Lineage Tree Analysis of Human Memory B Cells
Notice bibliographique
Résumé
The human adaptive immune system relies on the diversity and specialization of B cells to mount an effective response against pathogens and antigens. Memory B cells represent distinct and functional subsets and isotypes with different origins and immunological roles within the human body. This study aims to investigate the clonal relationships and subset specific dynamics of human memory B cells by reconstructing immunoglobulin lineage trees derived from high throughput sequencing data. Three different B cell subsets, CD27+IgD+ (non-switched memory B cells), CD27+IgD- (switched memory B cells), and plasmablasts, from four healthy donors were used as a basis for the analysis conducted in this study. Raw immunoglobulin repertoire data was processed using MiXCR to generate clonotypes and to reconstruct the subsequent immunoglobulin lineage trees. These trees were then used to perform a comprehensive topographical and statistical analysis using R. The statistical analyses included subset and isotype comparisons, evaluations of the different topographical characteristics across subsets and isotypes, intra and interclonal diversity analyses and principal component analysis comparing samples with and without the plasmablast subset. The results demonstrated significant differences in lineage topology between the B cell subsets, with trees containing plasmablasts showing a greater variance in branch length and average depth, suggesting an increased clonal diversification consistent with an active immune response. Moreover, the interclonal and intraclonal diversity comparisons revealed a notable heterogeneity in the subset distribution and isotype usage, reflecting a varied immune history between the donors. It was also shown that the lineage trees containing the IgA isotype displayed a greater difference in characteristics associated with depth. These findings might contribute to a deeper understanding of the structural and functional dynamics of memory B cell subsets and help to underscore the utility of lineage tracing in immunological research.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».