免疫与衰老gydF4y2Ba体积gydF4y2Ba17gydF4y2Ba、物品编号:gydF4y2Ba26gydF4y2Ba（gydF4y2Ba2020gydF4y2Ba）gydF4y2Ba
T细胞对自身和非自身的区分是适应性免疫反应的基础，并由T细胞受体(tcr)与其主要组织相容性(MHC)分子呈现的同源配体之间的相互作用精心安排。然而，宿主免疫遗传变异对TCR库多样性的影响尚不清楚。在这里，我们分析了666个个体的TCR曲目测序。我们发现TCR库多样性与人类白细胞抗原I类(HLA-I)位点的多态性呈正相关，并随着年龄和巨细胞病毒(CMV)感染而减弱。此外，我们的分析显示，在健康个体中，hla - 1多态性和年龄独立地形成了抗原库。我们的数据阐明了人类TCR库多样性的关键决定因素，并提出了hla - 1杂合性进化适应度优势的机制。gydF4y2Ba
TCR库的大序列多样性是适应性免疫系统的标志，并且在个体之间存在显着差异[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba，gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]．这种多样性，估计超过10种gydF4y2Ba6gydF4y2Ba人类的基因序列[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]，由随机[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]和遗传的[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba一生中持续的免疫挑战的影响[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]．在胸腺中，VDJ重组促进了TCR α和β基因座内互补决定区3 (CDR3)的随机重排，随后在连接位点随机插入和删除核苷酸[gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]．TCR的CDR3区域主要负责与MHC呈递的肽相互作用[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]， CDR3β的潜在多样性超过CDR3α [gydF4y2Ba12gydF4y2Ba]．特定的TCR是否加入外周取决于其在胸腺选择中的行为，其中TCR与自身肽和MHC相互作用[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]．不能与肽- mhc复合物结合的tcr和结合过强的tcr被淘汰[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]．那些在胸腺选择中幸存下来的tcr通过与MHC分子结合的自身和外源肽的持续相互作用，负责建立有效的免疫反应。TCR的多样性可以决定一个人排斥病毒等病原体以及潜在的癌细胞的效率。因此，相当大的努力已经投入到了解MHC遗传变异如何影响TCR曲目。gydF4y2Ba
MHC限制是T细胞识别的基石[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]，先前的报告已经评估了特定MHC等位基因的存在对TCR V基因使用的影响[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]和剧目分享[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]．这些数据，连同对TCR-MHC界面的结构研究[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba，gydF4y2Ba23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]，为TCR如何结合MHC和肽提供了关键的见解。然而，目前尚不清楚HLA多态性在多大程度上影响人类TCR库的多样性。gydF4y2Ba
我们试图解决这个问题。因此，我们研究了一个666人的队列，这些人有CMV血清状态、种族、年龄、性别、高分辨率HLA I类和II类基因型的注释，以及来自PBMCs的大量TCRβ测序。gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba[附加文件gydF4y2Ba1gydF4y2Ba:表1)。85%的个体为白人，52%为男性，45%为女性，其余性别未知。我们首先通过应用在库和生态学研究中广泛使用的两种测量方法来量化TCR库多样性——独特CDR3β氨基酸序列的数量(又称丰富度)和Shannon熵(一种由每个CDR3的丰度加权的多样性测量方法)。gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]．我们发现这两种测量方法高度相关，并且在整个队列中观察到TCR库多样性的高变异性(图2)。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba一个;丰富度范围1055 ~ 415,509，香农熵范围8.1 ~ 18.7;r = 0.78;gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.0001)。因此，我们预计CMV-a慢性感染在30-90%的成年人中普遍存在[gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]和研究公共T细胞反应的模型系统[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba] -将是观察到的曲目多样性的广泛变化的关键决定因素。