IMGT/HighV QUEST paradigm for T cell receptor IMGT clonotype diversity and next generation repertoire immunoprofiling
Notice bibliographique
Résumé
T cell repertoire diversity and clonotype follow-up in vaccination, cancer, infectious and immune diseases represent a major challenge owing to the enormous complexity of the data generated. Here we describe a next generation methodology, which combines 5′RACE PCR, 454 sequencing and, for analysis, IMGT, the international ImMunoGeneTics information system (IMGT), IMGT/HighV-QUEST web portal and IMGT-ONTOLOGY concepts. The approach is validated in a human case study of T cell receptor beta (TRB) repertoire, by chronologically tracking the effects of influenza vaccination on conventional and regulatory T cell subpopulations. The IMGT/HighV-QUEST paradigm defines standards for genotype/haplotype analysis and characterization of IMGT clonotypes for clonal diversity and expression and achieves a degree of resolution for next generation sequencing verifiable by the user at the sequence level, while providing a normalized reference immunoprofile for human TRB. Dynamic changes in T cell repertoire underlie immune responses during infection, allergy, autoimmunity and cancer. Here, Li et al. present a workflow for high throughput sequencing and analysis of T cell receptor sequences, and use it to monitor the T cell response to influenza vaccination in a human patient.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».