Profiling MHC-I and MHC-II canonical and out-of-frame epitopes from SARS-CoV-2 and seasonal human coronavirus infected human cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the targets of adaptive immunity to SARS-CoV-2 is essential for vaccine development and interpretation of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pathogenesis. SARS-CoV-2 and other human coronaviruses share substantial sequence homology raising the possibility that the previous exposure to seasonal “common cold” human coronaviruses could impact the T cell response upon SARS-CoV-2 infection. Detailed investigation of the antigenic peptides presented in SARS-CoV-2 and other common coronavirus infections would be beneficial to understand the impact of preexisting T cell mediated immunity on SARS-CoV-2 infection. The repertoire of naturally processed and presented viral peptides by MHC II upon SARS-CoV-2 and seasonal human coronaviruses infections remains largely uncharacterized. Here, we report the MHC I and II immunopeptidome of cells infected with SARS-CoV-2 or hCoV-OC43, one of the seasonal coronaviruses. We identified 11 MHC I peptides and 13 MHC II peptides of SARS-CoV-2 infected cells including both canonical and out-of-frame spike epitopes, 27 MHC I and 91 MHC II peptides from membrane, nucleocapsid, spike and hemagglutinin-esterase from OC43 infected cells using mass spectrometry. We validated some peptides using HLA peptide binding assays, and these peptides were shown to recall T cell responses in donors with presumed history of common cold viral infection. Some of these peptides share substantial homology with common cold coronaviruses, indicating possibility of conserved T cell epitopes eliciting the protective immunity in COVID-19. The identification of naturally presented peptides and their striking homology with other coronavirus could aid in the peptide selection for the vaccine development.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».