Birds are the most species-rich class of tetrapod vertebrates and have wide relevance across many research fields. We explored bird macroevolution using full genomes from 48 avian species representing all major extant clades. The avian genome is principally characterized by its constrained size, which predominantly arose because of lineage-specific erosion of repetitive elements, large segmental deletions, and gene loss. Avian genomes furthermore show a remarkably high degree of evolutionary stasis at the levels of nucleotide sequence, gene synteny, and chromosomal structure. Despite this pattern of conservation, we detected many non-neutral evolutionary changes in protein-coding genes and noncoding regions. These analyses reveal that pan-avian genomic diversity covaries with adaptations to different lifestyles and convergent evolution of traits.

Abstract Motivation Although long-read sequencing technologies can produce genomes with long contiguity, they suffer from high error rates. Thus, we developed NextPolish, a tool that efficiently corrects sequence errors in genomes assembled with long reads. This new tool consists of two interlinked modules that are designed to score and count K-mers from high quality short reads, and to polish genome assemblies containing large numbers of base errors. Results When evaluated for the speed and efficiency using human and a plant (Arabidopsis thaliana) genomes, NextPolish outperformed Pilon by correcting sequence errors faster, and with a higher correction accuracy. Availability and implementation NextPolish is implemented in C and Python. The source code is available from https://github.com/Nextomics/NextPolish. Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.

High oil and protein content make tetraploid peanut a leading oil and food legume. Here we report a high-quality peanut genome sequence, comprising 2.54 Gb with 20 pseudomolecules and 83,709 protein-coding gene models. We characterize gene functional groups implicated in seed size evolution, seed oil content, disease resistance and symbiotic nitrogen fixation. The peanut B subgenome has more genes and general expression dominance, temporally associated with long-terminal-repeat expansion in the A subgenome that also raises questions about the A-genome progenitor. The polyploid genome provided insights into the evolution of Arachis hypogaea and other legume chromosomes. Resequencing of 52 accessions suggests that independent domestications formed peanut ecotypes. Whereas 0.42–0.47 million years ago (Ma) polyploidy constrained genetic variation, the peanut genome sequence aids mapping and candidate-gene discovery for traits such as seed size and color, foliar disease resistance and others, also providing a cornerstone for functional genomics and peanut improvement. High-quality genome sequence of cultivated peanut comprising 2.54 Gb with 20 pseudomolecules and 83,709 protein-coding gene models provides insights into genome evolution and the genetic mechanisms underlying seed size and leaf resistance in peanut.

N6-methyladenosine (m6A) is among the most abundant post-transcriptional modifications in mRNA, yet its precise cell-type-specific roles in orchestrating gene expression programs remain elusive. Although brown and white adipocytes are both considered fat cells, their unique properties underscore the importance of context-specific post-transcriptional regulation for whole-body metabolism. Here, we provide the first evidence that m6A methyltransferase-like 14 (METTL14) differentially regulates transcriptomes in brown and white adipose tissue (BAT and WAT), leading to divergent metabolic outcomes. We found that human brown and white adipocytes (hBAT and hWAT) display markedly distinct m6A landscapes; besides, in insulin-resistant humans and mice, METTL14 expression differs significantly between the fat depots in the context of correlation with insulin sensitivity. Mettl14-knockout in BAT via Ucp1-cre promotes secretion of specific prostaglandins and improved peripheral insulin sensitivity in mice. Conversely, Mettl14-deficiency in WAT via Adipoq-cre triggers white adipocyte apoptosis, lipodystrophy, and systemic insulin resistance. Integration of m6A-seq and RNA-seq profiling revealed strikingly distinct transcriptomes and m6A methylomes in Mettl14-deficient BAT versus Mettl14-deficient WAT. More specifically, upregulated prostaglandin biosynthesis pathways were enriched in Mettl14-deficient BAT, and TNF-associated and apoptotic pathways were activated in Mettl14-deficient WAT. Using stable METTL14-knockout hBAT or hWAT cell lines, we report that METTL14-mediated m6A negatively regulates gene expression of PTGES2, CBR1, and PGC1a in hBAT, and TRAIL, TNFR1, RIP, and DFFA in hWAT by promoting mRNA decay. These data shed light on the ability of m6A to impact metabolism in a cell-type-specific manner with implications for influencing the pathophysiology of metabolic diseases. Disclosure L. Xiao: None. D.F. De Jesus: None. C. Ju: None. J. Hu: None. J. Wei: None. A. DiStefano-Forti: None. V.R. Salerno Gonzales: None. T. Tsuji: None. S. Wei: None. M. Blüher: Speaker's Bureau; Amgen Inc., AstraZeneca, Bayer Inc., Daiichi Sankyo. Advisory Panel; Lilly Diabetes. Speaker's Bureau; Novartis AG. Advisory Panel; Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Pfizer Inc., Sanofi. Y. Tseng: Other Relationship; Biohaven. Consultant; LyGenesis. C. He: None. R. Kulkarni: Advisory Panel; Novo Nordisk, Biomea Fusion, Inc. Consultant; Inversago Pharma. Advisory Panel; REDD Pharmaceutical. Funding This work is supported by NIH grants R01 DK67536 (R.N.K.), UC4 DK116278 (R.N.K. and C.H.), and RM1 HG008935 (C.H.).

