Profiling the T-cell receptor beta-chain repertoire by massively parallel sequencing
Notice bibliographique
Résumé
T-cell receptor (TCR) genomic loci undergo somatic V(D)J recombination, plus the addition/subtraction of nontemplated bases at recombination junctions, in order to generate the repertoire of structurally diverse T cells necessary for antigen recognition. TCR beta subunits can be unambiguously identified by their hypervariable CDR3 (Complement Determining Region 3) sequence. This is the site of V(D)J recombination encoding the principal site of antigen contact. The complexity and dynamics of the T-cell repertoire remain unknown because the potential repertoire size has made conventional sequence analysis intractable. Here, we use 5'-RACE, Illumina sequencing, and a novel short read assembly strategy to sample CDR3(beta) diversity in human T lymphocytes from peripheral blood. Assembly of 40.5 million short reads identified 33,664 distinct TCR(beta) clonotypes and provides precise measurements of CDR3(beta) length diversity, usage of nontemplated bases, sequence convergence, and preferences for TRBV (T-cell receptor beta variable gene) and TRBJ (T-cell receptor beta joining gene) gene usage and pairing. CDR3 length between conserved residues of TRBV and TRBJ ranged from 21 to 81 nucleotides (nt). TRBV gene usage ranged from 0.01% for TRBV17 to 24.6% for TRBV20-1. TRBJ gene usage ranged from 1.6% for TRBJ2-6 to 17.2% for TRBJ2-1. We identified 1573 examples of convergence where the same amino acid translation was specified by distinct CDR3(beta) nucleotide sequences. Direct sequence-based immunoprofiling will likely prove to be a useful tool for understanding repertoire dynamics in response to immune challenge, without a priori knowledge of antigen.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».