Repertoire Analysis of Antibody CDR-H3 Loops Suggests Affinity Maturation Does Not Typically Result in Rigidification
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies can rapidly evolve in specific response to antigens. Affinity maturation drives this evolution through cycles of mutation and selection leading to enhanced antibody specificity and affinity. Elucidating the biophysical mechanisms that underlie affinity maturation is fundamental to understanding B-cell immunity. An emergent hypothesis is that affinity maturation reduces the conformational flexibility of the antibody's antigen-binding paratope to minimize entropic losses incurred upon binding. In recent years, computational and experimental approaches have tested this hypothesis on a small number of antibodies, often observing a decrease in the flexibility of the complementarity determining region (CDR) loops that typically comprise the paratope and in particular the CDR-H3 loop, which contributes a plurality of antigen contacts. However, there were a few exceptions and previous studies were limited to a small handful of cases. Here, we determined the structural flexibility of the CDR-H3 loop for thousands of recent homology models of the human peripheral blood cell antibody repertoire using rigidity theory. We found no clear delineation in the flexibility of naïve and antigen-experienced antibodies. To account for possible sources of error, we additionally analyzed hundreds of human and mouse antibodies in the Protein Data Bank through both rigidity theory and B-factor analysis. By both metrics, we observed only a slight decrease in the CDR-H3 loop flexibility when comparing affinity matured antibodies to naïve antibodies, and the decrease was not as drastic as previously reported. Further analysis, incorporating molecular dynamics simulations, revealed a spectrum of changes in flexibility. Our results suggest that rigidification may be just one of many biophysical mechanisms for increasing affinity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».