Quantifying Immune-Based Counterselection of Somatic Mutations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT It is now well established that somatic mutations in protein-coding regions can generate ‘neoantigens’, and that these can be recognized by the immune system and contribute to clearance of developing cancers. However, there is currently no model that can quantitatively predict the neoantigenic effect of any given somatic mutation. Here, we examined signatures of immune selection pressure on the distribution of somatic mutations. We quantified the extent to which somatic mutations are significantly depleted in peptides that are predicted to be displayed by major histocompatibility complex (MHC) class I proteins. We characterized the dependence of this depletion on expression level. We then examined whether immune selection pressure on somatic mutations changes depending on whether the patient had either one or two MHC-encoding alleles that can display the peptide. Our results indicate that MHC-encoding alleles are, in general, incompletely dominant, i.e., that having two copies of the display-enabling allele is more effective in displaying that peptide than having just one copy. More generally, a quantitative understanding of counter-selection of identifiable subclasses of neoantigenic somatic variation could guide immunotherapy or aid in developing personalized cancer vaccines.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».