Cellular source and mechanisms of high transcriptome complexity in the Mammalian testis.

Understanding the extent of genomic transcription and its functional relevance is a central goal in genomics research. However, detailed genome-wide investigations of transcriptome complexity in major mammalian organs have been scarce. Here, using extensive RNA-seq data, we show that transcription of the genome is substantially more widespread in the testis than in other organs across representative mammals. Furthermore, we reveal that meiotic spermatocytes and especially postmeiotic round spermatids have remarkably diverse transcriptomes, which explains the high transcriptome complexity of the testis as a whole. The widespread transcriptional activity in spermatocytes and spermatids encompasses protein-coding and long noncoding RNA genes but also poorly conserves intergenic sequences, suggesting that it may not be of immediate functional relevance. Rather, our analyses of genome-wide epigenetic data suggest that this prevalent transcription, which most likely promoted the birth of new genes during evolution, is facilitated by an overall permissive chromatin in these germ cells that results from extensive chromatin remodeling.

Results of An International Study of Quantitative BCR/ABL Assays Using Defined RNA Samples

Molecular monitoring of BCR/ABL transcripts by real time quantitative reverse transcription PCR (qRT-PCR) is an essential technique for clinical management of patients with BCR/ABL-positive CML and ALL. Though quantitative BCR/ABL assays are performed in hundreds of laboratories worldwide, results among these laboratories cannot be reliably compared due to heterogeneity in test methods, data analysis, reporting, and lack of quantitative standards. Recent efforts towards standardization have been limited in scope. Aliquots of RNA were sent to clinical test centers worldwide in order to evaluate methods and reporting for e1a2, b2a2, and b3a2 transcript levels using their own qRT-PCR assays. Total RNA was isolated from tissue culture cells that expressed each of the different BCR/ABL transcripts. Serial log dilutions were prepared, ranging from 100 to 10-5, in RNA isolated from HL60 cells. Laboratories performed 5 independent qRT-PCR reactions for each sample type at each dilution. In addition, 15 qRT-PCR reactions of the 10-3 b3a2 RNA dilution were run to assess reproducibility within and between laboratories. Participants were asked to run the samples following their standard protocols and to report cycle threshold (Ct), quantitative values for BCR/ABL and housekeeping genes, and ratios of BCR/ABL to housekeeping genes for each sample RNA. Thirty-seven (n=37) participants have submitted qRT-PCR results for analysis (36, 37, and 34 labs generated data for b2a2, b3a2, and e1a2, respectively). The limit of detection for this study was defined as the lowest dilution that a Ct value could be detected for all 5 replicates. For b2a2, 15, 16, 4, and 1 lab(s) showed a limit of detection at the 10-5, 10-4, 10-3, and 10-2 dilutions, respectively. For b3a2, 20, 13, and 4 labs showed a limit of detection at the 10-5, 10-4, and 10-3 dilutions, respectively. For e1a2, 10, 21, 2, and 1 lab(s) showed a limit of detection at the 10-5, 10-4, 10-3, and 10-2 dilutions, respectively. Log %BCR/ABL ratio values provided a method for comparing results between the different laboratories for each BCR/ABL dilution series. Linear regression analysis revealed concordance among the majority of participant data over the 10-1 to 10-4 dilutions. The overall slope values showed comparable results among the majority of b2a2 (mean=0.939; median=0.9627; range (0.399 - 1.1872)), b3a2 (mean=0.925; median=0.922; range (0.625 - 1.140)), and e1a2 (mean=0.897; median=0.909; range (0.5174 - 1.138)) laboratory results (Fig. 1-3)). Thirty-four (n=34) out of the 37 laboratories reported Ct values for all 15 replicates and only those with a complete data set were included in the inter-lab calculations. Eleven laboratories either did not report their copy number data or used other reporting units such as nanograms or cell numbers; therefore, only 26 laboratories were included in the overall analysis of copy numbers. The median copy number was 348.4, with a range from 15.6 to 547,000 copies (approximately a 4.5 log difference); the median intra-lab %CV was 19.2% with a range from 4.2% to 82.6%. While our international performance evaluation using serially diluted RNA samples has reinforced the fact that heterogeneity exists among clinical laboratories, it has also demonstrated that performance within a laboratory is overall very consistent. Accordingly, the availability of defined BCR/ABL RNAs may facilitate the validation of all phases of quantitative BCR/ABL analysis and may be extremely useful as a tool for monitoring assay performance. Ongoing analyses of these materials, along with the development of additional control materials, may solidify consensus around their application in routine laboratory testing and possible integration in worldwide efforts to standardize quantitative BCR/ABL testing.

