Impact of genomic polymorphisms on the repertoire of human MHC class I-associated peptides
Notice bibliographique
Résumé
For decades, the global impact of genomic polymorphisms on the repertoire of peptides presented by major histocompatibility complex (MHC) has remained a matter of speculation. Here we present a novel approach that enables high-throughput discovery of polymorphic MHC class I-associated peptides (MIPs), which play a major role in allorecognition. On the basis of comprehensive analyses of the genomic landscape of MIPs eluted from B lymphoblasts of two MHC-identical siblings, we show that 0.5% of non-synonymous single nucleotide variations are represented in the MIP repertoire. The 34 polymorphic MIPs found in our subjects are encoded by bi-allelic loci with dominant and recessive alleles. Our analyses show that, at the population level, 12% of the MIP-coding exome is polymorphic. Our method provides fundamental insights into the relationship between the genomic self and the immune self and accelerates the discovery of polymorphic MIPs (also known as minor histocompatibility antigens). Mass spectrometry (MS) has furthered our understanding of MHC class I-associated peptides (MIPs), but the technique is inadequate for studying MIP-associated polymorphisms. Here, the authors combine high-throughput MS with exome and transcriptome sequencing to identify polymorphic MIPs from two female siblings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».