Bioinformatic Reconstruction of Gene Regulatory Networks Controlling EMT and Mesoderm Formation

Embryonic development is a complex multi-stage process, which at the gene expression level requires precise control by gene regulatory networks (GRNs). At each stage of pattern formation and organogenesis, during the transition of precursor cells to their descendants, various sets of signaling molecules and transcription factors (TFs) activate or repress their target genes to determine distinct cell fates. Misregulation of developmental pathways may cause severe diseases or lethality, while their ectopic activation in the adult organism often results in oncogenic transformation. It is therefore of great importance to decode the transcription factors and understand how they interact and form GRNs controlling developmental processes. Mesoderm formation is vital for embryo development. It occurs during gastrulation and depends on the process of epithelial-mesenchymal transition (EMT). In vertebrates, mesoderm gives rise to various tissues, such as axial skeleton, skeletal muscle, heart, kidney, smooth muscles, blood vessels and blood. A plethora of studies has been focused on characterizing the genes that regulate the development of mesoderm. Signaling pathways including WNT, BMP and FGF, along with transcription factors such as Smads, Eomes and T have been reported to play fundamental roles in this process. However, the comprehensive mechanistic characterization of the mesodermal GRNs is still lacking. This study aims at constructing a global gene regulatory network, which describes transcriptional regulatory events occurring dynamically during the course of mesoderm formation in the mouse. We demonstrated that in vitro mesodermal differentiation of mouse embryonic stem cells mimics mesoderm formation in vivo, and therefore chose it as a model system. Firstly, by combining ChIP-seq and RNA-seq techniques, I reconstructed GRNs mediated by the essential mesodermal TFs Smads, Eomes and T. Next, to build global dynamic GRN orchestrating EMT and mesoderm formation, time-series gene expression and TF-target datasets were integrated. The latter was obtained by an original method of discovering functionally active TFs from ATAC-seq data, followed by their association with putative target genes. Combing this method with a bioinformatical tool based on hidden Markov model allowed me to identify groups of co-expressed genes from time-series transcriptome data and predict TFs that regulate their expression. The predictive power of this approach was validated by comparing its output with the Smads, Eomes and T datasets, demonstrating that it correctly assigned these TFs to their targets. Using this unbiased approach, novel candidate mesodermal TFs and target genes of previously known TFs were identified. This study expands our understanding of genetic regulation mechanisms underlying EMT and mesoderm formation in the mouse and provides a list of novel potential mesoderm regulators for future in-depth characterization. This bioinformatical approach thus is promising in future studies designed to characterize the molecular mechanism underlying specific developmental processes.Die Embryonalentwicklung ist ein komplexer mehrstufiger Vorgang, der auf der genetischen Ebene eine präzise Kontrolle durch Genregulationsnetzwerke (GRNs) erfordert. Während der Differenzierung von Vorläuferzellen in ihre Nachkommen aktivieren oder unterdrücken verschiedene Gruppen von Transkriptionsfaktoren (TFs) auf jeder Stufe der Musterbildung und der Organogenese ihre Zielgene um bestimmte Zellschicksale festzulegen. Eine Fehlregulation verschiedener Entwicklungsvorgänge kann zu schweren Krankheiten oder zum Tode führen, während deren ektopische Aktivierung im adulten Organismus die Ausbildung von Tumoren induzieren kann. Aus diesem Grund ist es von großer Bedeutung die entsprechenden Transkriptionsfaktoren zu entschlüsseln und herauszufinden, wie sie zum einen interagieren und zum anderen ein GRN bilden das die Entwicklungsprozesse kontrolliert. Die Entstehung des Mesoderms ist bei der Embryonalentwicklung von großer Bedeutung. Sie findet während der Gastrulation statt und ist abhängig von der epithelial-mesenchymalen Transition (EMT). In Wirbeltieren entstehen aus dem Mesoderm verschiedene Gewebe: das axiale Skelett, die Skelettmuskulatur, das Herz, die Nieren, die Blutgefäße und das Blut. In einer Fülle von Studien wurde erläutert, welche Gene die Entstehung des Mesoderms beeinflussen. So ist bekannt, dass die WNT-, BMP- und FGF-Signalwege, zusammen mit TFs, vor allem Smads, Eomes und T, eine grundlegende Rolle bei diesen Vorgängen spielen. Allerdings gibt es bis jetzt noch keine umfassende und mechanistische Beschreibung des mesodermalen GRN. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein globales Genregulationsnetzwerk zu erstellen, welches die transkriptionellen regulatorischen Ereignisse, die dynamisch während der Entstehung des Mesoderms in der Maus auftreten, zu beschreiben. Wir konnten nachweisen, dass die in-vitro Differenzierung von murinen embryonalen Stammzellen die Entstehung des Mesoderms in- vivo nachahmen kann. Aus diesem Grund verwenden wir die in-vitro Differenzierung als Modellsystem. Durch die kombinierte Anwendung von ChIP-Seq- und RNA-Seq-Techniken habe ich zuerst GRNs rekonstruiert, welche durch die für die Mesodermentwicklung wichtigen TFs Smads, Eomes und T gesteuert werden. Um ein globales Genregulationsnetzwerk, das die EMT und die Mesodermentwicklung steuert, zu erstellen, haben wir des weiteren Genexpression-Zeitreihen und Datensätze von Zielgenen bekannter TFs miteinander integriert. Letztere wurden durch einen originären Ansatz erzielt mit dem die funktional aktiven TFs aus ATAC-Seq-Daten ermittelt und mit ihren mutmaßlichen Zielgenen assoziert wurden. Zusammen mit einem bioinformatischen Programm, das auf einem „hidden Markov-Modell“ basiert, konnte ich so Gruppen von koexprimierten Genen identifizieren und die TFs vorhersagen, welche deren Expression regulieren. Wir konnten die Vorhersagekraft unseres Ansatzes bestätigen und beweisen, dass er die TFs ihren Zielen korrekt zuordnet, indem wir die Ergebnisse mit unseren Datensätzen von Smads, Eomes und T verglichen haben. Mittels dieses de novo Ansatzes haben wir sowohl neue Kandidaten für mesodermale TFs identifiziert als auch die sich dynamisch ändernden Gruppen von Zielgenen von schon bekannten TFs charakterisiert. Diese Arbeit erweitert unser Verständnis der der EMT und der Entstehung des Mesoderms zugrundeliegenden genregulatorischen Prozesse in der Maus und stellt eine Liste an neuen potentiellen Regulatoren des Mesoderms für deren zukünftige detaillierte Beschreibungen zur Verfügung. Dieser bioinformatische Ansatz ist daher ein vielversprechender Ansatz für zukünftige Studien, deren Ziel die Charakterisierung molekularer Mechanismen anderer wichtiger Entwicklungsprozesse ist

