with common human diseases do not lead directly to disease, but instead act on intermediate, molecular phenotypes that in turn induce changes in higher-order disease traits. Therefore, identifying the molecular phenotypes that vary in response to changes in DNA and that also associate with changes in disease traits has the potential to provide the functional information required to not only identify and validate the susceptibility genes that are directly affected by changes in DNA, but also to understand the molecular networks in which such genes operate and how changes in these networks lead to changes in disease traits. Toward that end, we profiled more than 39,000 transcripts and we genotyped 782,476 unique single nucleotide polymorphisms (SNPs) in more than 400 human liver samples to characterize the genetic architecture of gene expression in the human liver, a metabolically active tissue that is important in a number of common human diseases, including obesity, diabetes, and atherosclerosis. This genome-wide association study of gene expression resulted in the detection of more than 6,000 associations between SNP genotypes and liver gene expression traits, where many of the corresponding genes identified have already been implicated in a number of human diseases. The utility of these data for elucidating the causes of common human diseases is demonstrated by integrating them with genotypic and expression data from other human and mouse populations. This provides much-needed functional support for the candidate susceptibility genes being identified at a growing number of genetic loci that have been identified as key drivers of disease from genome-wide association studies of disease. By using an integrative genomics approach, we highlight how the gene RPS26 and not ERBB3 is supported by our data as the most likely susceptibility gene for a novel type 1 diabetes locus recently identified in a large-scale, genome-wide association study. We also identify SORT1 and CELSR2 as candidate susceptibility genes for a locus recently associated with coronary artery disease and plasma low-density lipoprotein cholesterol levels in the process.

Our understanding of Alzheimer’s disease (AD) pathophysiology remains incomplete. Here we used quantitative mass spectrometry and coexpression network analysis to conduct the largest proteomic study thus far on AD. A protein network module linked to sugar metabolism emerged as one of the modules most significantly associated with AD pathology and cognitive impairment. This module was enriched in AD genetic risk factors and in microglia and astrocyte protein markers associated with an anti-inflammatory state, suggesting that the biological functions it represents serve a protective role in AD. Proteins from this module were elevated in cerebrospinal fluid in early stages of the disease. In this study of >2,000 brains and nearly 400 cerebrospinal fluid samples by quantitative proteomics, we identify proteins and biological processes in AD brains that may serve as therapeutic targets and fluid biomarkers for the disease. Large-scale, comprehensive proteomic profiling of Alzheimer’s disease brain and cerebrospinal fluid reveals disease-associated protein coexpression modules and highlights the importance of glia and energy metabolism in disease pathogenesis.

Brain-region-specific RNA-seq from humans with major depressive disorder reveals unique transcriptomic profiles in males and females, with little overlap. Major depressive disorder (MDD) is a leading cause of disease burden worldwide. While the incidence, symptoms and treatment of MDD all point toward major sex differences, the molecular mechanisms underlying this sexual dimorphism remain largely unknown. Here, combining differential expression and gene coexpression network analyses, we provide a comprehensive characterization of male and female transcriptional profiles associated with MDD across six brain regions. We overlap our human profiles with those from a mouse model, chronic variable stress, and capitalize on converging pathways to define molecular and physiological mechanisms underlying the expression of stress susceptibility in males and females. Our results show a major rearrangement of transcriptional patterns in MDD, with limited overlap between males and females, an effect seen in both depressed humans and stressed mice. We identify key regulators of sex-specific gene networks underlying MDD and confirm their sex-specific impact as mediators of stress susceptibility. For example, downregulation of the female-specific hub gene Dusp6 in mouse prefrontal cortex mimicked stress susceptibility in females, but not males, by increasing ERK signaling and pyramidal neuron excitability. Such Dusp6 downregulation also recapitulated the transcriptional remodeling that occurs in prefrontal cortex of depressed females. Together our findings reveal marked sexual dimorphism at the transcriptional level in MDD and highlight the importance of studying sex-specific treatments for this disorder.

Elucidating brain cell type specific gene expression patterns is critical towards a better understanding of how cell-cell communications may influence brain functions and dysfunctions. We set out to compare and contrast five human and murine cell type-specific transcriptome-wide RNA expression data sets that were generated within the past several years. We defined three measures of brain cell type-relative expression including specificity, enrichment, and absolute expression and identified corresponding consensus brain cell "signatures," which were well conserved across data sets. We validated that the relative expression of top cell type markers are associated with proxies for cell type proportions in bulk RNA expression data from postmortem human brain samples. We further validated novel marker genes using an orthogonal ATAC-seq dataset. We performed multiscale coexpression network analysis of the single cell data sets and identified robust cell-specific gene modules. To facilitate the use of the cell type-specific genes for cell type proportion estimation and deconvolution from bulk brain gene expression data, we developed an R package, BRETIGEA. In summary, we identified a set of novel brain cell consensus signatures and robust networks from the integration of multiple datasets and therefore transcend limitations related to technical issues characteristic of each individual study.