Abstract The high-fidelity (HiFi) long-read sequencing technology developed by PacBio has greatly improved the base-level accuracy of genome assemblies, but these assemblies still contain some base-level errors, particularly within the error-prone regions of HiFi long reads. However, existing genome polishing tools usually introduce overcorrections and haplotype switch errors when correcting errors in genomes assembled from HiFi long reads. Here we describe an upgraded genome polishing tool - NextPolish2, which can fix base errors remaining in those “highly accurate” genomes assembled from HiFi long reads without introducing excess overcorrections and haplotype switch errors. We believe NextPolish2 has a great significance to further improve the accuracy of Telomere-to-Telomere (T2T) genomes. NextPolish2 is freely available at https://github.com/Nextomics/NextPolish2 .

Abstract Long read sequencing data, particularly those derived from the Oxford Nanopore (ONT) sequencing platform, tend to exhibit a high error rate. Here, we present NextDenovo, a highly efficient error correction and assembly tool for noisy long reads, which achieves a high level of accuracy in genome assembly. NextDenovo can rapidly correct reads; these corrected reads contain fewer errors than other comparable tools and are characterized by fewer chimeric alignments. We applied NextDenovo to the assembly of high quality reference genomes of 35 diverse humans from across the world using ONT Nanopore long read sequencing data. Based on these de novo genome assemblies, we were able to identify the landscape of segmental duplications and gene copy number variation in the modern human population. The use of the NextDenovo program should pave the way for population-scale long-read assembly, thereby facilitating the construction of human pan-genomes, using Nanopore long read sequencing data.

Tung tree (Vernicia fordii) is an economically important woody oil plant that produces tung oil containing a high proportion of eleostearic acid (~80%). Here we report a high-quality, chromosome-scale tung tree genome sequence of 1.12 Gb with 28,422 predicted genes and over 73% repeat sequences. Tung tree genome was assembled by combining Illumina short reads, PacBio single-molecule real-time long reads and Hi-C sequencing data. Insertion time analysis revealed that the repeat-driven tung tree genome expansion might be due to long standing long terminal repeat (LTR) retrotransposon bursts and lack of efficient DNA deletion mechanisms. An electronic fluorescent pictographic (eFP) browser was generated based on genomic and RNA-seq data from 17 various tissues and developmental stages. We identified 88 nucleotide-binding site (NBS)-encoding resistance genes, of which 17 genes may help the tung tree resist the Fusarium wilt shortly after infection. A total of 651 oil-related genes were identified and 88 of them were predicted to be directly involved in tung oil biosynthesis. The fewer phosphoenolpyruvate carboxykinase (PEPC) genes, and synergistic effects between transcription factors and oil biosynthesis-related genes may contribute to high oil content in tung seeds. The tung tree genome should provide valuable resources for molecular breeding and genetic improvement.

