一个功能验证的TCR-pMHC数据库用于TCR特异性模型开发
Marius Messemaker1,2, Bjørn P Y Kwee1,2, Živa Moravec1
1Division of Molecular Oncology & Immunology, The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, The Netherlands.
bioRxiv : the preprint server for biology
|June 4, 2025
概括
高通量验证显示,现有数据库中只有50%的T细胞受体 (TCR) 和-MHC (pMHC) 相互作用是功能性的. 本研究引入了一个验证的TCR数据库 (TCRvdb),以改进TCR特异性预测模型.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算生物学 计算生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 预测T细胞受体 (TCR) 特异性在免疫学中至关重要.
- 目前的TCR-pMHC预测模型依赖于具有可变质量的历史数据.
- 大型语言模型和计算结构预测提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 开发和使用一个高通量合成平台来验证TCR-pMHC相互作用.
- 评估VDJdb数据库中条目的功能准确性.
- 为社区使用生成高质量,验证的TCR数据库 (TCRvdb).
主要方法:
- 建立了一个高通量合成平台,用于TCR组装和功能评估.
- 通过使用标准化功能读数评估了VDJdb存储的TCR-pMHC条目的大小子集.
- 利用TCR桥来分析AlphaFold3对TCR-pMHC预测的信心指标.
主要成果:
- 在评估的VDJdb条目中,只有50%的功能TCR反应性得到证实.
- 经过证明的AlphaFold3信心指标可以区分功能验证和非验证的TCR,尽管他们没有接受过这项任务的培训.
- 生成了验证的TCRvdb数据库.
结论:
- 很大一部分现有的TCR-pMHC数据缺乏功能验证.
- 经过验证的TCRvdb数据库和AlphaFold3信心指标显示了改善TCR特异性预测的前景.
- 该资源将有助于培训和评估更准确的预测TCR特异性模型.
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