Strong Convergence Theorem for Bregman Strongly Nonexpansive Mappings and Equilibrium Problems in Reflexive Banach Spaces

By using a new hybrid method, a strong convergence theorem for finding a common element of the set of solutions of an equilibrium problem and the set of fixed points of Bregman strongly nonexpansive mappings in a reflexive Banach space is proved

Atypical sliding and Moire ferroelectricity in pure multilayer graphene

Most non-ferroelectric two-dimensional materials can be endowed with so-called sliding ferroelectricity via non-equivalent homo-bilayer stacking, which is not applicable to mono-element systems like pure graphene bilayer with inversion symmetry at any sliding vector. Herein we show first-principles evidence that multilayer graphene with N>3 can all be ferroelectric, where the polarizations of polar states stem from the symmetry breaking in stacking configurations of across-layer instead of adjacent-layer, which are electrically switchable via interlayer sliding. The non-polar states can also be electrically driven to polar states via sliding, all nearly degenerate in energy, and more diverse states with distinct polarizations will emerge in more layers. In contrast to the ferroelectric Moire domains with opposite polarization directions in twisted bilayers reported previously, the Moire pattern in some multilayer graphene systems (e.g., twisted monolayer-trilayer graphene) possess nonzero net polarizations with domains of the same direction separated by non-polar regions, which can be electrically reversed upon interlayer sliding. The distinct Moire bands of two polar states should facilitate electrical detection of such sliding Moire ferroelectricity during switching

Investigación sobre la debilidad por fatiga de los nodos de vigas transversales antes y después del refuerzo del puente de acero en celosía

In this research, fatigue tests on full-size specimens are conducted for a steel cross-beam joint before and after reinforcement. Combined with a three-dimensional (3D) numerical simulation, the 3D stress parameters, and their redistribution rules study anew with a web crack and new crack initiation locations and fatigue weakness details are predicted. The research results include the following: 1) The empirical formula parameter m of the Z-axis stress for the new crack tip is approximately 0.05. 2) The fatigue performance of the web’s new crack tips is significantly improved by bolting reinforced steel plates, the stress range is reduced by 60%-98.78%, and the original crack stops growing in size. The health monitoring system can choose the predicted weak details as valid monitoring points so that the fatigue damage can be intelligently perceived after the reinforcement of steel bridges.En este estudio, la prueba de fatiga de una muestra a gran escala antes y después del refuerzo se llevó a cabo en la junta de viga transversal de un puente de acero. Combinado con la simulación numérica 3D, se estudiaron los parámetros de tensión 3D y las leyes de redistribución de las redes agrietadas, y se predijeron nuevas ubicaciones de grietas y detalles débiles por fatiga. Los resultados muestran que el refuerzo de la placa de acero atornillada puede mejorar la resistencia a la fatiga de la viga, y la amplitud de tensión de la punta de grieta de la placa de banda se puede reducir en más del 60%. Los puntos de monitoreo y medición se pueden establecer en los detalles débiles de la predicción, de modo que el daño por fatiga en el funcionamiento del puente de acero en la etapa posterior del refuerzo se encuentre en un estado de percepción inteligente.

Leveraging Pre-trained AudioLDM for Text to Sound Generation: A Benchmark Study

Deep neural networks have recently achieved breakthroughs in sound generation with text prompts. Despite their promising performance, current text-to-sound generation models face issues on small-scale datasets (e.g., overfitting), significantly limiting their performance. In this paper, we investigate the use of pre-trained AudioLDM, the state-of-the-art model for text-to-audio generation, as the backbone for sound generation. Our study demonstrates the advantages of using pre-trained models for text-to-sound generation, especially in data-scarcity scenarios. In addition, experiments show that different training strategies (e.g., training conditions) may affect the performance of AudioLDM on datasets of different scales. To facilitate future studies, we also evaluate various text-to-sound generation systems on several frequently used datasets under the same evaluation protocols, which allow fair comparisons and benchmarking of these methods on the common ground.Comment: EUSIPCO 202