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Enregistrement W4308562598 · doi:10.1101/2022.11.08.515436

Large clones of pre-existing T cells drive early immunity against SARS-COV-2 and LCMV infection

2022· preprint· en· W4308562598 sur OpenAlexaff
Martina Milighetti, Yanchun Peng, Cedric Tan, Michal Mark, Gayathri Nageswaran, Suzanne Byrne, Tahel Ronel, Andreas Mayer, Aneesh Chandran, Joshua Rosenheim, Matthew V. X. Whelan, Xuan Yao, Guihai Liu, Suet Ling Felce, Tao Dong, Alexander J. Mentzer, Julian C. Knight, François Balloux, Erez Greenstein, Shlomit Reich-Zeliger, Corrina Pade, Joseph M. Gibbons, Amanda Semper, Tim Brooks, Ashley Otter, Daniel M. Altmann, Rosemary J. Boyton, Mala K. Maini, Áine McKnight, Charlotte Manisty, Thomas A. Treibel, James Moon, Mahdad Noursadeghi, Benny Chain

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesBarts and The London School of Medicine and DentistryMedical Research CouncilNational Institutes of HealthSamsung Biomedical Research InstituteChinese Academy of Medical SciencesUK Coronavirus Immunology ConsortiumUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustRosetrees TrustInstitute for Translational Medicine and TherapeuticsBritish Heart FoundationUniversity College LondonCystic Fibrosis TrustCancer Research UKGW PharmaceuticalsBarts CharityUK Research and InnovationNIHR Oxford Biomedical Research CentreJohn Black Charitable FoundationWellcome TrustNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésLymphocytic choriomeningitisT-cell receptorBiologyVirologyRepertoireEpitopeT cellImmunityImmunologyCd4 t cellViral infectionVirusImmune systemCD8Antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyzed the dynamics of the earliest T cell response to SARS-COV-2. A wave of TCRs strongly but transiently expand during infection, frequently peaking the same week as the first positive PCR test. These expanding TCR CDR3s were enriched for sequences functionally annotated as SARS-COV-2 specific. Most epitopes recognized by the expanding TCRs were highly conserved between SARS-COV-2 strains, but not with circulating human coronaviruses. Many expanding CDR3s were also present at high precursor frequency in pre-pandemic TCR repertoires. A similar set of early response TCRs specific for lymphocytic choriomeningitis virus epitopes were also found at high frequency in the pre-infection naïve repertoire. High frequency naïve precursors may allow the T cell response to respond rapidly during the crucial early phases of acute viral infection. One-Sentence Summary High frequency naïve precursors underly the rapid T cell response during the crucial early phases of acute viral infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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