Genomic surveillance of monkeypox virus (MPXV) during the 2022 outbreak has been mainly focused on single nucleotide polymorphism (SNP) changes. DNA viruses, including MPXV, have a lower SNP mutation rate than RNA viruses due to higher fidelity replication machinery. We identified a large genomic rearrangement in a MPXV sequence from a 2022 case in the state of Minnesota (MN), USA, from an abnormal, uneven MPXV read mapping coverage profile in whole-genome sequencing (WGS) data. We further screened WGS data of 206 U.S. MPXV samples and found seven (3.4 percent) sequenced genomes contained similar abnormal read coverage profiles that suggested putative large deletions or genomic rearrangements. Here, we present three MPXV genomes containing deletions ranging from 2.3 to 15 kb and four genomes containing more complex rearrangements. Five genomic changes were each only seen in one sample, but two sequences from linked cases shared an identical 2.3 kb deletion in the 3’ terminal region. All samples were positive using VAC1 and Clade II (formerly West African)-specific MPXV diagnostic tests; however, large deletions and genomic rearrangements like the ones reported here have the potential to result in viruses in which the target of a PCR diagnostic test is deleted. The emergence of genomic rearrangements during the outbreak may have public health implications and highlight the importance of continued genomic surveillance.

Once a suitable reference sequence is generated, genomic differences within a species are often assessed by re-sequencing. Variant calling processes can reveal all differences between two strains, accessions, genotypes, or individuals. These variants can be enriched with predictions about their functional implications based on available structural annotations i.e. gene models. Although these functional impact predictions on a per variant basis are often accurate, some challenging cases require the simultaneous incorporation of multiple adjacent variants into this prediction process. Examples are neighboring variants which modify each others’ functional impact. Neighborhood-Aware Variant Impact Predictor (NAVIP) considers all variants within a given protein coding sequence when predicting the functional consequences. As a proof of concept, variants between the Arabidopsis thaliana accessions Columbia-0 and Niederzenz-1 were annotated. NAVIP is freely available on github: .