Regulatory RNA binding molecules : implication for diabetes pathogenesis

Le glucose est notre principale source d'énergie. Après un repas, le taux de glucose dans le sang (glycémie) augmente, ce qui entraine la sécrétion d'insuline. L'insuline est une hormone synthétisée au niveau du pancréas par des cellules dites bêta. Elle agit sur différents organes tels que les muscles, le foie ou le tissu adipeux, induisant ainsi le stockage du glucose en vue d'une utilisation future.¦Le diabète est une maladie caractérisée par un taux élevé de glucose dans le sang (hyperglycémie), résultant d'une incapacité de notre corps à utiliser ou à produire suffisamment d'insuline. A long terme, cette hyperglycémie entraîne une détérioration du système cardio-vasculaire ainsi que de nombreuses complications. On distingue principalement deux type de diabète : le diabète de type 1 et le diabète de type 2, le plus fréquent (environ 90% des cas). Bien que ces deux maladies diffèrent sur beaucoup de points, elles partagent quelques similitudes. D'une part, on décèle une diminution de la quantité de cellules bêta. Cette diminution est cependant partielle dans le cas d'un diabète de type 2, et totale dans celui d'un diabète de type 1. D'autre part, la présence dans la circulation de médiateurs de l'inflammation nommés cytokines est décelée aussi bien chez les patients de type 1 que de type 2. Les cytokines sont sécrétées lors d'une inflammation. Elles servent de moyen de communication entre les différents acteurs de l'inflammation et ont pour certaines un effet néfaste sur la survie des cellules bêta.¦L'objectif principal de ma thèse a été d'étudier en détail l'effet de petites molécules régulatrices de l'expression génique, appelées microARNs. Basé sur le fait que de nombreuses publications ont démontré que les microARNs étaient impliqués dans différentes maladies telles que le cancer, j'ai émis l'hypothèse qu'ils pouvaient également jouer un rôle important dans le développement du diabète.¦Nous avons commencé par mettre des cellules bêta en culture en présence de cytokines, imitant ainsi un environnement inflammatoire. Nous avons pu de ce fait identifier les microARNs dont les niveaux d'expression étaient modifiés. A l'aide de méthodes biochimiques, nous avons ensuite observé que la modulation de certains microARNs par les cytokines avaient des effets néfastes sur la cellule bêta : sur sa production et sa sécrétion d'insuline, ainsi que sur sa mort (apoptose). Nous avons en conséquence pu démontrer que ces petites molécules avaient un rôle important à jouer dans le dysfonctionnement des cellules bêta induit par les cytokines, aboutissant au développement du diabète.