In humans, the 813 G protein-coupled receptors (GPCRs) are responsible for transducing diverse chemical stimuli to alter cell state, and are the largest class of drug targets. Their myriad structural conformations and various modes of signaling make it challenging to understand their structure and function. Here we developed a platform to characterize large libraries of GPCR variants in human cell lines with a barcoded transcriptional reporter of G-protein signal transduction. We tested 7,800 of 7,828 possible single amino acid substitutions to the beta-2 adrenergic receptor (β2AR) at four concentrations of the agonist isoproterenol. We identified residues specifically important for β2AR signaling, mutations in the human population that are potentially loss of function, and residues that modulate basal activity. Using unsupervised learning, we resolve residues critical for signaling, including all major structural motifs and molecular interfaces. We also find a previously uncharacterized structural latch spanning the first two extracellular loops that is highly conserved across Class A GPCRs and is conformationally rigid in both the inactive and active states of the receptor. More broadly, by linking deep mutational scanning with engineered transcriptional reporters, we establish a generalizable method for exploring pharmacogenomics, structure and function across broad classes of drug receptors.

Any individual's genome contains ~4-5 million genetic variants that differ from reference, and understanding how these variants give rise to trait diversity and disease susceptibility is a central goal of human genetics. A vast majority (96-99%) of an individual's variants are common, though at a population level the overwhelming majority of variants are rare. Because of their scarcity in an individual's genome, rare variants that play important roles in complex traits are likely to have large functional effects. Mutations that cause an exon to be skipped can have severe functional consequences on gene function, and many known disease-causing mutations reduce or eliminate exon recognition. Here we explore the extent to which rare genetic variation in humans results in near complete loss of exon recognition. We developed a Multiplexed Functional Assay of Splicing using Sort-seq (MFASS) that allows us to measure exon inclusion in thousands of human exons and surrounding intronic sequence simultaneously. We assayed 27,733 extant variants in the Exome Aggregation Consortium (ExAC within or adjacent to 2,339 human exons, and found that 3.8% (1,050) of the variants, almost all of which were extremely rare, led to large-effect defects in exon recognition. Importantly, we find that 83% of these splice-disrupting variants (SDVs) are located outside of canonical splice sites, are distributed evenly across distinct exonic and intronic regions, and are difficult to predict a priori. Our results indicate that loss of exon recognition is an important and underappreciated means by which rare variants exert large functional effects, and that MFASS enables their empirical assessment for splicing defects at scale.

Chemicals such as drugs, hormones, and odorants can have many potential interactions with endogenous targets, and uncovering these relationships is critical for understanding and modulating function. Mammalian olfactory receptors (ORs), a large family of G protein-coupled receptors, mediate olfaction through activation by small molecules. Each OR can respond to many odorants, and vice versa, making exploring this space one interaction at a time difficult. We developed a high-throughput receptor screening platform in human cell lines to screen libraries of chemicals against a multiplexed library of receptors using next-generation sequencing of barcoded genetic reporters. We screened three concentrations of 181 odorants, where in each well we record the activity of 39 ORs simultaneously, and identified 79 novel associations, including ligands for 15 orphan receptors. This platform allows the cost-effective mapping of large chemical libraries to receptor repertoires at scale.

In eukaryotes, transcription factors orchestrate gene expression by binding to TF-Binding Sites (TFBSs) and localizing transcriptional co-regulators and RNA Polymerase II to cis-regulatory elements. The strength and regulation of transcription can be modulated by a variety of factors including TFBS composition, TFBS affinity and number, distance between TFBSs, distance of TFBSs to transcription start sites, and epigenetic modifications. We still lack a basic comprehension of how such variables shaping cis-regulatory architecture culminate in quantitative transcriptional responses. Here we explored how such factors determine the transcriptional activity of a model transcription factor, the c-AMP Response Element (CRE) binding protein. We measured expression driven by 4,602 synthetic regulatory elements in a massively parallel reporter assay (MPRA) exploring the impact of CRE number, affinity, distance to the promoter, and spacing between multiple CREs. We found the number and affinity of CREs within regulatory elements largely determines overall expression, and this relationship is shaped by the proximity of each CRE to the downstream promoter. In addition, while we observed expression periodicity as the CRE distance to the promoter varied, the spacing between multiple CREs altered this periodicity. Finally, we compare library expression between an episomal MPRA and a new, genomically-integrated MPRA in which a single synthetic regulatory element is present per cell at a defined locus. We observe that these largely recapitulate each other although weaker, non-canonical CREs exhibited greater activity in the genomic context.