Droplet single-cell RNA-seq is applied to large numbers of pooled samples from unrelated individuals. Droplet single-cell RNA-sequencing (dscRNA-seq) has enabled rapid, massively parallel profiling of transcriptomes. However, assessing differential expression across multiple individuals has been hampered by inefficient sample processing and technical batch effects. Here we describe a computational tool, demuxlet, that harnesses natural genetic variation to determine the sample identity of each droplet containing a single cell (singlet) and detect droplets containing two cells (doublets). These capabilities enable multiplexed dscRNA-seq experiments in which cells from unrelated individuals are pooled and captured at higher throughput than in standard workflows. Using simulated data, we show that 50 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) per cell are sufficient to assign 97% of singlets and identify 92% of doublets in pools of up to 64 individuals. Given genotyping data for each of eight pooled samples, demuxlet correctly recovers the sample identity of >99% of singlets and identifies doublets at rates consistent with previous estimates. We apply demuxlet to assess cell-type-specific changes in gene expression in 8 pooled lupus patient samples treated with interferon (IFN)-β and perform eQTL analysis on 23 pooled samples.

Significance T-cell genome engineering holds great promise for cancer immunotherapies and cell-based therapies for HIV, primary immune deficiencies, and autoimmune diseases, but genetic manipulation of human T cells has been inefficient. We achieved efficient genome editing by delivering Cas9 protein pre-assembled with guide RNAs. These active Cas9 ribonucleoproteins (RNPs) enabled successful Cas9-mediated homology-directed repair in primary human T cells. Cas9 RNPs provide a programmable tool to replace specific nucleotide sequences in the genome of mature immune cells—a longstanding goal in the field. These studies establish Cas9 RNP technology for diverse experimental and therapeutic genome engineering applications in primary human T cells.

The authors use tiled CRISPR activation for functional enhancer discovery across two autoimmunity risk loci, CD69 and IL2RA, and identify elements with features of stimulus-responsive enhancers, including an IL2RA enhancer that harbours a fine-mapped autoimmunity risk variant. Enhancers are gene regulatory elements that shape cell-type-specific transcriptional programs and responses to specific extracellular cues. Mapping enhancer function is challenging because of our limited understanding of the cellular context in which each enhancer contributes to gene regulation. Here, Alexander Marson and colleagues use a tiled CRISPR activation (CRISPRa) approach for functional enhancer discovery across two autoimmunity risk loci: CD69 and IL2RA. They identify several elements with features of stimulus-responsive enhancers, including an IL2RA enhancer that contains an autoimmunity risk variant. This approach should be useful for discovering functional enhancers without prior knowledge of their specific biological context. The majority of genetic variants associated with common human diseases map to enhancers, non-coding elements that shape cell-type-specific transcriptional programs and responses to extracellular cues1,2,3. Systematic mapping of functional enhancers and their biological contexts is required to understand the mechanisms by which variation in non-coding genetic sequences contributes to disease. Functional enhancers can be mapped by genomic sequence disruption4,5,6, but this approach is limited to the subset of enhancers that are necessary in the particular cellular context being studied. We hypothesized that recruitment of a strong transcriptional activator to an enhancer would be sufficient to drive target gene expression, even if that enhancer was not currently active in the assayed cells. Here we describe a discovery platform that can identify stimulus-responsive enhancers for a target gene independent of stimulus exposure. We used tiled CRISPR activation (CRISPRa)7 to synthetically recruit a transcriptional activator to sites across large genomic regions (more than 100 kilobases) surrounding two key autoimmunity risk loci, CD69 and IL2RA. We identified several CRISPRa-responsive elements with chromatin features of stimulus-responsive enhancers, including an IL2RA enhancer that harbours an autoimmunity risk variant. Using engineered mouse models, we found that sequence perturbation of the disease-associated Il2ra enhancer did not entirely block Il2ra expression, but rather delayed the timing of gene activation in response to specific extracellular signals. Enhancer deletion skewed polarization of naive T cells towards a pro-inflammatory T helper (TH17) cell state and away from a regulatory T cell state. This integrated approach identifies functional enhancers and reveals how non-coding variation associated with human immune dysfunction alters context-specific gene programs.

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a heterogeneous autoimmune disease. Knowledge of circulating immune cell types and states associated with SLE remains incomplete. We profiled more than 1.2 million peripheral blood mononuclear cells (162 cases, 99 controls) with multiplexed single-cell RNA sequencing (mux-seq). Cases exhibited elevated expression of type 1 interferon–stimulated genes (ISGs) in monocytes, reduction of naïve CD4 + T cells that correlated with monocyte ISG expression, and expansion of repertoire-restricted cytotoxic GZMH + CD8 + T cells. Cell type–specific expression features predicted case-control status and stratified patients into two molecular subtypes. We integrated dense genotyping data to map cell type–specific cis–expression quantitative trait loci and to link SLE-associated variants to cell type–specific expression. These results demonstrate mux-seq as a systematic approach to characterize cellular composition, identify transcriptional signatures, and annotate genetic variants associated with SLE.

