Circadian clocks are endogenous oscillators driving daily rhythms in physiology and behavior. Synchronization of these timers to environmental light-dark cycles ('entrainment') is crucial for an organism's fitness. Little is known about which oscillator qualities determine entrainment, i.e., entrainment range, phase and amplitude. In a systematic theoretical and experimental study, we uncovered these qualities for circadian oscillators in the suprachiasmatic nucleus (SCN-the master clock in mammals) and the lung (a peripheral clock): (i) the ratio between stimulus (zeitgeber) strength and oscillator amplitude and (ii) the rigidity of the oscillatory system (relaxation rate upon perturbation) determine entrainment properties. Coupling among oscillators affects both qualities resulting in increased amplitude and rigidity. These principles explain our experimental findings that lung clocks entrain to extreme zeitgeber cycles, whereas SCN clocks do not. We confirmed our theoretical predictions by showing that pharmacological inhibition of coupling in the SCN leads to larger ranges of entrainment. These differences between master and the peripheral clocks suggest that coupling-induced rigidity in the SCN filters environmental noise to create a robust circadian system.

Abstract Methods for the quantification of rhythmic biological signals have been essential for the discovery of function and design of biological oscillators. Advances in live measurements have allowed recordings of unprecedented resolution revealing a new world of complex heterogeneous oscillations with multiple noisy non-stationary features. However, our understanding of the underlying mechanisms regulating these oscillations has been lagging behind, partially due to the lack of simple tools to reliably quantify these complex non-stationary features. With this challenge in mind, we have developed pyBOAT, a Python-based fully automatic stand-alone software that integrates multiple steps of non-stationary oscillatory time series analysis into an easy-to-use graphical user interface. pyBOAT implements continuous wavelet analysis which is specifically designed to reveal time-dependent features. In this work we illustrate the advantages of our tool by analyzing complex non-stationary time-series profiles. Our approach integrates data-visualization, optimized sinc-filter detrending, amplitude envelope removal and a subsequent continuous-wavelet based time-frequency analysis. Finally, using analytical considerations and numerical simulations we discuss unexpected pitfalls in commonly used smoothing and detrending operations.

The current model of the mammalian circadian oscillator is predominantly based on data from genetics and biochemistry experiments, while the cell biology of circadian clocks is still in its infancy. Here, we describe a new strategy for the efficient generation of knock-in reporter cell lines using CRISPR technology that is particularly useful for lowly or transiently expressed genes, such as those coding for circadian clock proteins. We generated single and double knock-in cells with endogenously expressed PER2 and CRY1 fused to fluorescent proteins, which allowed to simultaneously monitor the dynamics of CRY1 and PER2 proteins in live single cells. Both proteins are highly rhythmic in the nucleus of human cells with PER2 showing a much higher amplitude than CRY1. Surprisingly, CRY1 protein is nuclear at all circadian times indicating the absence of circadian gating of nuclear import. Furthermore, in the nucleus of individual cells CRY1 abundance rhythms are phase-delayed (~5 hours), and CRY1 levels are much higher (>6 times) compared to PER2 questioning the current model of the circadian oscillator. Our knock-in strategy will allow the generation of additional single, double or triple knock-in cells for circadian clock proteins, which should greatly advance our understanding about the cell biology of circadian clocks.

Summary Most mammalian cells possess molecular circadian clocks generating widespread rhythms, e.g. in transcript and protein abundance. While circadian clocks are robust to fluctuations in the cellular environment, little is known about how circadian period is compensated for fluctuating metabolic states. Here, we exploit the heterogeneity of single cells both in circadian period and metabolic state, governing protein stability, to study their interdependence without the need for genetic manipulation. We generated cells expressing key circadian proteins (CRY1/2 and PER1/2) as endogenous fusions with fluorescent proteins and simultaneously monitored circadian rhythms and degradation in thousands of single cells. We found that the circadian period is compensated for fluctuations in the turnover rates of circadian repressor proteins and uncovered possible mechanisms using a mathematical model. In addition, the stabilities of the repressor proteins are circadian phase-dependent and correlate with the circadian period in a phase-dependent manner, in contrast to the prevailing model.

Summary Single-cell circadian oscillators exchange extracellular information to sustain coherent circadian rhythms at the tissue level. Within cells, the circadian clock and the cell cycle couple, yet the mechanisms governing this interplay remain poorly elucidated. Here, we study the role of extracellular circadian communication in the intracellular coordination between the circadian clock and the cell cycle. We demonstrate that the loss of extracellular circadian synchronization disrupts circadian and cell cycle coordination within individual cells, impeding collective tissue growth. Coherent circadian rhythms yield oscillatory growth patterns, unveiling a global timing regulator of tissue dynamics. Knocking down core circadian elements abolishes observed effects, highlighting the central role of circadian clock regulation. Our research underscores the significance of tissue-level circadian disruption in regulating proliferation, thereby linking disrupted circadian clocks with oncogenic processes. These findings illuminate the intricate interplay between circadian rhythms, cellular signaling, and tissue physiology, enhancing our understanding of tissue homeostasis and growth regulation in both health and disease contexts.

Abstract The circadian clock, a fundamental biological regulator, governs essential cellular processes in health and disease. Circadian-based therapeutic strategies are increasingly gaining recognition as promising avenues. Aligning drug administration with the circadian rhythm can enhance treatment efficacy and minimize side effects. Yet, uncovering the optimal treatment timings remains challenging, limiting their widespread adoption. In this work, we introduce a novel high-throughput approach integrating live-imaging and data analysis techniques to deep-phenotype cancer cell models, evaluating their circadian rhythms, growth, and drug responses. We devised a streamlined process for profiling drug sensitivities across different times of the day, identifying optimal treatment windows and responsive cell types and drug combinations. Finally, we implement multiple computational tools to uncover cellular and genetic factors shaping time-of-day drug sensitivity. Our versatile approach is adaptable to various biological models, facilitating its broad application and relevance. Ultimately, this research leverages circadian rhythms to optimize anti-cancer drug treatments, promising improved outcomes and transformative treatment strategies.