Using next-generation sequencing technology alone, we have successfully generated and assembled a draft sequence of the giant panda genome. The assembled contigs (2.25 gigabases (Gb)) cover approximately 94% of the whole genome, and the remaining gaps (0.05 Gb) seem to contain carnivore-specific repeats and tandem repeats. Comparisons with the dog and human showed that the panda genome has a lower divergence rate. The assessment of panda genes potentially underlying some of its unique traits indicated that its bamboo diet might be more dependent on its gut microbiome than its own genetic composition. We also identified more than 2.7 million heterozygous single nucleotide polymorphisms in the diploid genome. Our data and analyses provide a foundation for promoting mammalian genetic research, and demonstrate the feasibility for using next-generation sequencing technologies for accurate, cost-effective and rapid de novo assembly of large eukaryotic genomes. The genome of the giant panda — specifically of the female Beijing Olympics mascot Jingjing — has been determined using short-read sequencing technology, a first for such a complex genome. It consists of some 2.4 billion DNA base pairs, compared to 3 billion in humans, and contains around 21,000 protein-encoding genes, similar to the human genome. Genomic diversity reflected in the sequence is high, raising hopes that despite a population of only about 2,500, conservation efforts can keep the species from extinction. Intriguingly, the panda appears to have all the genes needed for a carnivorous digestive system but lacks digestive cellulase genes. It may therefore depend on its gut microbiome to handle its famously limited bamboo diet. Taste may be a diet-limiting factor: loss of function of the T1R1 gene means that pandas may not experience the umami taste associated with high-protein foods. Technical aspects of this work pave the way for the use of next-generation sequencing for rapid de novo assembly of large eukaryotic genomes. Here, a draft sequence of the giant panda genome is assembled using next-generation sequencing technology alone. Genome analysis reveals a low divergence rate in comparison with dog and human genomes and insights into panda-specific traits; for example, the giant panda's bamboo diet may be more dependent on its gut microbiome than its own genetic composition.

Abstract Identifying directional influences in anatomical and functional circuits presents one of the greatest challenges for understanding neural computations in the brain. Granger causality mapping (GCM) derived from vector autoregressive models of data has been employed for this purpose, revealing complex temporal and spatial dynamics underlying cognitive processes. However, the traditional GCM methods are computationally expensive, as signals from thousands of voxels within selected regions of interest (ROIs) are individually processed, and being based on pairwise Granger causality, they lack the ability to distinguish direct from indirect connectivity among brain regions. In this work a new algorithm called PCA based conditional GCM is proposed to overcome these problems. The algorithm implements the following two procedures: (i) dimensionality reduction in ROIs of interest with principle component analysis (PCA), and (ii) estimation of the direct causal influences in local brain networks, using conditional Granger causality. Our results show that the proposed method achieves greater accuracy in detecting network connectivity than the commonly used pairwise Granger causality method. Furthermore, the use of PCA components in conjunction with conditional GCM greatly reduces the computational cost relative to the use of individual voxel time series. Hum Brain Mapp, 2009. © 2008 Wiley‐Liss, Inc.

The safe and effective delivery of drugs is a major obstacle in the treatment of ischemic stroke. Exosomes hold great promise as an endogenous drug delivery nanosystem for the treatment of cerebral ischemia given their unique properties, including low immunogenicity, innate stability, high delivery efficiency, and ability to cross the blood-brain barrier (BBB). However, exosome insufficient targeting capability limits their clinical applications. In this study, the c(RGDyK) peptide has been conjugated to the exosome surface by an easy, rapid, and bio-orthogonal chemistry. In the transient middle cerebral artery occlusion (MCAO) mice model, The engineered c(RGDyK)-conjugated exosomes (cRGD-Exo) target the lesion region of the ischemic brain after intravenous administration. Furthermore, curcumin has been loaded onto the cRGD-Exo, and administration of these exosomes has resulted in a strong suppression of the inflammatory response and cellular apoptosis in the lesion region. The results suggest a targeting delivery vehicle for ischemic brain based on exosomes and provide a strategy for the rapid and large-scale production of functionalized exosomes.

Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common kidney cancer and has very few mutations that are shared between different patients. To better understand the intratumoral genetics underlying mutations of ccRCC, we carried out single-cell exome sequencing on a ccRCC tumor and its adjacent kidney tissue. Our data indicate that this tumor was unlikely to have resulted from mutations in VHL and PBRM1. Quantitative population genetic analysis indicates that the tumor did not contain any significant clonal subpopulations and also showed that mutations that had different allele frequencies within the population also had different mutation spectrums. Analyses of these data allowed us to delineate a detailed intratumoral genetic landscape at a single-cell level. Our pilot study demonstrates that ccRCC may be more genetically complex than previously thought and provides information that can lead to new ways to investigate individual tumors, with the aim of developing more effective cellular targeted therapies.

Tumor heterogeneity presents a challenge for inferring clonal evolution and driver gene identification. Here, we describe a method for analyzing the cancer genome at a single-cell nucleotide level. To perform our analyses, we first devised and validated a high-throughput whole-genome single-cell sequencing method using two lymphoblastoid cell line single cells. We then carried out whole-exome single-cell sequencing of 90 cells from a JAK2-negative myeloproliferative neoplasm patient. The sequencing data from 58 cells passed our quality control criteria, and these data indicated that this neoplasm represented a monoclonal evolution. We further identified essential thrombocythemia (ET)-related candidate mutations such as SESN2 and NTRK1, which may be involved in neoplasm progression. This pilot study allowed the initial characterization of the disease-related genetic architecture at the single-cell nucleotide level. Further, we established a single-cell sequencing method that opens the way for detailed analyses of a variety of tumor types, including those with high genetic complex between patients.

