論文の概要: Data-driven Discovery of Biophysical T Cell Receptor Co-specificity Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13722v1
- Date: Wed, 18 Dec 2024 11:03:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 13:22:53.713775
- Title: Data-driven Discovery of Biophysical T Cell Receptor Co-specificity Rules
- Title(参考訳): データによる生体物理T細胞受容体共特異性規則の発見
- Authors: Andrew G. T. Pyo, Yuta Nagano, Martina Milighetti, James Henderson, Curtis G. Callan Jr., Benny Chain, Ned S. Wingreen, Andreas Tiffeau-Mayer,
- Abstract要約: 本稿では,TCRがリガンドに特異性を共有するかどうかを予測する,生物物理規則の発見のための最適化フレームワークを提案する。
このフレームワークをSARS-CoV-2ペプチドのコレクションに関連するTCRに適用することにより、共特異性は受容体間のアミノ酸相違のタイプと位置に依存するかを確立する。
本分析により, 置換アミノ酸間の立体特性のマッチングは, より顕著に進化置換性を決定する疎水性特性とは対照的に, 重要な受容体共特異性であることが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.542616205670891
- License:
- Abstract: The biophysical interactions between the T cell receptor (TCR) and its ligands determine the specificity of the cellular immune response. However, the immense diversity of receptors and ligands has made it challenging to discover generalizable rules across the distinct binding affinity landscapes created by different ligands. Here, we present an optimization framework for discovering biophysical rules that predict whether TCRs share specificity to a ligand. Applying this framework to TCRs associated with a collection of SARS-CoV-2 peptides we establish how co-specificity depends on the type and position of amino-acid differences between receptors. We also demonstrate that the inferred rules generalize to ligands not seen during training. Our analysis reveals that matching of steric properties between substituted amino acids is important for receptor co-specificity, in contrast with the hydrophobic properties that more prominently determine evolutionary substitutability. We furthermore find that positions not in direct contact with the peptide still significantly impact specificity. These findings highlight the potential for data-driven approaches to uncover the molecular mechanisms underpinning the specificity of adaptive immune responses.
- Abstract(参考訳): T細胞受容体(TCR)とそのリガンド間の生物学的相互作用は、細胞免疫応答の特異性を決定する。
しかし、受容体とリガンドの膨大な多様性は、異なるリガンドによって生成される異なる結合親和性景観にまたがる一般化可能な規則の発見を困難にしている。
本稿では,TCRがリガンドに特異性を共有しているかどうかを予測する,生物物理規則の発見のための最適化フレームワークを提案する。
このフレームワークをSARS-CoV-2ペプチドのコレクションに関連するTCRに適用することにより、共特異性は受容体間のアミノ酸相違のタイプと位置に依存するかを確立する。
また、推定規則がトレーニング中に見えないリガンドに一般化されることも示している。
本分析により, 置換アミノ酸間の立体特性のマッチングは, より顕著に進化置換性を決定する疎水性特性とは対照的に, 受容体共特異性において重要であることが明らかとなった。
さらに,ペプチドと直接接触しない位置が,特異性に有意な影響を与えていることが判明した。
これらの知見は、適応免疫応答の特異性を支える分子機構を明らかにするためのデータ駆動アプローチの可能性を明らかにする。
関連論文リスト
- Leveraging Induced Transferable Binding Principles for Associative Prediction of Novel Drug-Target Interactions [13.23471591766483]
BioBridgeは、限られたシーケンスデータを用いて、新規なドラッグとターゲットの相互作用を予測する。
変換可能なバインディング原理を蓄積するために、逆行訓練を備えたマルチレベルエンコーダが組み込まれている。
これは、上皮成長因子受容体とアデノシン受容体の仮想スクリーニングに有効であることが証明され、薬物発見におけるその可能性を裏付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-26T08:22:22Z) - DapPep: Domain Adaptive Peptide-agnostic Learning for Universal T-cell Receptor-antigen Binding Affinity Prediction [38.358558338444624]
本稿では,TCR-抗原結合親和性予測のためのドメイン適応型ペプチド非依存的学習フレームワークDapPepを紹介する。