事实上，与没有CMV-的个体相比，患有CMV (CMV+)的个体表现出TCR库多样性的减少(图2)。gydF4y2Ba1gydF4y2Bac)。当使用香农熵(gydF4y2BaPgydF4y2Ba< 0.0001, Wilcoxon检验;无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Bab)，与先前的研究一致，CMV改变了CD8+ T细胞反应的多样性，但没有改变总体大小[gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]．总之，这些数据表明巨细胞病毒减少了TCR库的多样性，并且与最近的一项研究一致，该研究表明麻疹感染后抗体库急剧减少[gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba强调需要广泛和持续地接种预防传染病的疫苗。gydF4y2Ba
CMV血清状态和hla - 1基因型与TCR库多样性相关。gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba在整个队列中，唯一CDR3s数量的变化和Shannon熵(TCR库多样性的两种测量方法)。gydF4y2BabgydF4y2BaCMV血清阳性(CMV+)与TCR库多样性降低(Shannon熵)的关系。gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 6.43e-14，双侧Wilcoxon检验。gydF4y2BacgydF4y2Ba巨细胞病毒血清阳性(CMV+)与TCR库多样性(唯一CDR3s的数量)减少的关系。gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.07，双侧Wilcoxon检验。gydF4y2BadgydF4y2Ba巨细胞病毒个体hla - 1多态性与独特CDR3s数量增加的关系HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.02，估计= 18,787.8;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.002, estimate−1326.3。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特hla - 1等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BaegydF4y2Ba巨细胞病毒个体hla - 1全杂合性(6种不同的hla - 1等位基因)与独特CDR3s数量的关系全hla - 1杂合性gydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.02，估计= 29,248.4;年龄gydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.002, estimate =−1342.6。gydF4y2BaP -gydF4y2Ba值来自线性模型，包含编码全hla - 1杂合性的二进制变量，年龄为连续变量。gydF4y2BafgydF4y2BaCMV个体HLA-II多态性与独特CDR3s数量无相关性;HLA-IIgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.82，估计= 1224.9;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.006, estimate =−1182.1。gydF4y2BaP -gydF4y2Ba值来自包含独特HLA-II等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BaggydF4y2Ba巨细胞病毒个体的HLA-II完全杂合性(10个独特的HLA-II等位基因)与独特的CDR3s数量无相关性;HLA-IIgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.21，估计=−17,362.9;年龄gydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.006, estimate =−1153.4。gydF4y2BaP -gydF4y2Ba值来自线性模型，包含编码全HLA-II杂合性的二进制变量，年龄为连续变量gydF4y2Ba
接下来，我们将分析限制在具有完整hla - 1 (HLA-A, B和C)和II (HLA-DRB, DPB, DQB, DQA和DPA)基因型的个体上，并考虑到CMV对上述TCR库的影响，分别考虑CMV+和CMV-个体(附加文件)gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S1)。我们使用线性模型来测试HLA多态性(在这里以每个个体中不同HLA- 1等位基因的数量来测量)与CMV-个体中TCR库多样性之间的关系。引人注目的是，我们观察到TCR库多样性与hla - 1等位基因的数量呈正相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.02;无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Bad)。此外，我们观察到，在hla - 1基因上完全杂合的巨细胞病毒个体比至少在一个hla - 1位点上纯合的个体具有更高的TCR库多样性(gydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.02;无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Bae).