ABSTRACT PURPOSE The exact pathogenesis of primary open-angle glaucoma (POAG) is poorly understood. Genome-wide association studies (GWAS) have recently uncovered many loci associated with variation in intraocular pressure (IOP); a crucial risk factor for POAG. Artificial intelligence (AI) can be used to interrogate the effect of specific genetic knockouts on the morphology of trabecular meshwork cells (TMCs), the regulatory cells of IOP. METHODS Sixty-two genes at fifty-five loci associated with IOP variation were knocked out in primary TMC lines. All cells underwent high-throughput microscopy imaging after being stained with a five-channel fluorescent cell staining protocol. A convolutional neural network (CNN) was trained to distinguish between gene knockout and normal control cell images. The area under the receiver operator curve (AUC) metric was used to quantify morphological variation in gene knockouts to identify potential pathological perturbations. RESULTS Cells where RALGPS1 had been perturbed demonstrated the greatest morphological variation from normal TMCs (AUC 0.851, SD 0.030), followed by LTBP2 (AUC 0.846, SD 0.029) and BCAS3 (AUC 0.845, SD 0.020). Of seven multi-gene loci, five had statistically significant differences in AUC (p<0.05) between genes, allowing for pathological gene prioritisation. The mitochondrial channel most frequently showed the greatest degree of morphological variation (33.9% of cell lines). CONCLUSIONS We demonstrate a robust method for functionally interrogating genome-wide association signals using high-throughput microscopy and AI. Genetic variations inducing marked morphological variation can be readily identified, allowing for the gene-based dissection of loci associated with complex traits.

ABSTRACT INTRODUCTION Primary open angle glaucoma (POAG) is a leading cause of blindness globally. Characterised by progressive retinal ganglion cell degeneration, the precise pathogenesis remains unknown. Genome-wide association studies (GWAS) have uncovered many genetic variants associated with elevated intraocular pressure (IOP), one of the key risk factors for POAG. This study sought to investigate the morphological and transcriptional consequences of perturbation of key genes at IOP loci in trabecular meshwork cell (TMC); the cellular regulators of IOP. We aimed to identify genetic and morphological variation that can be attributed to TMC dysfunction and raised IOP in POAG. METHODS 62 genes across 55 loci were knocked-out in a primary human TMC line. Each knockout group, including five non-targeting control groups, underwent single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) for differentially-expressed gene (DEG) analysis. Multiplexed fluorescent staining of key organelles, was coupled with high-throughput microscopy for single-cell morphological analysis using CellProfiler image analysis. RESULTS Across many of the individual gene knockouts scRNA-seq highlighted genes relating to matrix metalloproteinases and interferon-induced proteins. Our work has prioritised genes at four loci of interest to identify gene knockouts that may contribute to the pathogenesis of POAG, including ANGPTL2, LMX1B, CAV1, and KREMEN1 . Three genetic networks of gene knockouts with similar transcriptomic profiles were identified ( ABO / CAV1 / MYOC , ANGPT2 / PKHD1 / TNS1 / TXNRD2 , and CAPZA1 / KALRN / LMO7 / PLEKHA7 / GNB1L / TEX41 ), suggesting a synergistic function in trabecular meshwork cell physiology. TEK knockout caused significant upregulation of nuclear granularity on morphological analysis, whilst knockout of TRIOBP, TMCO1 and PLEKHA7 increased granularity and intensity of actin and the cell-membrane. CONCLUSION High throughput analysis of cellular structure and function through multiplex fluorescent single-cell analysis and scRNA-seq assays enabled the direct study of genetic perturbations at the single-cell resolution. This work provides a framework for investigating the role of genes in the pathogenesis of glaucoma and heterogenous diseases with a strong genetic basis.

The libraries generated by high-throughput single cell RNA-sequencing platforms such as the Chromium from 10x Genomics require considerable amounts of sequencing, typically due to the large number of cells. The ability to use this data to address biological questions is directly impacted by the quality of the sequence data. Here we have compared the performance of the Illumina NextSeq 500 and NovaSeq 6000 against the BGI MGISEQ-2000 platform using identical Single Cell libraries consisting of over 70,000 cells. Our results demonstrate a highly comparable performance between the NovaSeq 6000 and MGISEQ-2000 in sequencing quality, and cell, UMI, and gene detection. However, compared with the NextSeq 500, the MGISEQ- 2000 platform performs consistently better, identifying more cells, genes, and UMIs at equalised read depth. We were able to call an additional 1,065,659 SNPs from sequence data generated by the BGI platform, enabling an additional 14% of cells to be assigned to the correct donor from a multiplexed library. However, both the NextSeq 500 and MGISEQ-2000 detected similar frequencies of gRNAs from a pooled CRISPR single cell screen. Our study provides a benchmark for high capacity sequencing platforms applied to high-throughput single cell RNA-seq libraries.

ABSTRACT CRISPR/Cas has opened the prospect of direct gene correction therapy for some inherited retinal diseases. Previous work has demonstrated the utility of adeno-associated virus (AAV) mediated delivery to retinal cells in vivo ; however, with the expanding repertoire of CRISPR/Cas endonucleases, it is not clear which of these are most efficacious for retinal editing in vivo . We sought to compare CRISPR/Cas endonuclease activity using both single and dual AAV delivery strategies for gene editing in retinal cells. Plasmids of a dual vector system with SpCas9, SaCas9, Cas12a, CjCas9 and sgRNA targeting YFP and a single vector system with SaCas9/YFP sgRNA were generated and validated in YFP-expressing HEK293A cell by flow cytometry and T7E1 assay. Paired CRISPR/Cas endonuclease and its best performing sgRNA was then packaged into an AAV2 capsid derivative, AAV7m8, and injected intravitreally into CMV-Cre::Rosa26-YFP mice. SpCas9 and Cas12a achieved better knockout efficiency than SaCas9 and CjCas9. Moreover, no significant difference in YFP gene editing was found between single and dual CRISPR/SaCas9 vector systems. With a marked reduction of YFP-positive retinal cells, AAV7m8 delivered SpCas9 was found to have the highest knockout efficacy among all investigated endonucleases. We demonstrate that the AAV7m8-mediated delivery of CRISPR/SpCas9 construct achieves the most efficient gene modification in neurosensory retinal cells in vitro and in vivo .