Gamma-ray bursts (GRBs) serve as powerful probes of the early Universe, with their luminous afterglows revealing the locations and physical properties of star forming galaxies at the highest redshifts, and potentially locating first generation (Population III) stars. Since GRB afterglows have intrinsically very simple spectra, they allow robust redshifts from low signal to noise spectroscopy, or photometry. Here we present a photometric redshift of z~9.4 for the Swift-detected GRB 090429B based on deep observations with Gemini-North, the Very Large Telescope, and the GRB Optical and Near-infrared Detector. Assuming a Small Magellanic Cloud dust law (which has been found in a majority of GRB sight-lines), the 90% likelihood range for the redshift is 9.06 < z < 9.52, although there is a low-probability tail to somewhat lower redshifts. Adopting Milky Way or Large Magellanic Cloud dust laws leads to very similar conclusions, while a Maiolino law does allow somewhat lower redshift solutions, but in all cases the most likely redshift is found to be z>7. The non-detection of the host galaxy to deep limits (Y_AB >~ 28 mag, which would correspond roughly to 0.001 L* at z=1) in our late time optical and infrared observations with the Hubble Space Telescope strongly supports the extreme redshift origin of GRB 090429B, since we would expect to have detected any low-z galaxy, even if it were highly dusty. Finally, the energetics of GRB 090429B are comparable to those of other GRBs, and suggest that its progenitor is not greatly different to those of lower redshift bursts.

Identifying transcript location in cells Identifying where specific RNAs occur within a cell or tissue has been limited by technology and imaging capabilities. Expansion microscopy has allowed for better visualization of small structures by expanding the tissues with a polymer- and hydrogel-based system. Alon et al. combined expansion microscopy with long-read in situ RNA sequencing, resulting in a more precise visualization of the location of specific transcripts. This method, termed “ExSeq” for expansion sequencing, was used to detect RNAs, both new transcripts and those previously demonstrated to localize to neuronal dendrites. Unlike other in situ sequencing methods, ExSeq does not target sets of genes. This technology thus unites spatial resolution, multiplexing, and an unbiased approach to reveal insights into RNA localization and its physiological roles in developing and active tissue. Science , this issue p. eaax2656

In this paper we describe the first data release of the the Visible and Infrared Survey Telescope for Astronomy (VISTA) Deep Extragalactic Observations (VIDEO) survey. VIDEO is a ~12degree^2 survey in the near-infrared Z,Y,J,H and K_s bands, specifically designed to enable the evolution of galaxies and large structures to be traced as a function of both epoch and environment from the present day out to z=4, and active galactic nuclei (AGN) and the most massive galaxies up to and into the epoch of reionization. With its depth and area, VIDEO will be able to fully explore the period in the Universe where AGN and starburst activity were at their peak and the first galaxy clusters were beginning to virialize. VIDEO therefore offers a unique data set with which to investigate the interplay between AGN, starbursts and environment, and the role of feedback at a time when it was potentially most crucial. We provide data over the VIDEO-XMM3 tile, which also covers the Canada-France-Hawaii-Telescope Legacy Survey Deep-1 field (CFHTLS-D1). The released VIDEO data reach a 5-sigma AB-magnitude depth of Z=25.7, Y=24.5, J=24.4, H=24.1 and K_s=23.8 in 2 arcsec diameter apertures (the full depth of Y=24.6 will be reached within the full integration time in future releases). The data are compared to previous surveys over this field and we find good astrometric agreement with the Two-Micron All Sky Survey, and source counts in agreement with the recently released UltraVISTA survey data. The addition of the VIDEO data to the CFHTLS-D1 optical data increases the accuracy of photometric redshifts and significantly reduces the fraction of catastrophic outliers over the redshift range 0