当考虑香农熵而不是丰富度时，我们发现了相同的关联(附加文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图2a-b)。重要的是，这些结果与年龄无关，而之前的研究显示年龄与TCR库多样性呈负相关[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba，gydF4y2Ba32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba33gydF4y2Ba并与hla - 1等位基因的数量无关。有趣的是，我们发现HLA-II多态性与TCR库多样性之间没有关联(图2)。gydF4y2Ba1gydF4y2Baf-g和附加文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S2c-d)。这些数据可能表明HLA-II的杂合性可能是不利的，因为许多HLA-II单倍型与自身免疫性疾病的易感性之间存在很强的相关性[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]．最后，我们在CMV+个体中重复了这些分析，并观察到HLA多态性与TCR库多样性之间没有关联gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S3)。值得注意的是，我们发现CMV+个体的年龄和独特CDR3s的数量之间也没有关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.41;无花果。gydF4y2Ba2gydF4y2Baa)，而在CMV阴性个体中，我们观察到独特CDR3s的数量随着年龄的增长而减少(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.002;无花果。gydF4y2Ba2gydF4y2Bab).当考虑Shannon熵而非丰富度时，年龄对CMV+个体的影响较弱(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03;额外的文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S4a)比CMV个体(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.0005;附加文件2:图S4b)。这些结果表明，慢性感染在显著改变TCR库中的主导作用超过宿主遗传和年龄。然而，HLA多样性可能影响抗原特异性tcr，而不是像过去的研究表明的那样影响整个库[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]，应该成为未来补充性分析的主题，重点关注cmv特异性扩增克隆的多样性。gydF4y2Ba
年龄和hla - 1多态性独立影响巨细胞病毒个体的TCR表多样性。gydF4y2Ba一个gydF4y2BaCMV+个体的年龄与独特CDR3s数量无相关性;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.41，估计=−378.5;HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.70, estimate =−3318.9。gydF4y2BaP -gydF4y2Ba值来自包含年龄和独特hla - 1等位基因数量的线性模型。gydF4y2BabgydF4y2BaCMV患者年龄与独特CDR3s数量的关系年龄gydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.002，估计=−1326.3;HLA-IgydF4y2BaP =gydF4y2Ba0.02，估计= 18,787.8。gydF4y2BaP -gydF4y2Ba值来自包含年龄和独特hla - 1等位基因数量的线性模型。gydF4y2BacgydF4y2Ba以唯一CDR3s数为因变量，单独以年龄、单独以唯一hla - 1等位基因数或两者均为自变量的三种线性模型进行AIC分析。所有模型均适用于巨细胞病毒个体。数据显示，解释这些个体之间观察到的TCR库多样性的最佳模型是同时具有年龄和独特hla - 1等位基因数量的模型(AIC = 4601.28)。gydF4y2Ba
接下来，我们试图评估年龄和hla - 1多态性对曲目多样性的综合影响。我们在巨细胞病毒个体中建立了三种独立的线性模型——一种只考虑年龄，一种只考虑hla - 1等位基因的数量，另一种同时考虑年龄和hla - 1等位基因的数量。我们根据赤池信息准则(Akaike information criterion, AIC)选择了最强烈支持的模型，即最适合的模型产生最小的AIC值[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]．我们发现，解释这些个体中观察到的TCR库多样性的最佳模型包括两个变量，(AIC = 4601.28;无花果。gydF4y2Ba2gydF4y2Bac;AIC = 575.11，附加文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S4c)。正如预期的那样，在CMV+个体中未观察到年龄和hla - 1多态性的联合影响(附加文件)gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S4d)。gydF4y2Ba
