Identifying Antigenic Switching by Clonal Cell Barcoding and Nanopore Sequencing in <em>Trypanosoma brucei</em>
Notice bibliographique
Résumé
spp. periodically changes its homogeneous surface coat of variant surface glycoproteins (VSGs) to evade host antibodies during infection. This pathogen expresses one out of ~2,500 VSG genes at a time from telomeric expression sites (ESs) and periodically changes their expression by transcriptional switching or recombination. Attempts to track VSG switching have previously relied on genetic modifications of ES sequences with drug-selectable markers or genes encoding fluorescent proteins. However, genetic modifications of the ESs can interfere with the binding of proteins that control VSG transcription and/or recombination, thus affecting VSG expression and switching. Other approaches include Illumina sequencing of the VSG repertoire, which shows VSGs expressed in the population rather than cell switching; the Illumina short reads often limit the distinction of the large set of VSG genes. Here, we describe a methodology to study antigenic switching without modifications of the ES sequences. Our protocol enables the detection of VSG switching at nucleotide resolution using multiplexed clonal cell barcoding to track cells and nanopore sequencing to identify cell-specific VSG expression. We also developed a computational pipeline that takes DNA sequences and outputs VSGs expressed by cell clones. This protocol can be adapted to study clonal cell expression of large gene families in prokaryotes or eukaryotes. Key features • This protocol enables the analysis of variant surface glycoproteins (VSG) switching in T. brucei without modifying the expression site sequences. • It uses a streamlined computational pipeline that takes fastq DNA sequences and outputs expressed VSG genes by each parasite clone. • The protocol leverages the long reads sequencing capacity of the Oxford nanopore sequencing technology, which enables accurate identification of the expressed VSGs. • The protocol requires approximately eight to nine days to complete.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».