Large-scale network analysis reveals the sequence space architecture of antibody repertoires
Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
01.12.2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Nature Communications
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
10
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
1321
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Nature
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
The architecture of mouse and human antibody repertoires is defined by the sequence similarity networks of the clones that compose them. The major principles that define the architecture of antibody repertoires have remained largely unknown. Here, we establish a high-performance computing platform to construct large-scale networks from comprehensive human and murine antibody repertoire sequencing datasets (>100,000 unique sequences). Leveraging a network-based statistical framework, we identify three fundamental principles of antibody repertoire architecture: reproducibility, robustness and redundancy. Antibody repertoire networks are highly reproducible across individuals despite high antibody sequence dissimilarity. The architecture of antibody repertoires is robust to the removal of up to 50–90% of randomly selected clones, but fragile to the removal of public clones shared among individuals. Finally, repertoire architecture is intrinsically redundant. Our analysis provides guidelines for the large-scale network analysis of immune repertoires and may be used in the future to define disease-associated and synthetic repertoires.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
600 - Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
2041-1723
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
MIHO, Enkelejda, Rok ROŠKAR, Victor GREIFF und Sai T. REDDY, 2019. Large-scale network analysis reveals the sequence space architecture of antibody repertoires. Nature Communications. 1 Dezember 2019. Bd. 10, S. 1321. DOI 10.1038/s41467-019-09278-8. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-9968