Discovery of T Cell Receptor β Motifs Specific to HLA–B27–Positive Ankylosing Spondylitis by Deep Repertoire Sequence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ankylosing spondylitis (AS), a chronic inflammatory disorder, has a notable association with HLA-B27. One hypothesis suggests that a common antigen that binds to HLA-B27 is important for AS disease pathogenesis. This study was undertaken to determine sequences and motifs that are shared among HLA-B27-positive AS patients, using T cell repertoire next-generation sequencing. METHODS: To identify motifs enriched among B27-positive AS patients, we performed T cell receptor β (TCRβ) repertoire sequencing on samples from 191 B27-positive AS patients, 43 B27-negative AS patients, and 227 controls, and we obtained >77 million TCRβ clonotype sequences. First, we assessed whether any of 50 previously published sequences were enriched in B27-positive AS patients. We then used training and test cohorts to identify discovered motifs that were enriched in B27-positive AS patients versus controls. RESULTS: Six previously published and 11 discovered motifs were enriched in the B27-positive AS samples as compared to controls. After combining motifs related by sequence, we identified a total of 15 independent motifs. Both the full set of 15 motifs and a set of 6 published motifs were enriched in the B27-positive AS patients as compared to B27-positive healthy individuals (P = 0.049 and P = 0.001, respectively). Using an independent cohort, we validated that at least some of these motifs were associated with AS, and not simply with B27-positive status. CONCLUSION: We identified TCRβ motifs that are enriched in B27-positive AS patients as compared to B27-positive healthy controls. This suggests that a common antigen, presented by HLA-B27 and detected by CD8+ T cells, may be associated with AS disease pathogenesis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».