A facile immunopeptidomics workflow for capturing the HLA-I ligandome with PEAKS XPro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying antigens displayed specifically on tumour cell surfaces by human leukocyte antigen (HLA) proteins is important for the development of immunotherapies and cancer vaccines. The difficulty in capturing an HLA ligandome stems from the fact that many HLA ligands are derived from splicing events or contain mutations, hindering their identification in a standard database search. To address this challenge, we developed an immunopeptidomics workflow with PEAKS XPro that uses de novo sequencing to uncover such peptides and identifies mutations for neoantigen discovery. We demonstrate the utility of this workflow by re-analyzing HLA-I ligandome datasets and reveal a vast diversity in peptide sequences among clones derived from a colorectal cancer tumour. Over 8000 peptides predicted to bind HLA-I molecules were identified by de novo sequencing only (not found in the UniProt database) and make up over 50% of identified peptides from each sample. Lastly, tumour-specific mutations and consensus sequence motif characteristics are defined. This workflow is widely applicable to any immunopeptidomic mass spectrometry dataset and does not require custom database generation for neoantigen discovery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».