The VST Photometric Halpha Survey of the Southern Galactic Plane and Bulge (VPHAS+) is surveying the southern Milky Way in u, g, r, i and Halpha at 1 arcsec angular resolution. Its footprint spans the Galactic latitude range -5 < b < +5 at all longitudes south of the celestial equator. Extensions around the Galactic Centre to Galactic latitudes +/-10 bring in much of the Galactic Bulge. This ESO public survey, begun on 28th December 2011, reaches down to 20th magnitude (10-sigma) and will provide single-epoch digital optical photometry for around 300 million stars. The observing strategy and data pipelining is described, and an appraisal of the segmented narrowband Halpha filter in use is presented. Using model atmospheres and library spectra, we compute main-sequence (u - g), (g - r), (r - i) and (r - Halpha) stellar colours in the Vega system. We report on a preliminary validation of the photometry using test data obtained from two pointings overlapping the Sloan Digital Sky Survey. An example of the (u - g, g - r) and (r - Halpha, r - i) diagrams for a full VPHAS+ survey field is given. Attention is drawn to the opportunities for studies of compact nebulae and nebular morphologies that arise from the image quality being achieved. The value of the u band as the means to identify planetary-nebula central stars is demonstrated by the discovery of the central star of NGC 2899 in survey data. Thanks to its excellent imaging performance, the VST/OmegaCam combination used by this survey is a perfect vehicle for automated searches for reddened early-type stars, and will allow the discovery and analysis of compact binaries, white dwarfs and transient sources.

A growing community is constructing a next-generation file format (NGFF) for bioimaging to overcome problems of scalability and heterogeneity. Organized by the Open Microscopy Environment (OME), individuals and institutes across diverse modalities facing these problems have designed a format specification process (OME-NGFF) to address these needs. This paper brings together a wide range of those community members to describe the cloud-optimized format itself -- OME-Zarr -- along with tools and data resources available today to increase FAIR access and remove barriers in the scientific process. The current momentum offers an opportunity to unify a key component of the bioimaging domain -- the file format that underlies so many personal, institutional, and global data management and analysis tasks.

ABSTRACT A set of increasingly powerful approaches are enabling spatially resolved measurements of growing numbers of molecular features in biological samples. While important insights can be derived from the two-dimensional data that many of these technologies generate, it is clear that extending these approaches into the third and fourth dimensions will magnify their impact. Realizing biological insights from datasets where thousands to millions of cells are annotated with tens to hundreds of parameters in space will require the development of new computational and visualization strategies. Here, we describe Theia, a virtual reality-based platform, which enables exploration and analysis of either volumetric or segmented, molecularly-annotated, three-dimensional datasets, with the option to extend the analysis to time-series data. We also describe our pipeline for generating annotated 3D models of breast cancer and supply several datasets to enable users to explore the utility of Theia for understanding cancer biology in three dimensions.

Abstract With the aim of producing a 3D representation of tumours, IMAXT uses a large variety of modalities in order to acquire tumour samples and produce a map of every cell in the tumour and its host environment. With the large volume and variety of data produced in the project we develop automatic data workflows and analysis pipelines and introduce a research methodology where scientists connect to a cloud environment to perform analysis close to where data are located instead of bringing data to their local computers. Here we present the data and analysis infrastructure, discuss the unique computational challenges and describe the analysis chains developed and deployed to generate molecularly annotated tumour models. Registration is achieved by use of a novel technique involving spherical fiducial marks that are visible in all imaging modalities used within IMAXT.

Summary: The Imaging and Molecular Annotation of Xenografts and Tumors Cancer Grand Challenges team was set up with the objective of developing the “next generation” of pathology and cancer research by using a combination of single-cell and spatial omics tools to produce 3D molecularly annotated maps of tumors. Its activities overlapped, and in some cases catalyzed, a spatial revolution in biology that saw new technologies being deployed to investigate the roles of tumor heterogeneity and of the tumor micro-environment. See related article by Stratton et al., p. 22 See related article by Bhattacharjee et al., p. 28 See related article by Goodwin et al., p. 34