Abstract Identification of trans -eQTLs has been limited by a heavy multiple testing burden, read-mapping biases, and hidden confounders. To address these issues, we developed GBAT, a powerful gene-based method that allows robust detection of trans gene regulation. Using simulated and real data, we show that GBAT drastically increases detection of trans -gene regulation over standard trans -eQTL analyses.

We present VISION, a tool for annotating the sources of variation in single cell RNA-seq data in an automated, unbiased and scalable manner. VISION operates directly on the manifold of cell-cell similarity and employs a flexible annotation approach that can operate either with or without preconceived stratification of the cells into groups or along a continuum. We demonstrate the utility of VISION using a relatively homogeneous set of B cells from a cohort of lupus patients and healthy controls and show that it can derive important sources of cellular variation and link them to clinical phenotypes in a stratification free manner. VISION produces an interactive, low latency and feature rich web-based report that can be easily shared amongst researchers.

The majority of genetic variants associated with common human diseases map to enhancers, non-coding elements that shape cell type-specific transcriptional programs and responses to specific extracellular cues1-3. In order to understand the mechanisms by which non-coding genetic variation contributes to disease, systematic mapping of functional enhancers and their biological contexts is required. Here, we develop an unbiased discovery platform that can identify enhancers for a target gene without prior knowledge of their native functional context. We used tiled CRISPR activation (CRISPRa) to synthetically recruit transcription factors to sites across large genomic regions (>100 kilobases) surrounding two key autoimmunity risk loci, CD69 and IL2RA (interleukin-2 receptor alpha; CD25). We identified several CRISPRa responsive elements (CaREs) with stimulation-dependent enhancer activity, including an IL2RA enhancer that harbors an autoimmunity risk variant. Using engineered mouse models and genome editing of human primary T cells, we found that sequence perturbation of the disease-associated IL2RA enhancer does not block IL2RA expression, but rather delays the timing of gene activation in response to specific extracellular signals. This work develops an approach to rapidly identify functional enhancers within non-coding regions, decodes a key human autoimmunity association, and suggests a general mechanism by which genetic variation can cause immune dysfunction.

Abstract Over 90% of genetic variants associated with complex human traits map to non-coding regions, but little is understood about how they modulate gene regulation in health and disease. One possible mechanism is that genetic variants affect the activity of one or more cis-regulatory elements leading to gene expression variation in specific cell types. To identify such cases, we analyzed Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing (ATAC-seq) and RNA-seq profiles from activated CD4+ T cells of up to 105 healthy donors. We found that regions of accessible chromatin (ATAC-peaks) are co-accessible at kilobase and megabase resolution, in patterns consistent with the 3D organization of chromosomes measured by in situ Hi-C in T cells. 15% of genetic variants located within ATAC-peaks affected the accessibility of the corresponding peak through disrupting binding sites for transcription factors important for T cell differentiation and activation. These ATAC quantitative trait nucleotides (ATAC-QTNs) have the largest effects on co-accessible peaks, are associated with gene expression from the same aliquot of cells, are rarely affecting core binding motifs, and are enriched for autoimmune disease variants. Our results provide insights into how natural genetic variants modulate cis-regulatory elements, in isolation or in concert, to influence gene expression in primary immune cells that play a key role in many human diseases.

While the impact of common genetic variants on gene expression response to cellular stimuli has been analyzed in depth, less is known about how stimulation modulates the genetic control of isoform usage. Analyzing RNA-seq profiles of monocyte-derived dendritic cells from 243 individuals, we uncovered thousands of unannotated isoforms synthesized in response to viral infection and stimulation with type I interferon. We identified more than a thousand single nucleotide polymorphisms associated with isoform usage (isoQTLs), > 40% of which are independent of expression QTLs for the same gene. Compared to eQTLs, isoQTLs are enriched for splice sites and untranslated regions, and depleted of sequences upstream of annotated transcription start sites. Both eQTLs and isoQTLs in stimulated cells explain a significant proportion of the disease heritability attributed to common genetic variants. At the IRF7 locus, we found alternative promoter usage in response to influenza as a possible mechanism by which DNA variants previously associated with immune-related disorders mediate disease risk. At the ERAP2 locus, we shed light on the function of the major haplotype that has been maintained under long-term balancing selection. At baseline and following type 1 interferon stimulation, the major haplotype is associated with absence of ERAP2 expression while the minor haplotype, known to increase Crohn's disease risk, is associated with high ERAP2 expression. Surprisingly, in response to influenza infection, the major haplotype results in the expression of two uncharacterized, alternatively transcribed, spliced and translated short isoforms. Thus, genetic variants at a single locus could modulate independent gene regulatory processes in the innate immune response, and in the case of ERAP2, may confer a historical fitness advantage in response to virus.