¦-¦La cellule bêta pancréatique est une cellule endocrine présente dans les îlots de Langerhans, dans le pancréas. L'insuline, une hormone sécrétée par ces cellules, joue un rôle essentiel dans la régulation de la glycémie. Le diabète se développe si le taux d'insuline relâché par les cellules bêta n'est pas suffisant pour couvrir les besoins métaboliques corporels. Le diabète de type 1, qui représente environ 5 à 10% des cas, est une maladie auto-immune qui se caractérise par une réaction inflammatoire déclenchée par notre système immunitaire envers les cellules bêta. La conséquence de cette attaque est une disparition progressive des cellules bêta. Le diabète de type 2 est, quant à lui, largement plus répandu puisqu'il représente environ 90% des cas. Des facteurs à la fois génétiques et environnementaux sont responsables d'une diminution de la sensibilité des tissus métabolisant l'insuline, ainsi que d'une réduction de la sécrétion de l'insuline par les cellules bêta, ce qui a pour conséquence le développement de la maladie. Malgré les différences entre ces deux types de diabète, ils ont pour points communs la présence d'infiltrat immunitaire et la diminution de l'état fonctionnel des cellules bêta.¦Une meilleure compréhension des mécanismes aboutissant à l'altération de la cellule bêta est primordiale, avant de pouvoir développer de nouvelles stratégies thérapeutiques capables de guérir cette maladie. Durant ma thèse, j'ai donc étudié l'implication de petites molécules d'ARN, régulatrices de l'expression génique, appelées microARNs, dans les conditions physiopathologiques qui aboutissent au développement du diabète. J'ai débuté mon étude par l'identification de microARNs dont le niveau d'expression était modifié lorsque les cellules bêta étaient exposées à des conditions favorisant à la fois le développement du diabète de type 1 (cytokines) et celui du diabète de type 2 (palmitate). Nous avons découvert qu'une modification de l'expression des miR-21, -34a et -146a était commune aux deux traitements. Ces changements d'expressions ont également été confirmés dans deux modèles animaux : les souris NOD qui développent un diabète s'apparentant au diabète de type 1 et les souris db/db qui développent plutôt un diabète de type 2. Puis, à l'aide de puces à ADN, nous avons comparé l'expression de microARNs chez des souris NOD pré-diabétiques. Nous avons alors retrouvé des changements au niveau de l'expression des mêmes microARNs mais également au niveau d'une famille de microARNs : les miR-29a, -29b et -29c. De manière artificielle, nous avons ensuite surexprimé ou inhibé en conditions physiopathologiques l'expression de tous ces microARNs et nous nous sommes intéressés à l'impact d'un tel changement sur différentes fonctions de la cellule bêta comme la synthèse et la sécrétion d'insulinè ainsi que leur survie. Nous avons ainsi pu démontrer que les miR-21, -34a, -29a, -29b, -29c avaient un effet délétère sur la sécrétion d'insuline et que la surexpression de tous ces microARNs (excepté le miR-21) favorisait la mort. Finalement, nous avons démontré que la plupart de ces microARNs étaient impliqués dans la régulation d'importantes voies de signalisation responsables de l'apoptose des cellules bêta telles que les voies de NFKB, BCL2 ou encore JNK.¦Par conséquent, nos résultats démontrent que les microARNs ont un rôle important à jouer dans le dysfonctionnement des cellules bêta lors de la mise en place du diabète.

