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.

Diversity reigns in antibody responses During the course of an immune response, B cells specific for an invading pathogen divide. The antibodies they produce increase in affinity via somatic mutation in specialized lymph node structures called germinal centers. Tas et al. used multiphoton microscopy and sequencing to determine how different B cell clones compete with one another within mouse germinal centers. Multiple B cell clones can seed individual germinal centers, and germinal centers lose diversity at disparate rates. Such heterogeneity suggests that manipulating minor clonal populations to gain an advantage during vaccination may one day be possible. Science , this issue p. 1048

Help Shared Germinal centers are specialized structures within lymph nodes, where B cells undergo the changes required to produce high-affinity antibodies. This process relies on T follicular helper (Tfh) cells. The dynamic properties of Tfh cells and how they affect the selection of B cells, however, are not well understood. Using two-photon laser scanning microscopy of mouse lymph nodes, Shulman et al. (p. 673 , published online 25 July) find that Tfh cells are not restricted to a single germinal center, but instead emigrate into neighboring germinal centers within the same lymph nodes. Furthermore, newly activated T cells can enter already established germinal centers and presumably influence ongoing B cell selection and differentiation. Such active movement may ensure maximal diversification of the B cell response and promote the production of high-affinity antibodies.

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

Droplet-based single-cell RNA-sequencing (dscRNA-seq) has enabled rapid, massively parallel profiling of transcriptomes from tens of thousands of cells. Multiplexing samples for single cell capture and library preparation in dscRNA-seq would enable cost-effective designs of differential expression and genetic studies while avoiding technical batch effects, but its implementation remains challenging. Here, we introduce an in-silico algorithm demuxlet that harnesses natural genetic variation to discover the sample identity of each cell and identify droplets containing two cells. These capabilities enable multiplexed dscRNA-seq experiments where cells from unrelated individuals are pooled and captured at higher throughput than standard workflows. To demonstrate the performance of demuxlet, we sequenced 3 pools of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from 8 lupus patients. Given genotyping data for each individual, demuxlet correctly recovered the sample identity of > 99% of singlets, and identified doublets at rates consistent with previous estimates. In PBMCs, we demonstrate the utility of multiplexed dscRNA-seq in two applications: characterizing cell type specificity and inter-individual variability of cytokine response from 8 lupus patients and mapping genetic variants associated with cell type specific gene expression from 23 donors. Demuxlet is fast, accurate, scalable and could be extended to other single cell datasets that incorporate natural or synthetic DNA barcodes.