Cells do not live in a vacuum, but in a milieu defined by cell–cell communication that can be measured via emerging high-resolution spatial transcriptomics approaches. However, analytical tools that fully leverage such data for kinetic modeling remain lacking. Here we present Spateo ( aristoteleo/spateo-release ), a general framework for quantitative spatiotemporal modeling of single-cell resolution spatial transcriptomics. Spateo delivers novel methods for digitizing spatial layers/columns to identify spatially-polar genes, and develops a comprehensive framework of cell-cell interaction to reveal spatial effects of niche factors and cell type-specific ligand-receptor interactions. Furthermore, Spateo reconstructs 3D models of whole embryos, and performs 3D morphometric analyses. Lastly, Spateo introduces the concept of “morphometric vector field” of cell migrations, and integrates spatial differential geometry to unveil regulatory programs underlying various organogenesis patterns of Drosophila. Thus, Spateo enables the study of the ecology of organs at a molecular level in 3D space, beyond isolated single cells.

Abstract Spatially resolved transcriptomics (SRT) provides the opportunity to investigate the gene expression profiles and the spatial context of cells in naive state. Cell type annotation is a crucial task in the spatial transcriptome analysis of cell and tissue biology. In this study, we propose Spatial-ID, a supervision-based cell typing method, for high-throughput cell-level SRT datasets that integrates transfer learning and spatial embedding. Spatial-ID effectively incorporates the existing knowledge of reference scRNA-seq datasets and the spatial information of SRT datasets. A series of quantitative comparison experiments on public available SRT datasets demonstrate the superiority of Spatial-ID compared with other state-of-the-art methods. Besides, the application of Spatial-ID on a SRT dataset with 3D spatial dimension measured by Stereo-seq shows its advancement on the large field tissues with subcellular spatial resolution.

Abstract β-thalassemia, caused by mutations in the human hemoglobin ( HBB ) gene, is one of the most common genetic diseases in the world. HBB –28 (A>G) mutation is one of the five most common mutations in China patients with β-thalassemia. However, few studies have been conducted to understand how this mutation affects the expression of pathogenesis related genes including globin genes due to limited homologous clinical materials. Therefore, we first developed an efficient technique using CRISPR/Cas9 combined with asymmetric single-stranded oligodeoxynucleotides (assODN) to generate a K562 cell model of HBB −28 (A>G) named K562 −28 (A>G) . Then, we systematically analyzed the differences between K562 −28 (A>G) and K562 at the transcriptome level by high-throughput RNA-seq pre- and post-erythrogenic differentiation. We found that HBB −28 (A>G) mutation not only disturbed the transcription of HBB but also decreased the expression of HBG , which may further aggravate the thalassemia phenotype and partially explain the severer clinical outcome of β-thalassemia patients with HBB −28 (A>G) mutation. Moreover, we found K562 −28 (A>G) cell line is more sensitive to hypoxia and showed a defective erythrogenic program compared with K562 before differentiation. In agreement, p38MAPK and ERK pathway are hyperactivated in K562 −28 (A>G) after differentiation. Importantly, all above mentioned abnormalities in K562 −28 (A>G) were reversed after correction of this mutation with CRISPR/Cas and assODN, confirming the specificity of these phenotypes. Overall, this is the first time to analyze the effects of the HBB - 28 (A>G) mutation at whole-transcriptome level based on isogenic cell lines, providing a landscape for further investigation of the mechanism of β-thalassemia with HBB −28 (A>G) mutation.

ABSTRACT Prokaryotic CRISPR-Cas systems are highly vulnerable to phage-encoded anti-CRISPR (Acr) factors. How CRISPR-Cas systems protect themselves remains unclear. Here, we uncovered a broad-spectrum anti-anti-CRISPR strategy involving a phage-derived toxic protein. Transcription of this toxin is normally reppressed by the CRISPR-Cas effector, but is activated to halt cell division when the effector is inhibited by any anti-CRISPR proteins or RNAs. We showed that this abortive infection-like effect efficiently expels Acr elements from bacterial population. Furthermore, we exploited this anti-anti-CRISPR mechanism to develop a screening method for specific Acr candidates for a CRISPR-Cas system, and successfully identified two distinct Acr proteins that enhance the binding of CRISPR effector to non-target DNA. Our data highlight the broad-spectrum role of CRISPR-repressed toxins in counteracting various types of Acr factors, which illuminates that the regulatory function of CRISPR-Cas confers host cells herd immunity against Acr-encoding genetic invaders, no matter they are CRISPR-targeted or not.

ABSTRACT CRISPR RNAs (crRNAs) and Cas proteins together provide prokaryotes with adaptive immunity against genetic invaders. How Cas expression is fine-tuned to avoid energy burden while satisfying the dynamic need of crRNAs remains poorly understood. Here we experimentally demonstrated widespread degenerated mini-CRISPRs encode CreR ( C as- re gulating) R NAs to mediate autorepression of type I-B, I-E and V-A Cas proteins, based on their partial complementarity to cas promoters. This autorepression decreases energy burden and autoimmune risks, thus mitigating the fitness cost on host cell, and remarkably, senses and responds to alterations in the volume of canonical crRNAs, which compete with CreR for Cas proteins. Moreover, CreR-guided Cas autorepression can be subverted by diverse anti-CRISPR (Acr) proteins that destruct Cas proteins, which in turn replenishes the weapon depot. Our data unveil a general degenerated crRNA-guided autorepression paradigm for diverse Cas effectors, which highlights the intricate (self-)regulation of CRISPR-Cas and its transcriptional counterstrategy against Acr attack.

A variety of bacterial anti-phage systems have recently been discovered1-3, but how these systems synergize to defend against diverse phages remains poorly understood. Here, we report that the adaptive immune system CRISPR-Cas supervises the expression of diverse immune systems by exploiting the regulatory CRISPR RNA-like RNAs (crlRNAs). The crlRNAs target and inhibit the promoters of various immune systems, including the newly characterized Nezha and Gabija, as well as eight previously unrecognized systems that feature distinct defensive domains. Notably, CRISPR regulation balances the expression level of these systems to ensure effective anti-phage activity while avoiding their autoimmunity risks. In return, the supervised immune systems trigger abortive infections when CRISPR-Cas is inhibited by viral anti-CRISPR proteins, thereby offering an anti-anti-CRISPR protection at the population level. Moreover, these systems complement CRISPR immunity with a differing anti-phage profile. These findings highlight the pivotal role of CRISPR-Cas in orchestrating a diverse range of immune systems and showcase the delicate synergy among the multilayered defense strategies in prokaryotes.