Alveolar macrophages and lung dendritic cells sense RNA and drive mucosal IgA responses.

The mechanisms regulating systemic and mucosal IgA responses in the respiratory tract are incompletely understood. Using virus-like particles loaded with single-stranded RNA as a ligand for TLR7, we found that systemic vs mucosal IgA responses in mice were differently regulated. Systemic IgA responses following s.c. immunization were T cell independent and did not require TACI or TGFbeta, whereas mucosal IgA production was dependent on Th cells, TACI, and TGFbeta. Strikingly, both responses required TLR7 signaling, but systemic IgA depended upon TLR7 signaling directly to B cells whereas mucosal IgA required TLR7 signaling to lung dendritic cells and alveolar macrophages. Our data show that IgA switching is controlled differently according to the cell type receiving TLR signals. This knowledge should facilitate the development of IgA-inducing vaccines.

Alteration of glucose metabolism in cultured astrocytes after AQP9-small interference RNA application.

Aquaglyceroporin-9 (AQP9) facilitates diffusion of water and energy substrates such as glycerol and monocarboxylates. AQP9 is present in plasma membrane and mitochondria of astrocytes and catecholaminergic neurons, suggesting that it plays a role in the energetic status of these cells. Using specific small interference RNA directed against AQP9 in astrocyte cultures, we showed that glycerol uptake is decreased which is associated with an increase in glucose uptake and oxidative metabolism. Our results not only confirm the presence of AQP9 in astrocytes but also suggest that changes in AQP9 expression alter glial energy metabolism.

RNA-based gene duplication: mechanistic and evolutionary insights.

Gene copies that stem from the mRNAs of parental source genes have long been viewed as evolutionary dead-ends with little biological relevance. Here we review a range of recent studies that have unveiled a significant number of functional retroposed gene copies in both mammalian and some non-mammalian genomes. These studies have not only revealed previously unknown mechanisms for the emergence of new genes and their functions but have also provided fascinating general insights into molecular and evolutionary processes that have shaped genomes. For example, analyses of chromosomal gene movement patterns via RNA-based gene duplication have shed fresh light on the evolutionary origin and biology of our sex chromosomes.

TLR3 and Rig-like receptor on myeloid dendritic cells and Rig-like receptor on human NK cells are both mandatory for production of IFN-gamma in response to double-stranded RNA.

Cross-talk between NK cells and dendritic cells (DCs) is critical for the potent therapeutic response to dsRNA, but the receptors involved remained controversial. We show in this paper that two dsRNAs, polyadenylic-polyuridylic acid and polyinosinic-polycytidylic acid [poly(I:C)], similarly engaged human TLR3, whereas only poly(I:C) triggered human RIG-I and MDA5. Both dsRNA enhanced NK cell activation within PBMCs but only poly(I:C) induced IFN-gamma. Although myeloid DCs (mDCs) were required for NK cell activation, induction of cytolytic potential and IFN-gamma production did not require contact with mDCs but was dependent on type I IFN and IL-12, respectively. Poly(I:C) but not polyadenylic-polyuridylic acid synergized with mDC-derived IL-12 for IFN-gamma production by acting directly on NK cells. Finally, the requirement of both TLR3 and Rig-like receptor (RLR) on mDCs and RLRs but not TLR3 on NK cells for IFN-gamma production was demonstrated using TLR3- and Cardif-deficient mice and human RIG-I-specific activator. Thus, we report the requirement of cotriggering TLR3 and RLR on mDCs and RLRs on NK cells for a pathogen product to induce potent innate cell activation.

Research resource: the dynamic transcriptional profile of sertoli cells during the progression of spermatogenesis.

Sertoli cells (SCs), the only somatic cells within seminiferous tubules, associate intimately with developing germ cells. They not only provide physical and nutritional support but also secrete factors essential to the complex developmental processes of germ cell proliferation and differentiation. The SC transcriptome must therefore adapt rapidly during the different stages of spermatogenesis. We report comprehensive genome-wide expression profiles of pure populations of SCs isolated at 5 distinct stages of the first wave of mouse spermatogenesis, using RNA sequencing technology. We were able to reconstruct about 13 901 high-confidence, nonredundant coding and noncoding transcripts, characterized by complex alternative splicing patterns with more than 45% comprising novel isoforms of known genes. Interestingly, roughly one-fifth (2939) of these genes exhibited a dynamic expression profile reflecting the evolving role of SCs during the progression of spermatogenesis, with stage-specific expression of genes involved in biological processes such as cell cycle regulation, metabolism and energy production, retinoic acid synthesis, and blood-testis barrier biogenesis. Finally, regulatory network analysis identified the transcription factors endothelial PAS domain-containing protein 1 (EPAS1/Hif2α), aryl hydrocarbon receptor nuclear translocator (ARNT/Hif1β), and signal transducer and activator of transcription 1 (STAT1) as potential master regulators driving the SC transcriptional program. Our results highlight the plastic transcriptional landscape of SCs during the progression of spermatogenesis and provide valuable resources to better understand SC function and spermatogenesis and its related disorders, such as male infertility.