To distinguish the real pre-miRNAs from other hairpin sequences with similar stem-loops (pseudo pre-miRNAs), a hybrid feature which consists of local contiguous structure-sequence composition, minimum of free energy (MFE) of the secondary structure and P-value of randomization test is used.Besides, a novel machine-learning algorithm, random forest (RF), is introduced.The results suggest that our method predicts at 98.21% specificity and 95.09% sensitivity.When compared with the previous study, Triplet-SVM-classifier, our RF method was nearly 10% greater in total accuracy.Further analysis indicated that the improvement was due to both the combined features and the RF algorithm.The MiPred web server is available at http://www.bioinf.seu.edu.cn/miRNA/.Given a sequence, MiPred decides whether it is a pre-miRNA-like hairpin sequence or not.If the sequence is a pre-miRNA-like hairpin, the RF classifier will predict whether it is a real pre-miRNA or a pseudo one.

Abstract Background Reef-building corals are critical species for sustaining coral reefs and are highly threatened by global climate change. However, relevant transcriptomic data largely rely on short-read sequencing, which severely limits the understanding of coral molecular mechanisms and leaves many important biological questions unresolved. Results We sequenced the full-length transcriptomes of four common and frequently dominant reef-building corals, including two Robusta clade species, Pocillopora damicornis and Pocillopora verrucosa , and two Complexa clade species, Acropora muricata and Montipora foliosa, using the PacBio Sequel II platform. We obtained information on gene functions, structures and expression profiles. Among them, a comparative analysis of biomineralization-related genes provided insights into the molecular basis of coral skeletal density. The gene expression profiles of the symbiote Symbiodiniaceae were also isolated and annotated from the holobiont sequence data; these profiles showed more highly convergent traits related to gene structure and expression level than those of coral hosts. Interestingly, we observed that intracellular algal cells share some evolutionary convergence between intracellular symbiosis in corals and intracellular digestion in amphioxus. Finally, a phylogenetic analysis of key circadian clock genes among 27 evolutionarily representative species indicated that there are four key members in early metazoans, including cry genes; Clock or Npas2 ; cyc or Arntl ; and tim , while per , as the fifth member, occurs in Bilateria. Conclusions Our work overcomes the incompleteness of short-read sequencing and illuminates the molecular basis of calcification, symbiosis, and circadian genes, thus providing a foundation for further work on the manipulation of skeleton production or symbiosis to promote the survival of these important organisms.

Abstract Multiple displacement amplification (MDA) has become one of the most commonly used method of whole genome amplification (WGA) due to the high processivity, strand displacement capacity and high fidelity of the phi29 DNA polymerase, MDA generate vast amount of DNA with higher molecules weight (up to 100kb) and greater genome coverage. Along with the development of the sequencing platform, it is possible to sequence the MDA-amplified DNA molecules with over 20kb by long-read sequencing. However, one of the challenges is the formation of chimeras, which exist in all MDA products, and seriously interfere with the downstream analysis of the long-read sequencing data of MDA-amplified DNA. In this study, we constructed 3 rd -ChimeraMiner, a chimera detection pipeline for analyzing the long-read sequencing of MDA products, recognizing chimeras, and integrating chimeras into the downstream analysis. Five sequencing data of MDA with different magnification fold were analyzed in here, the proportions of chimeras are much higher than that of next-generation sequencing reads and increase with the increase of magnification folds, ranging from 42% to over 76%. After comparing, 99.92% of recognized chimeras have been demonstrated not to exist in original genomes. After detecting chimeras by 3 rd -ChimeraMiner, the full-length mapping ratio increased, means more PacBio data could be used in downstream analysis, and mean 97.77% inversions were removed after transferred chimeras into normal reads. 3 rd -ChimeraMiner revealed efficiency and accuracy in discovering chimeras from long-read sequencing data of MDA, and is promising to be widely used in single-cell sequencing.

ABSTRACT In addition to the amino acid sequence information, synonymous codons can encode multiple regulatory and structural signals in protein coding region. In this study, we investigated how synonymous codons have been adapted to the formation of RNA G-quadruplex (rG4) structure. We found a universal selective pressure acting on synonymous codons to facilitate rG4 formation in five eukaryotic organisms. While G -rich codons are preferred in rG4 structural region, C -rich codons are selectively unpreferred for rG4 structures. Gene’s codon usage bias, nucleotide composition and evolutionary rate can account for the selective variations on synonymous codons among rG4 structures within a species. Moreover, rG4 structures in translational initiation region showed significantly higher selective pressures than those in translational elongation region. These results bring us another dimension of evolutionary selection on synonymous codons for proper RNA structure and function.

Abstract Corals should make excellent models for cross-kingdom regulation research because of their natural animal-photobiont holobiont composition, yet a lack of studies and experimental data restricts their use. Here we integrate new full-length transcriptomes and small RNAs of four common reef-building corals with the published Symbiodinium C1 genome to gain deeper insight into mutual gene regulation in coral-zooxanthella holobionts. We show that zooxanthellae secrete miRNA to downregulate rejection from host coral cells, and that a potential correlation exists between miRNA diversity and physiological activity. Convergence of these holobionts’ biological functions in different species is also revealed, which implies the low gene impact on bottom ecological niche organisms. This work provides evidence for the early origin of cross-kingdom regulation as a mechanism of self-defense autotrophs can use against heterotrophs, sheds more light on coral-zooxanthella holobionts, and contributes valuable data for further coral research.