Abstract Somatic mutations within non-coding regions and even exons may have unidentified regulatory consequences that are often overlooked in analysis workflows. Here we present RegTools ( www.regtools.org ), a computationally efficient, free, and open-source software package designed to integrate somatic variants from genomic data with splice junctions from bulk or single cell transcriptomic data to identify variants that may cause aberrant splicing. RegTools was applied to over 9,000 tumor samples with both tumor DNA and RNA sequence data. We discovered 235,778 events where a splice-associated variant significantly increased the splicing of a particular junction, across 158,200 unique variants and 131,212 unique junctions. To characterize these somatic variants and their associated splice isoforms, we annotated them with the Variant Effect Predictor (VEP), SpliceAI, and Genotype-Tissue Expression (GTEx) junction counts and compared our results to other tools that integrate genomic and transcriptomic data. While many events were corroborated by the aforementioned tools, the flexibility of RegTools also allowed us to identify novel splice-associated variants and previously unreported patterns of splicing disruption in known cancer drivers, such as TP53, CDKN2A , and B2M , as well as in genes not previously considered cancer-relevant.

Abstract Neoantigens are novel peptide sequences resulting from sources such as somatic mutations in tumors. Upon loading onto major histocompatibility complex (MHC) molecules, they can trigger recognition by T cells. Accurate neoantigen identification is thus critical for both designing cancer vaccines and predicting response to immunotherapies. Neoantigen identification and prioritization relies on correctly predicting whether the presenting peptide sequence can successfully induce an immune response. As the majority of somatic mutations are single nucleotide variants, changes between wildtype and mutated peptides are typically subtle and require cautious interpretation. A potentially underappreciated variable in neoantigen-prediction pipelines is the mutation position within the peptide relative to its anchor positions for the patient’s specific MHC molecules. While a subset of peptide positions are presented to the T-cell receptor for recognition, others are responsible for anchoring to the MHC, making these positional considerations critical for predicting T-cell responses. We computationally predicted high probability anchor positions for different peptide lengths for 328 common HLA alleles and identified unique anchoring patterns among them. Analysis of 923 tumor samples shows that 6-38% of neoantigen candidates are potentially misclassified and can be rescued using allelespecific knowledge of anchor positions. A subset of anchor results were orthogonally validated using protein crystallography structures. Representative anchor trends were experimentally validated using peptide-MHC stability assays and competition binding assays. By incorporating our anchor prediction results into neoantigen prediction pipelines, we hope to formalize, streamline and improve the identification process for relevant clinical studies. One Sentence Summary Neoantigen prediction accuracy is significantly influenced by the mutation position within the neoantigen and its relative position to the patient’s allele-specific MHC anchor locations.

DNA damage provokes mutations and cancer, and results from external carcinogens or endogenous cellular processes. Yet, the intrinsic instigators of DNA damage are poorly understood. Here we identify proteins that promote endogenous DNA damage when overproduced: the DNA-damaging proteins (DDPs). We discover a large network of DDPs in Escherichia coli and deconvolute them into six DNA-damage-causing function clusters, demonstrating DDP mechanisms in three: reactive-oxygen increase by transmembrane transporters, chromosome loss by replisome binding, and replication stalling by transcription factors. Their 284 human homologs are over-represented among known cancer drivers, and their expression in tumors predicts heavy mutagenesis and poor prognosis. Half of tested human homologs, when overproduced in human cells, promote DNA damage and mutation, with DNA-damaging mechanisms like those in E. coli. Together, our work reveals DDP networks that provoke endogenous DNA damage and may indicate functions of many human known and newly implicated cancer-promoting proteins.