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Enregistrement W4401669439 · doi:10.1101/2024.08.13.607715

Quantifying conformational changes in the TCR:pMHC-I binding interface

2024· preprint· en· W4401669439 sur OpenAlexaff
Benjamin McMaster, Christopher J. Thorpe, Jamie Rossjohn, Charlotte M. Deane, Hashem Koohy

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésT-cell receptorMajor histocompatibility complexPeptideConformational changeBiophysicsComputational biologyPlasma protein bindingChemistryT cellAntigenBiologyCell biologyImmune systemBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T cells form one of the key pillars of adaptive immunity. Using their surface bound T cell antigen receptors (TCRs), these cells, screen millions of antigens presented by major histocompatibility complex (MHC) or MHC-like molecules. In other protein families, the dynamics of protein-protein interactions have important implications for protein function. Case studies ofTCR:class I peptide-MHCs (pMHC-Is) structures have reported mixed results on whether the binding interfaces undergo conformational change during engagement and no robust statistical quantification has been done to generalise these results. It thus remains an open question if movement occurs in the binding interface that enables recognition and activation of T cells. In this work, we quantify the conformational changes in the TCR:pMHC-I binding interface by creating a dataset of 358 structures, comprising 25 TCRs, 20 MHC alleles, and 58 peptide structures in both unbound (apo) and bound (holo) conformations. In support of some case studies, we demonstrate that all complimentary determining region (CDR) loops move to a certain extent but only CDR3α and CDR3β loops modify their shape when binding pMHC-Is. We also map out the contacts between TCRs and pMHC-Is, generating a novel fingerprint of TCRs on MHC molecules and show that the CDR3α tends to bind the N-terminus of the peptide and the CDR3β tends to bind the C-terminus of the peptide. Finally, we show that the presented peptides can undergo conformational changes when engaged by TCRs, as has been reported in past literature, but novelly show these changes depend on how the peptides are anchored in the MHC binding groove. Our work has implications in understanding the behaviour of TCR:pMHC-I interactions and providing insights that can be used for modelling T cell antigen specificity, an ongoing grand challenge in immunology.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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