Abstract With the rapid advancement of sequencing technologies in the past decade, next generation sequencing (NGS) analysis has been widely applied in cancer genomics research. More recently, NGS has been adopted in clinical oncology to advance personalized medicine. Clinical applications of precision oncology require accurate tests that can distinguish tumor-specific mutations from errors or artifacts introduced during NGS processes or data analysis. Therefore, there is an urgent need to develop best practices in cancer mutation detection using NGS and the need for standard reference data sets for systematically benchmarking sequencing platforms, library protocols, bioinformatics pipelines and for measuring accuracy and reproducibility across platforms and methods. Within the SEQC2 consortium context, we established paired tumor-normal reference samples, a human triple-negative breast cancer cell line and a matched normal cell line derived from B lymphocytes. We generated whole-genome (WGS) and whole-exome sequencing (WES) data using 16 NGS library preparation protocols, seven sequencing platforms at six different centers. We systematically interrogated somatic mutations in the paired reference samples to identify factors affecting detection reproducibility and accuracy in cancer genomes. These large cross-platform/site WGS and WES datasets using well-characterized reference samples will represent a powerful resource for benchmarking NGS technologies, bioinformatics pipelines, and for the cancer genomics studies.

Ribosomal RNA (rRNA) comprises at least 90% of total RNA extracted from mammalian tissue or cell line samples. Informative transcriptional profiling using massively parallel sequencing technologies requires either enrichment of mature poly-adenylated transcripts or targeted depletion of the rRNA fraction. The latter method is of particular interest because it is compatible with degraded samples such as those extracted from FFPE and also captures transcripts that are not poly-adenylated such as some noncoding RNAs. Here we provide a cross-site study that evaluates the performance of ribosomal RNA removal kits from Illumina, Takara/Clontech, Kapa Biosystems, Lexogen, New England Biolabs and Qiagen on intact and degraded RNA samples. We find that all of the kits are capable of performing significant ribosomal depletion, though there are differences in their ease of use. All kits were able to remove ribosomal RNA to below 20% with intact RNA and identify ~14,000 protein coding genes from the Universal Human Reference RNA sample at >1FPKM. Analysis of differentially detected genes between kits suggests that transcript length may be a key factor in library production efficiency. These results provide a roadmap for labs on the strengths of each of these methods and how best to utilize them.

ABSTRACT In the presence of physiological monovalent cations, thousands of RNA G-rich sequences can form parallel G-quadruplexes (G4s) unless RNA-binding proteins inhibit, destabilize, or resolve the formation of such secondary RNA structures. Here, we have used a disease-relevant model system to investigate the biophysical properties of the RNA-binding protein HNRNPH1’s interaction with G-rich sequences. We demonstrate the importance of two EWSR1 -exon 8 G-rich regions in mediating the exclusion of this exon from the oncogenic EWS-FLI1 transcripts expressed in a subset of Ewing sarcomas, using complementary analysis of tumor data, long-read sequencing, and minigene studies. We determined that HNRNPH1 binds the EWSR1 -exon 8 G-rich sequences with low nM affinities irrespective of whether in a non-G4 or G4 state but exhibits different kinetics depending on RNA structure. Specifically, HNRNPH1 associates and dissociates from G4-folded RNA faster than the identical sequences in a non-G4 state. Importantly, we demonstrate using gel shift and spectroscopic assays that HNRNPH1, particularly the qRRM1-qRRM2 domains, destabilizes the G4s formed by the EWSR1 -exon 8 G-rich sequences in a non-catalytic fashion. Our results indicate that HNRNPH1’s binding of G-rich sequences favors the accumulation of RNA in a non-G4 state and that this contributes to its regulation of RNA processing.

Abstract The epigenome of stem cells occupies a critical interface between genes and environment, serving to regulate expression through modification by intrinsic and extrinsic factors. We hypothesized that aging and obesity, which represent major risk factors for a variety of diseases, synergistically modify the epigenome of adult adipose stem cells (ASCs). Using integrated RNA- and targeted bisulfite-sequencing in murine ASCs from lean and obese mice at 5- and 12- months of age, we identified global DNA hypomethylation with either aging or obesity, and a synergistic effect of aging combined with obesity. The transcriptome of ASCs in lean mice was relatively stable to the effects of age, but this was not true in obese mice. Functional pathway analyses identified a subset of genes with critical roles in progenitors and in diseases of obesity and aging. Specifically, Mapt, Nr3c2, App, and Ctnnb1 emerged as potential hypomethylated upstream regulators in both aging and obesity (AL vs YL and AO vs YO), and App , Ctnnb1, Hipk2, Id2, and Tp53 exhibited additional effects of aging in obese animals. Further, Foxo3 and Ccnd1 were potential hypermethylated upstream regulators of healthy aging (AL vs YL), and of the effects of obesity in young animals (YO vs YL), suggesting that these factors could play a role in accelerated aging with obesity. Finally, we identified candidate driver genes that appeared recurrently in all analyses and comparisons undertaken. Further mechanistic studies are needed to validate the roles of these genes capable of priming ASCs for dysfunction in aging- and obesity-associated pathologies.

Abstract Proteasome substrate receptor hRpn13 is a promising anti-cancer target. By integrated in silico and biophysical screening, we identified a chemical scaffold that binds hRpn13 with non-covalent interactions that mimic the proteasome and a weak electrophile for Michael addition. hRpn13 Pru domain binds proteasomes and ubiquitin whereas its DEUBAD domain binds deubiquitinating enzyme UCHL5. NMR revealed lead compound XL5 to interdigitate into a hydrophobic pocket created by lateral movement of a Pru β-hairpin with an exposed end for Proteolysis Targeting Chimeras (PROTACs). Implementing XL5-PROTACs as chemical probes identified a DEUBAD-lacking hRpn13 species (hRpn13 Pru ) present naturally with cell type-dependent abundance. XL5-PROTACs preferentially target hRpn13 Pru , causing its ubiquitination. Gene-editing and rescue experiments established hRpn13 requirement for XL5-PROTAC-triggered apoptosis and increased p62 levels. These data establish hRpn13 as an anti-cancer target for multiple myeloma and introduce an hRpn13-targeting scaffold that can be optimized for preclinical trials against hRpn13 Pru -producing cancer types.