SUMMARY Type 1 Diabetes (T1D) is characterized by autoimmune-mediated destruction of insulin-producing β-cells. Several observations have renewed interest in the innate immune system as an initiator of the disease process against β-cells. Here, we show that N 6 -Methyladenosine (m 6 A) is an adaptive β-cell safeguard mechanism that accelerates mRNA decay of the 2’-5’-oligoadenylate synthetase (OAS) genes to control the antiviral innate immune response at T1D onset. m 6 A writer methyltransferase 3 (METTL3) levels increase drastically in human and mouse β-cells at T1D onset but rapidly decline with disease progression. Treatment of human islets and EndoC-βH1 cells with pro-inflammatory cytokines interleukin-1 β and interferon α mimicked the METTL3 upregulation seen at T1D onset. Furthermore, m 6 A-sequencing revealed the m 6 A hypermethylation of several key innate immune mediators including OAS1, OAS2, and OAS3 in human islets and EndoC-βH1 cells challenged with cytokines. METTL3 silencing in human pseudoislets or EndoC-βH1 cells enhanced OAS levels by increasing its mRNA stability upon cytokine challenge. Consistently, in vivo gene therapy, to prolong Mettl3 overexpression specifically in β-cells, delayed diabetes progression in the non-obese diabetic (NOD) mouse model of T1D by limiting the upregulation of Oas pointing to potential therapeutic relevance. Mechanistically, the accumulation of reactive oxygen species blocked METTL3 upregulation in response to cytokines, while physiological levels of nitric oxide promoted its expression in human islets. Furthermore, for the first time to our knowledge, we show that the cysteines in position C276 and C326 in the zinc finger domain of the METTL3 protein are sensitive to S-nitrosylation (SNO) and are significant for the METTL3 mediated regulation of OAS mRNA stability in human β-cells in response to cytokines. Collectively, we report that m 6 A regulates human and mouse β-cells to control the innate immune response during the onset of T1D and propose targeting METTL3 to prevent β-cell death in T1D.

Background: Structural variants (SVs) in human genomes are implicated in a variety of human diseases. Long-read sequencing delivers much longer read lengths than short-read sequencing and may greatly improve SV detection. However, due to the relatively high cost of long-read sequencing, it is unclear what coverage is needed and how to optimally use the aligners and SV callers. Results: In this study, we developed NextSV, a meta-caller to perform SV calling from low coverage long-read sequencing data. NextSV integrates three aligners and three SV callers and generates two integrated call sets (sensitive/stringent) for different analysis purposes. We evaluated SV calling performance of NextSV under different PacBio coverages on two personal genomes, NA12878 and HX1. Our results showed that, compared with running any single SV caller, NextSV stringent call set had higher precision and balanced accuracy (F1 score) while NextSV sensitive call set had a higher recall. At 10X coverage, the recall of NextSV sensitive call set was 93.5% to 94.1% for deletions and 87.9% to 93.2% for insertions, indicating that ~10X coverage might be an optimal coverage to use in practice, considering the balance between the sequencing costs and the recall rates. We further evaluated the Mendelian errors on an Ashkenazi Jewish trio dataset. Conclusions: Our results provide useful guidelines for SV detection from low coverage whole-genome PacBio data and we expect that NextSV will facilitate the analysis of SVs on long-read sequencing data.

Summary Brown adipose tissue (BAT) has the capacity to regulate systemic metabolism through the secretion of signaling lipids. N6-methyladenosine (m 6 A) is the most prevalent and abundant post-transcriptional mRNA modification and has been reported to regulate BAT adipogenesis and energy expenditure. In this study, we demonstrate that the absence of m 6 A methyltransferase-like 14 (METTL14), modifies the BAT secretome to initiate inter-organ communication to improve systemic insulin sensitivity. Importantly, these phenotypes are independent of UCP1-mediated energy expenditure and thermogenesis. Using lipidomics, we identified prostaglandin E2 (PGE2) and prostaglandin F2a (PGF2a) as M14 KO -BAT-secreted insulin sensitizers. Notably, circulatory PGE2 and PGF2a levels are inversely correlated with insulin sensitivity in humans. Furthermore, in vivo administration of PGE2 and PGF2a in high-fat diet-induced insulin-resistant obese mice recapitulates the phenotypes of METTL14 deficient animals. PGE2 or PGF2a improves insulin signaling by suppressing the expression of specific AKT phosphatases. Mechanistically, METTL14-mediated m 6 A installation promotes decay of transcripts encoding prostaglandin synthases and their regulators in human and mouse brown adipocytes in a YTHDF2/3-dependent manner. Taken together, these findings reveal a novel biological mechanism through which m 6 A-dependent regulation of BAT secretome regulates systemic insulin sensitivity in mice and humans. Highlights Mettl14 KO -BAT improves systemic insulin sensitivity via inter-organ communication; PGE2 and PGF2a are BAT-secreted insulin sensitizers and browning inducers; PGE2 and PGF2a sensitize insulin responses through PGE2-EP-pAKT and PGF2a-FP-AKT axis; METTL14-mediated m 6 A installation selectively destabilizes prostaglandin synthases and their regulator transcripts; Targeting METTL14 in BAT has therapeutic potential to enhance systemic insulin sensitivity Abstract Figure