学习免疫球蛋白的异质性高突变景观：基于高通量库存数据
摘要：免疫球蛋白（Ig）基因的体细胞高度突变在亲和成熟期间引发B细胞受体对其抗原目标具有强结合能力的进化。这些突变的景观高度异质，Ig基因的某些区域往往是被优先靶向的。然而，由于序列之间的系统发育相关性和选择力的干扰，对这种偏倚进行严格的量化一直很困难。在这里，我们提出了一种纠正这些问题的方法，并利用它从最近出版的大规模IgH库中学习高度突变的偏好模型。所得到的模型准确地且可重复地预测了突变剖面，包括以前未被表征的互补决定区域3，揭示了突变的序列背景和其在基因上的绝对位置都是重要的。此外，我们还表明，在B细胞谱系中同时发生的高度突变往往会共定位，这表明了一种加速亲和成熟的可能机制。
作者：Natanael Spisak, Aleksandra M. Walczak, Thierry Mora
论文ID：2007.11841
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2021-02-05