The SARS-CoV-2 protein Nsp2 has been implicated in a wide range of viral processes, but its exact functions, and the structural basis of those functions, remain unknown. Here, we report an atomic model for full-length Nsp2 obtained by combining cryo-electron microscopy with deep learning-based structure prediction from AlphaFold2. The resulting structure reveals a highly-conserved zinc ion-binding site, suggesting a role for Nsp2 in RNA binding. Mapping emerging mutations from variants of SARS-CoV-2 on the resulting structure shows potential host-Nsp2 interaction regions. Using structural analysis together with affinity tagged purification mass spectrometry experiments, we identify Nsp2 mutants that are unable to interact with the actin-nucleation-promoting WASH protein complex or with GIGYF2, an inhibitor of translation initiation and modulator of ribosome-associated quality control. Our work suggests a potential role of Nsp2 in linking viral transcription within the viral replication-transcription complexes (RTC) to the translation initiation of the viral message. Collectively, the structure reported here, combined with mutant interaction mapping, provides a foundation for functional studies of this evolutionary conserved coronavirus protein and may assist future drug design.

Abstract Mitochondria control eukaryotic cell fate by producing the energy needed to support life and the signals required to execute programmed cell death. The biochemical milieu is known to affect mitochondrial function and contribute to the dysfunctional mitochondrial phenotypes implicated in cancer and the morbidities of ageing. However, the physical characteristics of the extracellular matrix are also altered in cancer and in aging tissues. We demonstrate that cells sense the physical properties of the extracellular matrix and activate a mitochondrial stress response that adaptively tunes mitochondrial function via SLC9A1-dependent ion exchange and HSF1-dependent transcription. Overall, our data indicate that adhesion-mediated mechanosignaling may play an unappreciated role in the altered mitochondrial functions observed in aging and cancer. Graphical Abstract

Abstract Emergence of SARS-CoV-2 variants, including the globally successful B.1.1.7 lineage, suggests viral adaptations to host selective pressures resulting in more efficient transmission. Although much effort has focused on Spike adaptation for viral entry and adaptive immune escape, B.1.1.7 mutations outside Spike likely contribute to enhance transmission. Here we used unbiased abundance proteomics, phosphoproteomics, mRNA sequencing and viral replication assays to show that B.1.1.7 isolates more effectively suppress host innate immune responses in airway epithelial cells. We found that B.1.1.7 isolates have dramatically increased subgenomic RNA and protein levels of Orf9b and Orf6, both known innate immune antagonists. Expression of Orf9b alone suppressed the innate immune response through interaction with TOM70, a mitochondrial protein required for RNA sensing adaptor MAVS activation, and Orf9b binding and activity was regulated via phosphorylation. We conclude that B.1.1.7 has evolved beyond the Spike coding region to more effectively antagonise host innate immune responses through upregulation of specific subgenomic RNA synthesis and increased protein expression of key innate immune antagonists. We propose that more effective innate immune antagonism increases the likelihood of successful B.1.1.7 transmission, and may increase in vivo replication and duration of infection.

Summary Cell state evolution underlies tumor development and response to therapy 1 , but mechanisms specifying cancer cell states and intratumor heterogeneity are incompletely understood. Schwannomas are the most common tumors of the peripheral nervous system and are treated with surgery and ionizing radiation 2–5 . Schwannomas can oscillate in size for many years after radiotherapy 6,7 , suggesting treatment may reprogram schwannoma cells or the tumor microenvironment. Here we show epigenetic reprogramming shapes the cellular landscape of schwannomas. We find schwannomas are comprised of 2 molecular groups distinguished by reactivation of neural crest development pathways or misactivation of nerve injury mechanisms that specify cancer cell states and the architecture of the tumor immune microenvironment. Schwannoma molecular groups can arise independently, but ionizing radiation is sufficient for epigenetic reprogramming of neural crest to immune-enriched schwannoma by remodeling chromatin accessibility, gene expression, and metabolism to drive schwannoma cell state evolution and immune cell infiltration. To define functional genomic mechanisms underlying epigenetic reprograming of schwannomas, we develop a technique for simultaneous interrogation of chromatin accessibility and gene expression coupled with genetic and therapeutic perturbations in single-nuclei. Our results elucidate a framework for understanding epigenetic drivers of cancer evolution and establish a paradigm of epigenetic reprograming of cancer in response to radiotherapy.

Abstract Rapid and consistent protein identification across large clinical cohorts is an important goal for clinical proteomics. With the development of data-independent technologies (DIA/SWATH-MS), it is now possible to analyze hundreds of samples with great reproducibility and quantitative accuracy. However, this technology benefits from empirically derived spectral libraries that define the detectable set of peptides and proteins. Here we apply a simple and accessible tip-based workflow for the generation of spectral libraries to provide a comprehensive overview on the plasma proteome in individuals with and without active tuberculosis (TB). To boost protein coverage, we utilized non-conventional proteases such as GluC and AspN together with the gold standard trypsin, identifying more than 30,000 peptides mapping to 3,309 proteins. Application of this library to quantify plasma proteome differences in TB infection recovered more than 400 proteins in 50 minutes of MS-acquisition, including diagnostic Mycobacterium tuberculosis (Mtb) proteins that have previously been detectable primarily by antibody-based assays and intracellular proteins not previously described to be in plasma.

Abstract The use of multiple proteases has been shown to increase protein sequence coverage in proteomics experiments, however due to the additional analysis time required, it has not been widely adapted in routine data-dependent acquisition (DDA) proteomic workflows. Alternatively, data-independent acquisition (DIA) has the potential to analyze multiplexed samples from different protease digests, but has been primarily optimized for fragmenting tryptic peptides. Here we evaluate a DIA multiplexing approach that combines three proteolytic digests (Trypsin, AspN, and GluC) into a single sample. We first optimize data acquisition conditions for each protease individually with both the canonical DIA fragmentation mode (beam type CID), as well as resonance excitation CID, to determine optimal consensus conditions across proteases. Next, we demonstrate that application of these conditions to a protease-multiplexed sample of human peptides results in similar protein identifications and quantitative performance as compared to trypsin alone, but enables up to a 63% increase in peptide detections, and a 27% increase non-redundant amino acid detections. Importantly, this resulted in 100% sequence coverage for numerous proteins, suggesting the utility of this approach in applications where sequence coverage is critical, such as proteoform analysis.