T-cell receptor repertoires share a restricted set of public and abundant CDR3 sequences that are associated with self-related immunity
Notice bibliographique
Résumé
The T-cell receptor (TCR) repertoire is formed by random recombinations of genomic precursor elements; the resulting combinatorial diversity renders unlikely extensive TCR sharing between individuals. Here, we studied CDR3β amino acid sequence sharing in a repertoire-wide manner, using high-throughput TCR-seq in 28 healthy mice. We uncovered hundreds of public sequences shared by most mice. Public CDR3 sequences, relative to private sequences, are two orders of magnitude more abundant on average, express restricted V/J segments, and feature high convergent nucleic acid recombination. Functionally, public sequences are enriched for MHC-diverse CDR3 sequences that were previously associated with autoimmune, allograft, and tumor-related reactions, but not with anti-pathogen-related reactions. Public CDR3 sequences are shared between mice of different MHC haplotypes, but are associated with different, MHC-dependent, V genes. Thus, despite their random generation process, TCR repertoires express a degree of uniformity in their post-genomic organization. These results, together with numerical simulations of TCR genomic rearrangements, suggest that biases and convergence in TCR recombination combine with ongoing selection to generate a restricted subset of self-associated, public CDR3 TCR sequences, and invite reexamination of the basic mechanisms of T-cell repertoire formation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».