The MHC class I peptide repertoire is molded by the transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Under steady-state conditions, major histocompatibility complex (MHC) I molecules are associated with self-peptides that are collectively referred to as the MHC class I peptide (MIP) repertoire. Very little is known about the genesis and molecular composition of the MIP repertoire. We developed a novel high-throughput mass spectrometry approach that yields an accurate definition of the nature and relative abundance of unlabeled peptides presented by MHC I molecules. We identified 189 and 196 MHC I-associated peptides from normal and neoplastic mouse thymocytes, respectively. By integrating our peptidomic data with global profiling of the transcriptome, we reached two conclusions. The MIP repertoire of primary mouse thymocytes is biased toward peptides derived from highly abundant transcripts and is enriched in peptides derived from cyclins/cyclin-dependent kinases and helicases. Furthermore, we found that approximately 25% of MHC I-associated peptides were differentially expressed on normal versus neoplastic thymocytes. Approximately half of those peptides are derived from molecules directly implicated in neoplastic transformation (e.g., components of the PI3K-AKT-mTOR pathway). In most cases, overexpression of MHC I peptides on cancer cells entailed posttranscriptional mechanisms. Our results show that high-throughput analysis and sequencing of MHC I-associated peptides yields unique insights into the genesis of the MIP repertoire in normal and neoplastic cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».