Sequence analysis of T-cell repertoires in health and disease
Notice bibliographique
Résumé
T-cell antigen receptor (TCR) variability enables the cellular immune system to discriminate between self and non-self. High-throughput TCR sequencing (TCR-seq) involves the use of next generation sequencing platforms to generate large numbers of short DNA sequences covering key regions of the TCR coding sequence, which enables quantification of T-cell diversity at unprecedented resolution. TCR-seq studies have provided new insights into the healthy human T-cell repertoire, such as revised estimates of repertoire size and the understanding that TCR specificities are shared among individuals more frequently than previously anticipated. In the context of disease, TCR-seq has been instrumental in characterizing the recovery of the immune repertoire after hematopoietic stem cell transplantation, and the method has been used to develop biomarkers and diagnostics for various infectious and neoplastic diseases. However, T-cell repertoire sequencing is still in its infancy. It is expected that maturation of the field will involve the introduction of improved, standardized tools for data handling, deposition and statistical analysis, as well as the emergence of new and equivalently large-scale technologies for T-cell functional analysis and antigen discovery. In this review, we introduce this nascent field and TCR-seq methodology, we discuss recent insights into healthy and diseased TCR repertoires, and we examine the applications and challenges for TCR-seq in the clinic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».