Gene expression can be post-transcriptionally regulated via dynamic and reversible RNA modifications. N1-methyladenosine (m1A) is a recently identified mRNA modification; however, little is known about its precise location and biogenesis. Here, we develop a base-resolution m1A profiling method, based on m1A-induced misincorporation during reverse transcription, and report distinct classes of m1A methylome in the human transcriptome. m1A in 5' UTR, particularly those at the mRNA cap, associate with increased translation efficiency. A different, small subset of m1A exhibit a GUUCRA tRNA-like motif, are evenly distributed in the transcriptome, and are dependent on the methyltransferase TRMT6/61A. Additionally, we show that m1A is prevalent in the mitochondrial-encoded transcripts. Manipulation of m1A level via TRMT61B, a mitochondria-localizing m1A methyltransferase, demonstrates that m1A in mitochondrial mRNA interferes with translation. Collectively, our approaches reveal distinct classes of m1A methylome and provide a resource for functional studies of m1A-mediated epitranscriptomic regulation.

Abstract Integrative analysis of multi-omics layers at single cell level is critical for accurate dissection of cell-to-cell variation within certain cell populations. Here we report scCAT-seq, a technique for simultaneously assaying chromatin accessibility and the transcriptome within the same single cell. We show that the combined single cell signatures enable accurate construction of regulatory relationships between cis -regulatory elements and the target genes at single-cell resolution, providing a new dimension of features that helps direct discovery of regulatory patterns specific to distinct cell identities. Moreover, we generated the first single cell integrated maps of chromatin accessibility and transcriptome in human pre-implantation embryos and demonstrated the robustness of scCAT-seq in the precise dissection of master transcription factors in cells of distinct states during embryo development. The ability to obtain these two layers of omics data will help provide more accurate definitions of “single cell state” and enable the deconvolution of regulatory heterogeneity from complex cell populations.

SUMMARY Gene expression can be post-transcriptionally regulated via dynamic and reversible RNA modifications. N 1 -methyladenosine (m 1 A) is a recently identified mRNA modification; however, little is known about its precise location, regulation and function. Here, we develop a base-resolution m 1 A profiling method, based on m 1 A-induced misincorporation during reverse transcription, and report distinct classes of m 1 A methylome in the human transcriptome. m 1 A in 5’-UTR, particularly those at the first nucleotide of mRNA, associate with increased translation efficiency. A different subset of m 1 A exhibit a GUUCRA tRNA-like motif, are evenly distributed in the transcriptome and are dependent on the methyltransferase TRMT6/61A. Additionally, we show for the first time that m 1 A is prevalent in the mitochondrial-encoded transcripts. Manipulation of m 1 A level via TRMT61B, a mitochondria-localizing m 1 A methyltransferase, demonstrates that m 1 A in mitochondrial mRNA interferes with translation. Collectively, our approaches reveal distinct classes of m 1 A methylome and provide a resource for functional studies of m 1 A-mediated epitranscriptomic regulation.

Abstract The dual-specificity tyrosine phosphorylation-regulated kinase DYRK2 has emerged as a key regulator of cellular processes such as proteasome-mediated protein degradation. To gain further insights into its function, we took a chemical biology approach and developed C17, a potent small-molecule DYRK2 inhibitor, through multiple rounds of structure-based optimization guided by a number of co-crystallized structures. C17 displayed an effect on DYRK2 at a single-digit nanomolar IC 50 and showed outstanding selectivity for the human kinome containing 467 other human kinases. Using C17 as a chemical probe, we further performed quantitative phosphoproteomic assays and identified several novel DYRK2 targets, including eukaryotic translation initiation factor 4E-binding protein 1 (4E-BP1) and stromal interaction molecule 1 (STIM1). DYRK2 phosphorylated 4E-BP1 at multiple sites, and the combined treatment of C17 with AKT and MEK inhibitors showed synergistic 4E-BP1 phosphorylation suppression. The phosphorylation of STIM1 by DYRK2 substantially increased the interaction of STIM1 with the ORAI1 channel, and C17 impeded the store-operated calcium entry process. Collectively, these studies further expand our understanding of DYRK2 and provide a valuable tool to further pinpoint its biological function.

We explore discrete quantum droplets with hidden-vortex structures in a deep two-dimensional optical lattice containing a Bose-Bose mixture. Using the extended Gross-Pitaevskii equation, and considering local interactions and Lee-Huang-Yang corrections, we affirm the stable existence of these droplets, which are identified by identical density patterns and opposing vortices in both components. We extensively study the droplets with lower topological charges, focusing on their morphological changes. Despite the expansion of internal boundaries within the vortex mode with increased charge, the lattice symmetry and phase change limit the boundary growth, leading to a unique mode pattern degeneracy exclusive to discrete systems. By fixing the norm of the states (representing the particle number of the system), we identify multiple degenerate modes with topological charges up to 5, plotting their chemical potential curves and providing a theoretical explanation for the energy changes linked to topological charge. Our simulations confirm these outcomes, validating our discoveries.

