Identification of human viral protein‐derived ligands recognized by individual MHCI‐restricted T‐cell receptors
Notice bibliographique
Résumé
Evidence indicates that autoimmunity can be triggered by virus-specific CD8(+) T cells that crossreact with self-derived peptide epitopes presented on the cell surface by major histocompatibility complex class I (MHCI) molecules. Identification of the associated viral pathogens is challenging because individual T-cell receptors can potentially recognize up to a million different peptides. Here, we generate peptide length-matched combinatorial peptide library (CPL) scan data for a panel of virus-specific CD8(+) T-cell clones spanning different restriction elements and a range of epitope lengths. CPL scan data drove a protein database search limited to viruses that infect humans. Peptide sequences were ranked in order of likelihood of recognition. For all anti-viral CD8(+) T-cell clones examined in this study, the index peptide was either the top-ranked sequence or ranked as one of the most likely sequences to be recognized. Thus, we demonstrate that anti-viral CD8(+) T-cell clones are highly focused on their index peptide sequence and that 'CPL-driven database searching' can be used to identify the inciting virus-derived epitope for a given CD8(+) T-cell clone. Moreover, to augment access to CPL-driven database searching, we have created a publicly accessible webtool. Application of these methodologies in the clinical setting may clarify the role of viral pathogens in the etiology of autoimmune diseases.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».