最近的研究表明，hla - 1进化分化(HED)是hla - 1多态性的连续和颗粒度量，测量个体mhc - 1分子结合的免疫肽穹的宽度[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]．因此，我们试图研究平均HED与三个经典hla - 1位点之间的关系[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]和TCR曲目多样性。高平均HED(此处定义为平均HED大于中位数)与CMV个体TCR库多样性增加相关，且与年龄无关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03;额外的文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图5a)。这些结果表明，HLA基因型差异更大的个体，相应的免疫肽段更宽，TCR库多样性增加。此外，与我们之前的分析一致，TCR曲目多样性的最佳模型包括高平均HED和年龄(AIC = 577.6;额外的文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图5b)。这种效应在CMV+个体中未观察到gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图5c-d)。因此，这些数据为HLA多样性更高的个体TCR库多样性增加的概念提供了进一步的证据。gydF4y2Ba
据我们所知，我们的研究首次以经验表明hla - 1多态性增加了人类TCR库的多样性，并具有几个重要意义。首先，我们的研究结果为HLA杂合子优势假说增加了一个重要的维度，该假说认为HLA杂合子个体具有更广泛的免疫肽穹窿，可被细胞毒性T细胞识别[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba，gydF4y2Ba35gydF4y2Ba，gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba，gydF4y2Ba39gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]．特别是，我们的数据表明，hla杂合个体中肽呈递增强的另一个潜在结果是TCR库更多样化，这可以提高免疫保护和进化适应性。gydF4y2Ba
一个重要的考虑是HLA多态性和TCR库多样性之间的关系方向，这仍然存在争议。TCR耗竭假说表明，个体MHC多态性的增加——导致在负选择过程中出现更多的自肽——在TCR库中创造了“漏洞”，从而降低了其在外围的多样性[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]．然而，没有实验证据证明人类的TCR耗竭假说。我们的研究结果可能表明，积极选择在影响TCR曲目多样性中起主导作用。这一想法与先前的理论工作一致，该理论工作表明，额外的MHC变体增强了阳性选择，因此可以在阴性选择中存活的T细胞数量[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba]．事实上，我们的研究激发了对胸腺选择的每一步如何以mhc依赖的方式影响TCR曲目的实证研究，这一点尚不清楚。gydF4y2Ba
最后，虽然我们的研究表明hla - 1多态性、年龄和慢性感染塑造了TCR库，但对TCR库多样性的决定因素的全面解释仍然未知。值得注意的是，个体之间TCR库多样性的变化可能部分由T细胞取样的差异驱动。在我们的队列中，样本量的变化跨越了一个数量级，并且可能部分由测序过程中不受控制的因素驱动。作为样本大小变化的可能控制，我们使用归一化的Shannon熵来量化CMV个体的TCR库多样性(方法)。使用这个稍微修正的测量，我们仍然观察到hla - 1多态性和TCR库多样性之间的正相关gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S6)。事实上，我们的分析表明，尽管个体之间的TCR库样本量存在混淆性差异，但年龄和hla - 1多态性等生物因素独立影响TCR库的多样性。此外，先前的研究表明，TCR功能因性别而异[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]．我们还发现，在我们的队列中，巨细胞病毒男性的TCR库多样性有减少的趋势(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.09，附加文件gydF4y2Ba2gydF4y2Ba:图S7)。然而，可能需要更大的数字来澄清这种联系。未来的工作可能会研究疫苗如何塑造TCR库，或者HLA多态性和TCR库多样性如何协同影响总体死亡率。gydF4y2Ba
我们分析了Emerson等人和Dewitt III等人的队列中的所有个体[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba[附加文件gydF4y2Ba1gydF4y2Ba:表S1)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba该队列代表了迄今为止从pbmc和4位数HLA-I和II基因型中生成的最大数据集。tcr β-测序和HLA基因分型的全部细节可在原始研究中获得。简单地说，在经过机构审查委员会批准的方案和书面知情同意后，在Fred Hutchinson癌症中心测试巨细胞病毒血清状态。TCRβ基因座的CDR3区域被从pbmc中扩增和测序，如前所述[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba](原始档案可于gydF4y2Bahttps://clients.adaptivebiotech.com/pub/Emerson-2017-NatGengydF4y2Ba）.通过DeWitt/Bradley等人的分子分型方法(特异性寡核苷酸探针分型、Sanger测序或下一代测序)和SNP植入，生成并验证了这些个体的HLA基因型[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba](原始文件可在doi:gydF4y2Bahttps://doi.org/10.5281/zenodo.1248193gydF4y2Ba）.特别是，他们的研究对3个经典的hla - 1基因座(HLA-A、B和C)和5个HLA-II基因座(HLA-DRB、DPB、DQB、DQA和DPA)进行了基因分型。因此，hla - 1的独特等位基因范围为3个(完全纯合)至6个(完全杂合)，HLA-II的独特等位基因范围为5-10个。gydF4y2Ba
