Analysis of the genome editing activity of more than 1800 sgRNAs in mouse and human cells yields rules to facilitate design of highly active RNA guides for Cas-9 genome editing. Components of the prokaryotic clustered, regularly interspaced, short palindromic repeats (CRISPR) loci have recently been repurposed for use in mammalian cells1,2,3,4,5,6. The CRISPR-associated (Cas)9 can be programmed with a single guide RNA (sgRNA) to generate site-specific DNA breaks, but there are few known rules governing on-target efficacy of this system7,8. We created a pool of sgRNAs, tiling across all possible target sites of a panel of six endogenous mouse and three endogenous human genes and quantitatively assessed their ability to produce null alleles of their target gene by antibody staining and flow cytometry. We discovered sequence features that improved activity, including a further optimization of the protospacer-adjacent motif (PAM) of Streptococcus pyogenes Cas9. The results from 1,841 sgRNAs were used to construct a predictive model of sgRNA activity to improve sgRNA design for gene editing and genetic screens. We provide an online tool for the design of highly active sgRNAs for any gene of interest.

Abstract The creation of genome-wide libraries for CRISPR knockout (CRISPRko), interference (CRISPRi), and activation (CRISPRa) has enabled the systematic interrogation of gene function. Here, we show that our recently-described CRISPRko library (Brunello) is more effective than previously published libraries at distinguishing essential and non-essential genes, providing approximately the same perturbation-level performance improvement over GeCKO libraries as GeCKO provided over RNAi. Additionally, we present genome-wide libraries for CRISPRi (Dolcetto) and CRISPRa (Calabrese), and show in negative selection screens that Dolcetto, with fewer sgRNAs per gene, outperforms existing CRISPRi libraries and achieves comparable performance to CRISPRko in detecting essential genes. We also perform positive selection CRISPRa screens and demonstrate that Calabrese outperforms the SAM approach at identifying vemurafenib resistance genes. We further compare CRISPRa to genome-scale libraries of open reading frames (ORFs). Together, these libraries represent a suite of genome-wide tools to efficiently interrogate gene function with multiple modalities.

Abstract Several genome-wide CRISPR knockout screens have been conducted to identify host factors regulating SARS-CoV-2 replication, but the models used have often relied on overexpression of ACE2 receptor. Additionally, such screens have yet to identify the protease TMPRSS2, known to be important for viral entry at the plasma membrane. Here, we conducted a meta-analysis of these screens and showed a high level of cell-type specificity of the identified hits, arguing for the necessity of additional models to uncover the full landscape of SARS-CoV-2 host factors. We performed genome-wide knockout and activation CRISPR screens in Calu-3 lung epithelial cells, as well as knockout screens in Caco-2 intestinal cells. In addition to identifying ACE2 and TMPRSS2 as top hits, our study reveals a series of so far unidentified and critical host-dependency factors, including the Adaptins AP1G1 and AP1B1 and the flippase ATP8B1. Moreover, new anti-SARS-CoV-2 proteins with potent activity, including several membrane-associated Mucins, IL6R, and CD44 were identified. We further observed that these genes mostly acted at the critical step of viral entry, with the notable exception of ATP8B1, the knockout of which prevented late stages of viral replication. Exploring the pro- and anti-viral breadth of these genes using highly pathogenic MERS-CoV, seasonal HCoV-NL63 and -229E and influenza A orthomyxovirus, we reveal that some genes such as AP1G1 and ATP8B1 are general coronavirus cofactors. In contrast, Mucins recapitulated their known role as a general antiviral defense mechanism. These results demonstrate the value of considering multiple cell models and perturbational modalities for understanding SARS-CoV-2 replication and provide a list of potential new targets for therapeutic interventions.

Understanding the functional consequences of single-nucleotide variants is critical to uncovering the genetic underpinnings of diseases, but technologies to characterize variants are limiting. Here we leverage CRISPR-Cas9 cytosine base editors in pooled screens to scalably assay variants at endogenous loci in mammalian cells. We benchmark the performance of base editors in positive and negative selection screens and identify known loss-of-function mutations in BRCA1 and BRCA2 with high precision. To demonstrate the utility of base editor screens to probe small molecule-protein interactions, we conduct screens with BH3 mimetics and PARP inhibitors and identify point mutations that confer drug sensitivity or resistance. Finally, we create a library of 52,034 clinically-observed variants in 3,584 genes and conduct screens in the presence of cellular stressors, identifying loss-of-function variants in numerous DNA damage repair genes. We anticipate that this screening approach will be broadly useful to readily and scalably functionalize genetic variants.

ABSTRACT Numerous rationally-designed and directed-evolution variants of SpCas9 have been reported to expand the utility of CRISPR technology. Here, we benchmark PAM preferences, on-target activity, and off-target susceptibility of 11 variants of SpCas9 in cell culture assays with thousands of guides targeting endogenous genes. To enhance the coverage and thus utility of base editing screens, we demonstrate that the SpCas9-NG and SpG variants are compatible with both A>G and C>T base editors, more than tripling the number of guides and assayable residues. We demonstrate the performance of these technologies by screening for loss-of-function mutations in BRCA1 and Venetoclax-resistant mutations in BCL2 , identifying both known and new insights into these clinically-relevant genes. We anticipate that the tools and methodologies described here will facilitate the investigation of genetic variants at a finer and deeper resolution for any locus of interest.

ABSTRACT CRISPR technology is a powerful tool for studying genome function. To aid in picking sgRNAs that have maximal efficacy against a target of interest from many possible options, several groups have developed models that predict sgRNA on-target activity. Although multiple tracrRNA variants are commonly used for screening, no existing models account for this feature when nominating sgRNAs. Here we develop an on-target model, Rule Set 3, that makes optimal predictions for multiple tracrRNA variants. We validate Rule Set 3 on a new dataset of sgRNAs tiling essential and non-essential genes, demonstrating substantial improvement over prior prediction models. By analyzing the differences in sgRNA activity between tracrRNA variants, we show that Pol III transcription termination is a strong determinant of sgRNA activity. We expect these results to improve the performance of CRISPR screening and inform future research on tracrRNA engineering and sgRNA modeling.

Many implementations of pooled screens in mammalian cells rely on linking an element of interest to a barcode, with the latter subsequently quantitated by next generation sequencing. However, substantial uncoupling between these paired elements during lentiviral production has been reported, especially as the distance between elements increases. We detail that PCR amplification is another major source of uncoupling, and becomes more pronounced with increased amounts of DNA template molecules and PCR cycles. To lessen uncoupling in systems that use paired elements for detection, we recommend minimizing the distance between elements, using low and equal template DNA inputs for plasmid and genomic DNA during PCR, and minimizing the number of PCR cycles. We also present a vector design for conducting combinatorial CRISPR screens that enables accurate barcode-based detection with a single short sequencing read and minimal uncoupling.