Abstract Host-based antivirals could offer broad-spectrum therapeutics and prophylactics against the constantly-mutating viruses including the currently-ravaging coronavirus, yet must target cellular vulnerabilities of viruses without grossly endangering the host. Here we show that the master lipid regulator SREBP1 couples the phospholipid scramblase TMEM41B to constitute a host “metabolism-to-manufacture” cascade that maximizes membrane supplies to support coronaviral genome replication, harboring biosynthetic enzymes including Lipin1 as druggable viral-specific-essential (VSE) host genes. Moreover, pharmacological inhibition of Lipin1, by a moonlight function of the widely-prescribed beta-blocker Propranolol, metabolically uncouples the SREBP1-TMEM41B cascade and consequently exhibits broad-spectrum antiviral effects against coronaviruses, Zika virus, and Dengue virus. The data implicate a metabolism-based antiviral strategy that is well tolerated by the host, and a potential broad-spectrum medication against current and future coronavirus diseases.

Abstract PCSK9 negatively regulates low-density lipoprotein receptor (LDLR) abundance on the cell surface, leading to decreased hepatic clearance of LDL particles and increased levels of plasma cholesterol. We previously identified SURF4 as a cargo receptor that facilitates PCSK9 secretion in HEK293T cells (Emmer et al., 2018). Here, we generated hepatic SURF4-deficient mice ( Surf4 fl/fl Alb-Cre + ) to investigate the physiologic role of SURF4 in vivo. Surf4 fl/fl Alb-Cre + mice exhibited normal viability, gross development, and fertility. Plasma PCSK9 levels were reduced by ∽60% in Surf4 fl/fl Alb-Cre + mice, with a corresponding ∽50% increase in steady state LDLR protein abundance in the liver, consistent with SURF4 functioning as a cargo receptor for PCSK9. Surprisingly, these mice exhibited a marked reduction in plasma cholesterol and triglyceride levels out of proportion to the partial increase in hepatic LDLR abundance. Detailed characterization of lipoprotein metabolism in these mice instead revealed a severe defect in hepatic lipoprotein secretion, consistent with prior reports of SURF4 also promoting the secretion of apolipoprotein B. Despite a small increase in liver mass and lipid content, histologic evaluation revealed no evidence of steatohepatitis or fibrosis in Surf4 fl/fl Alb-Cre + mice. Acute depletion of hepatic SURF4 by CRISPR/Cas9 or liver-targeted siRNA in adult mice confirms these findings. Together, these data support the physiologic significance of SURF4 in the hepatic secretion of PCSK9 and APOB-containing lipoproteins and its potential as a therapeutic target in atherosclerotic cardiovascular diseases.

Abstract Carboxylic acids are central metabolites in bioenergetics, signal transduction and post-translation protein regulation. Unlike its genomic and transcriptomic counterparts, the quest for metabolomic profiling in trace amounts of biomedical samples is prohibitively challenging largely due to the lack of sensitive and robust quantification schemes for carboxylic acids. Based on diazo-carboxyl click chemistry, here we demonstrate DQmB-HA method as a rapid derivatization strategy for the sensitive analysis of hydrophilic, low-molecular-weight carboxylic acids. To the investigated metabolites, DQmB-HA derivatization method renders 5 to 2,000-fold higher response on mass spectrometry along with improved chromatographic separation on commercial UHPLC-MS machines. Using this method, we present the near-single-cell analysis of carboxylic acid metabolites in mouse egg cells before and after fertilization. Malate, fumarate and β-hydroxybutyrate were found to decrease in mouse zygotes. We also showcase the kinetic profiling of TCA-cycle intermediates inside adherent cells cultured in one well of 96-well plates during drug treatment. FCCP and AZD3965 were shown to have overlapped but different effects on the isotope labeling of carboxylic acids. Finally, we apply DQmB-HA method to plasma or serum samples (down to 5 μL) from mice and humans collected on pathological and physiological conditions. The measured changes of succinate, β-hydroxybutyrate, and lactate in blood corroborate previous literatures in ischemia-reperfusion injury mouse model, acute fasting-refeeding mouse model, and human individuals diagnosed with mitochondrial dysfunction diseases, respectively. Overall, DQmB-HA method offers a sensitive, rapid and user-friendly quantification scheme for carboxylic acid metabolites, paving the road toward the ultimate goals of single-cell metabolomic analysis and bedside monitoring of biofluid samples.

Two-photon laser scanning microscopy, originally developed since 1990s, has been widely applied for biomedical research in recent decades, particularly popular among neuroscientists for studying neural functions in vivo. However, it is typically restricted to one imaging area that is orthogonal to the optical axis. Here, we demonstrate a novel multi-axis optical conjugation method that enables two-photon imaging at single-cell resolution simultaneously in multiple areas at different depths, each of which could have a view diameter of ~200 µm and could be largely freely targeted within a zone up to 12-mm diameter. For example, we show simultaneous imaging of neuronal activities in the primary visual cortex (V1), the primary motor cortex (M1) and the hippocampal CA1 region of awake mice. This method can be readily implemented on a single conventional two-photon microscope to enable multi-area exploration of neuronal activities in vivo.

Large-scale genome-wide association and expression quantitative trait loci studies have identified multiple noncoding variants associated with genetic diseases via affecting gene expression. However, effectively and efficiently pinpointing causal variants remains a serious challenge. Here, we developed CARMEN, a novel algorithm to identify functional noncoding expression-modulating variants. Multiple evaluations demonstrated CARMEN's superior performance over state-of-the-art tools. Its higher sensitivity and low false discovery rate enable CARMEN to identify multiple causal expression-modulating variants that other tools simply missed. Meanwhile, benefitting from extensive annotations generated, CARMEN provides mechanism hints on predicted expression-modulating variants, enabling effectively characterizing functional variants involved in gene expression and disease-related phenotypes. CARMEN scales well with the massive datasets and is available online as a Web server at http://carmen.gao-lab.org.