DapPepは既存のツールを一貫して上回り、堅牢な一般化能力を示している。
腫瘍新生抗原療法における反応性T細胞の選別や、3D構造における重要な位置の同定など、難しい臨床課題に有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T18:06:42Z) - Revisiting Adaptive Cellular Recognition Under Domain Shifts: A Contextual Correspondence View [49.03501451546763]
生物学的文脈における暗黙の対応の重要性を明らかにする。
モデル構成成分間のインスタンス認識トレードオフを確保するために, 自己適応型動的蒸留を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T04:41:16Z) - A unified cross-attention model for predicting antigen binding specificity to both HLA and TCR molecules [4.501817929699959]
免疫チェックポイント阻害剤は様々な種類の腫瘍に対して有望な臨床効果を示した。
腫瘍抗原とHLA-I/TCR分子との結合は抗原提示とT細胞活性化を決定する。
両受容体へのペプチドの結合を同時に予測するために設計された,統合型クロスアテンショントランスフォーマーモデルUnifyImmunを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T08:25:25Z) - Learning to Denoise Biomedical Knowledge Graph for Robust Molecular Interaction Prediction [50.7901190642594]
分子間相互作用予測のためのバイオKDN (Biomedical Knowledge Graph Denoising Network) を提案する。
BioKDNは、ノイズの多いリンクを学習可能な方法で識別することで、局所的な部分グラフの信頼性の高い構造を洗練する。
ターゲットの相互作用に関する関係を円滑にすることで、一貫性とロバストなセマンティクスを維持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-09T07:08:00Z) - GPCR-BERT: Interpreting Sequential Design of G Protein Coupled Receptors
Using Protein Language Models [5.812284760539713]
我々はGPCR結合受容体(GPCR)のシーケンシャル設計を理解するためのGPCR-BERTモデルを開発した。
GPCRはFDAが承認した医薬品の3分の1以上を標的としている。
我々は、結合ポケットの残基と保存モチーフのいくつかの関係について光を当てることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T18:28:50Z) - Unsupervised ensemble-based phenotyping helps enhance the
discoverability of genes related to heart morphology [57.25098075813054]
我々はUn Phenotype Ensemblesという名の遺伝子発見のための新しいフレームワークを提案する。
教師なしの方法で学習された表現型のセットをプールすることで、冗長だが非常に表現性の高い表現を構築する。
これらの表現型は、(GWAS)を介して分析され、高い自信と安定した関連のみを保持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-07T18:36:44Z) - Granger causal inference on DAGs identifies genomic loci regulating
transcription [77.58911272503771]
GrID-Netは、DBG構造化システムにおけるGranger因果推論のためのラタグメッセージパッシングを備えたグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークである。
我々の応用は、特定の遺伝子の調節を仲介するゲノム座を同定する単一セルマルチモーダルデータの解析である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T21:15:10Z) - Attention-aware contrastive learning for predicting T cell
receptor-antigen binding specificity [7.365824008999903]
細胞表面のMHCクラスI分子によって提示される新規抗原のごく一部のみがT細胞を誘導できることが確認されている。
そこで本研究では,TCR-抗原結合特異性を推定するためのattentive-mask contrastive learning model,ATMTCRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-17T10:53:32Z) - CogMol: Target-Specific and Selective Drug Design for COVID-19 Using
Deep Generative Models [74.58583689523999]
新規なウイルスタンパク質を標的とした新規な薬物様小分子を設計するためのエンド・ツー・エンドのフレームワークであるCogMolを提案する。
CogMolは、分子SMILES変分オートエンコーダ(VAE)の適応事前学習と、効率的なマルチ属性制御サンプリングスキームを組み合わせる。
CogMolは、高目標特異性と選択性を有する合成可能で低毒性な薬物様分子の多制約設計を扱う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-02T18:17:20Z) - Explainable Deep Relational Networks for Predicting Compound-Protein
Affinities and Contacts [80.69440684790925]
Deep Relationsは物理にインスパイアされた、本質的に説明可能なアーキテクチャを持つディープリレーショナルネットワークである。
それは最先端技術に対する優れた解釈可能性を示している。
接触予測 9.5, 16.9, 19.3, 5.7 倍の AUPRC をテスト用、複合ユニク、タンパク質ユニク、両ユニクセットで強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-29T00:14:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。