TIRTL-seq:深度,定量和负担得起的配对TCR曲目序列排序

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 在适应性免疫中,T细胞受体 (TCR) 的α和β链配对对于确定T细胞特异性至关重要.
• 现有的TCR测序方法,如批量测序,缺乏链路配对信息,而单细胞方法的吞吐量有限,成本高.
• 需要具有可扩展性和成本效益的方法来对配对的TCR曲目进行分析.

研究的目的:

• 引入TIRTL-seq (通量密集的快速TCR库测序),这是一种用于高通量配对TCR测序的新方法.
• 证明TIRTL-seq用于分析T细胞谱的可扩展性,成本效益和准确性.
• 将TIRTL-seq与现有技术进行比较,并验证其追踪克隆动态和TCR特异性的能力.

主要方法:

• TIRTL-seq采用一种新的方法,可以在不到7小时内从活细胞生成并行库.
• 该协议已优化为384井板格式的自动化,具有微型反应体积 (每井<0.50美元).
• 可扩展性证明了高达100万个独特的结αβTCR克隆类型 (每样本超过3000万个细胞) 的可扩展性,成本低 (<2000美元).

主要成果:

• TIRTL-seq准确地识别了配对的TCR链,并从纵向样本中量化了克隆扩张和收缩.
• 该方法成功追踪了SARS-CoV-2和EBV特异性CD8+T细胞反应的独特时间动态.
• 经过证明的成本效益 (大约. 200美元的1000万个细胞) 和可扩展性,用于大规模的曲目分析.

结论:

• TIRTL-seq为高通量配对TCR测序提供了一个可扩展,具有成本效益的解决方案,克服了现有方法的局限性.
• 该方法允许精确推断TCR链对和克隆动态,这对于理解T细胞特异性至关重要.
• 预计TIRTL-seq将在生成用于诊断和免疫疗法研究的大型对链TCR数据集方面发挥重要作用.