Abstract Pooled CRISPR/Cas9 screens are a powerful and versatile tool for the systematic investigation of cellular processes in a variety of organisms. Such screens generate large amounts of data that present a new challenge to analyze and interpret. Here, we developed a web application to analyze, document and explore pooled CRISR/Cas9 screens using a unified single workflow. The end-to-end analysis pipeline features eight different hit calling strategies based on state-of-the-art methods, including DESeq2, MAGeCK, edgeR, sgRSEA, Z-Ratio, Mann-Whitney test, ScreenBEAM and BAGEL. Results can be compared with interactive visualizations and data tables. CRISPRAnalyzeR integrates meta-information from 26 external data resources, providing a wide array of options for the annotation and documentation of screens. The application was developed with user experience in mind, requiring no previous knowledge in bioinformatics. All modern operating systems are supported. Availability and online documentation: The source code, a pre-configured docker application, sample data and a documentation can be found on our GitHub page ( http://www.github.com/boutroslab/CRISPRAnalyzeR ). A tutorial video can be found at http://www.crispr-analyzer.org.

ABSTRACT Given their broad utility in functionally annotating genomes, the experimental design of genome-scale CRISPR screens can vary greatly and criteria for optimal experimental implementation and library composition are still emerging. In this study, we report advantages of conducting viability screens in selected Cas9 single cell clones in contrast to Cas9 bulk populations. We further systematically analyzed published CRISPR screens in human cells to identify single-guide (sg)RNAs with consistent high on-target and low off-target activity. Selected guides were collected in a new genome-scale sgRNA library, which efficiently identifies core and context-dependent essential genes. In summary, we show how empirically designed libraries in combination with an optimised experimental design increase the dynamic range in gene essentiality screens at reduced library coverage.

Cancer cells rely on dysregulated gene expression programs to maintain their malignant phenotype. A cell's transcriptional state is controlled by a small set of interconnected transcription factors that form its core-regulatory circuit (CRC). Previous work in pediatric cancers has shown, that disruption of the CRC by genetic alterations causes tumor cells to become highly dependent on its components creating new opportunities for therapeutic intervention. However, the role of CRCs and the mechanisms by which they are controlled remain largely unknown for most tumor types. Here, we developed a method that infers lineage dependency scores to systematically predict functional CRCs and associated biological processes from context-dependent essentiality data sets. Analysis of genome-scale CRISPR-Cas9 screens in 558 cancer cell lines showed that most tumor types specifically depend on a small number of transcription factors for proliferation. We found that these transcription factors compose the CRCs in these tumor types. Moreover, they are frequently altered in patient tumor samples indicating their oncogenic potential. Finally, we show that biological processes associated with each CRC are revealed by analyzing codependency between lineage-specific essential genes. Our results demonstrate that genetic addiction to lineage-specific core transcriptional mechanisms occurs across a broad range of tumor types. We exploit this phenomenon to systematically infer CRCs from lineage specific gene essentiality. Furthermore, our findings shed light on the selective genetic vulnerabilities that arise as the consequence of transcriptional dysregulation in different tumor types and show how the plasticity of regulatory circuits might influence drug resistance and metastatic potential.

Cancer genomes often harbor hundreds of molecular aberrations. Such genetic variants can be drivers or passengers of tumorigenesis and, as a side effect, create new vulnerabilities for potential therapeutic exploitation. To systematically identify genotype- dependent vulnerabilities and synthetic lethal interactions, forward genetic screens in different genetic backgrounds have been conducted. We devised MINGLE, a computational framework that integrates CRISPR/Cas9 screens originating from many different libraries and laboratories to build genetic interaction maps. It builds on analytical approaches that were established for genetic network discovery in model organisms. We applied this method to integrate and analyze data from 85 CRISPR/Cas9 screens in human cancer cell lines combining functional data with information on genetic variants to explore the relationships of more than 2.1 million gene-background relationships. In addition to known dependencies, our analysis identified new genotype-specific vulnerabilities of cancer cells. Experimental validation of predicted vulnerabilities associated with aberrant Wnt/β-catenin signaling identified GANAB and PRKCSH as new positive regulators of Wnt/β-catenin signaling. By clustering genes with similar genetic interaction profiles, we drew the largest genetic network in cancer cells to date. Our scalable approach highlights how diverse genetic screens can be integrated to systematically build informative maps of genetic interactions in cancer, which can grow dynamically as more data is included.

Patient derived organoids (PDOs) closely resemble individual tumor biology and allow testing of small molecules ex vivo. To systematically dissect compound effects on 3D organoids, we developed a high-throughput imaging and quantitative analysis approach. We generated PDOs from colorectal cancer patients, treated them with >500 small molecules and captured >3 million images by confocal microscopy. We developed the software framework SCOPE to measure compound induced re- organization of PDOs. We found diverse, but re-occurring phenotypes that clustered by compound mode-of-action. Complex phenotypes were not congruent with PDO viability and many were specific to subsets of PDO lines or were influenced by recurrent mutations. We further analyzed specific phenotypes induced by compound classes and found GSK3 inhibitors to disassemble PDOs via focal adhesion signaling or that MEK inhibition led to bloating of PDOs by enhancing of stemness. Finally, by viability classification, we show heterogeneous susceptibilities of PDOs to clinical anticancer drugs.

Genetic screens are powerful tools for the functional annotation of genomes. In the context of multicellular organisms, interrogation of gene function is greatly facilitated by methods that allow spatial and temporal control of gene abrogation. Here, we describe a large-scale transgenic short guide (sg) RNA library for efficient CRISPR-based disruption of specific target genes in a constitutive or conditional manner. The library consists currently of more than 2600 plasmids and 1600 fly lines with a focus on targeting kinases, phosphatases and transcription factors, each expressing two sgRNAs under control of the Gal4/UAS system. We show that conditional CRISPR mutagenesis is robust across many target genes and can be efficiently employed in various somatic tissues, as well as the germline. In order to prevent artefacts commonly associated with excessive amounts of Cas9 protein, we have developed a series of novel UAS-Cas9 transgenes, which allow fine tuning of Cas9 expression to achieve high gene editing activity without detectable toxicity. Functional assays, as well as direct sequencing of genomic sgRNA target sites, indicates that the vast majority of transgenic sgRNA lines mediate efficient gene disruption. Furthermore, we conducted the so far largest fully transgenic CRISPR screen in any metazoan organism, which further supported the high efficiency and accuracy of our library and revealed many so far uncharacterized genes essential for development.