Mutability and hypermutation antagonize immunoglobulin codon optimality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The efficacy of polyclonal antibody responses is inherently linked to paratope diversity, as generated through V(D)J recombination and somatic hypermutation (SHM). These processes arose in early jawed vertebrates; however, little is known about how immunoglobulin diversity, mutability, and hypermutation have evolved in tandem with another more ubiquitous feature of protein-coding DNA – codon optimality. Here, we explore these relationships through analysis of germline IG genes, natural V(D)J repertoires, serum VH usage, and monoclonal antibody (mAb) expression, each through the lens of multiple optimality metrics. Strikingly, proteomic serum IgG sequencing showed that germline IGHV codon optimality positively correlated with VH representation after influenza vaccination, and in vitro , codon deoptimization of mAbs with synonymous amino acid sequences caused consistent expression loss. Germline V genes exhibit a range of codon optimality that is maintained by functionality, and inversely related to mutability. SHM caused a load-dependent deoptimization of IGH VDJ repertoires within human tonsils, bone marrow, and lymph nodes (including SARS-CoV-2-specific clones from mRNA vaccinees), influenza-infected mice, and zebrafish. Comparison of natural mutation profiles to true random suggests the presence of selective pressures that constrain deoptimization. These findings shed light on immunoglobulin evolution, providing unanticipated insights into the antagonistic relationship between variable region diversification, codon optimality, and antibody secretion; ultimately, the need for diversity takes precedence over that for the most efficient expression of the antibody repertoire.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».