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dc.contributor.author
Barra, Carolina M.
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dc.contributor.author
Alvarez, Bruno
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dc.contributor.author
Paul, Sinu
dc.contributor.author
Sette, Alessandro
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dc.contributor.author
Peters, Bjoern
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dc.contributor.author
Andreatta, Massimo
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dc.contributor.author
Buus, Søren
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dc.contributor.author
Nielsen, Morten
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dc.date.available
2020-04-16T17:58:44Z
dc.date.issued
2018-11
dc.identifier.citation
Barra, Carolina M.; Alvarez, Bruno; Paul, Sinu; Sette, Alessandro; Peters, Bjoern; et al.; Footprints of antigen processing boost MHC class II natural ligand predictions; Springer Nature; Genome Medicine; 10; 1; 11-2018
dc.identifier.issn
1756-994X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/102765
dc.description.abstract
BACKGROUND: Major histocompatibility complex class II (MHC-II) molecules present peptide fragments to T cells for immune recognition. Current predictors for peptide to MHC-II binding are trained on binding affinity data, generated in vitro and therefore lacking information about antigen processing. METHODS: We generate prediction models of peptide to MHC-II binding trained with naturally eluted ligands derived from mass spectrometry in addition to peptide binding affinity data sets. RESULTS: We show that integrated prediction models incorporate identifiable rules of antigen processing. In fact, we observed detectable signals of protease cleavage at defined positions of the ligands. We also hypothesize a role of the length of the terminal ligand protrusions for trimming the peptide to the MHC presented ligand. CONCLUSIONS: The results of integrating binding affinity and eluted ligand data in a combined model demonstrate improved performance for the prediction of MHC-II ligands and T cell epitopes and foreshadow a new generation of improved peptide to MHC-II prediction tools accounting for the plurality of factors that determine natural presentation of antigens.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Springer Nature
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject
ANTIGEN PROCESSING
dc.subject
BINDING PREDICTIONS
dc.subject
ELUTED LIGANDS
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
MASS SPECTROMETRY
dc.subject
MHC-II
dc.subject
NEURAL NETWORKS
dc.subject
T CELL EPITOPE
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Salud
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dc.subject.classification
Ciencias de la Salud
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dc.subject.classification
CIENCIAS MÉDICAS Y DE LA SALUD
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dc.title
Footprints of antigen processing boost MHC class II natural ligand predictions
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-11-25T17:45:21Z
dc.journal.volume
10
dc.journal.number
1
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Barra, Carolina M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Alvarez, Bruno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Paul, Sinu. La Jolla Institute for Allergy and Immunology; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Sette, Alessandro. La Jolla Institute for Allergy and Immunology; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Peters, Bjoern. La Jolla Institute for Allergy and Immunology; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Andreatta, Massimo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Buus, Søren. University Of Copenhagen, Faculty Of Health Sciences; Dinamarca
dc.description.fil
Fil: Nielsen, Morten. Technical University of Denmark; Dinamarca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigaciones Biotecnológicas; Argentina
dc.journal.title
Genome Medicine
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1186/s13073-018-0594-6
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-018-0594-6
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