用两个指标来衡量TCR曲目多样性-丰富度和香农熵。为了丰富度，我们计算了每个个体独特的生产性CDR3β氨基酸序列的总数。使用所有CDR3β序列计算每个个体库的香农熵，定义为:gydF4y2Ba
把所有的克隆体都集中起来gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba和gydF4y2BafgydF4y2Ba（gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba)为克隆频率gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba。使用vdjtools包计算归一化的Shannon-Wiener指数[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba]．gydF4y2Ba
按照前面的描述计算每个个体的HLA进化差异[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]．首先，每个患者HLA- 1基因型的每个等位基因的肽结合域对应的蛋白质序列(外显子2和3)，从免疫遗传学/HLA [gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]及合奏[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba]数据库)。使用Grantham距离计算等位基因序列之间的散度[gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]，它考虑了氨基酸的物理化学性质，从而考虑了序列之间的功能相似性。首先，给定一个特定的hla - 1位点，对每个等位基因的肽结合域的序列进行对齐[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]，格兰瑟姆距离计算为沿肽结合结构域序列的氨基酸差异之和:gydF4y2Ba
在哪里gydF4y2Ba我gydF4y2Ba和gydF4y2BajgydF4y2Ba为在序列中给定位置的两个同源氨基酸，D为它们之间的格兰瑟姆距离。gydF4y2Bac、pgydF4y2Ba和gydF4y2BavgydF4y2Ba分别表示氨基酸的组成、极性和体积gydF4y2BaαgydF4y2Ba，gydF4y2BaβgydF4y2Ba和gydF4y2BaγgydF4y2Ba是常数。所有数值均取自原始研究。最终的格兰瑟姆距离是通过对上述公式的值进行归一化来计算的，该值是通过特定hla - 1基因型的两个等位基因的肽结合域之间的对齐长度来计算的。Pierini & Lenz对多个共同序列差异测量的分析表明，Grantham距离与杂合基因型的两个等位基因结合的肽数的相关性超过了其他距离测量。平均HED计算为HLA-A、HLA-B和HLA-C散度的平均值。gydF4y2Ba
所有涉及hla - 1和hla - II等位基因数量与TCR库多样性之间关系的分析均使用R统计计算环境v3.6.1 (gydF4y2Bahttp://www.r-project.orggydF4y2Ba）.唯一HLA-I和II等位基因的数量被认为是线性建模的有序数据。使用R中的AIC()函数计算与年龄和/或hla - 1多态性相关的线性模型比较的Akaike信息标准(AIC)。gydF4y2Ba
所有的支持数据都是作为补充资料。gydF4y2Ba
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Zerbino博士,Achuthan P Akanni W, Amode先生,巴雷尔D,扎拉拉难民营J,比利斯K,康明斯C,胆,形坝CG,吉尔·L,戈登•L自己L, Haskell E,每小时T, Izuogu噩,杨纳杰克SH, Juettemann T, JK, Laird先生,朗逸,我刘Z, Loveland我,Maurel T,迈凯轮W,摩尔B,玛吉J,墨菲DN,纽曼V,如果M, Ogeh D, Ong CK,帕克,会长Patricio M Riat HS, Schuilenburg H,谢泼德D,麻雀H,泰勒K, Thormann, Vullo,沃尔特·B, Zadissa,法兰克,狩猎,Kostadima M,兰格里奇N,Martin FJ, Muffato M, Perry E, Ruffier M, Staines DM, Trevanion SJ, Aken BL, Cunningham F, Yates A, Flicek P.声学学报，2018。中国生物医学工程学报，2018;46(2):754 - 761。gydF4y2Ba
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埃德加钢筋混凝土。MUSCLE:多序列比对，高精度，高通量。核酸学报。2004;32:1792-7。gydF4y2Ba
我们感谢Tobias Lenz、Philip Bradley、Ming Li和Chan实验室的成员提供的建议和意见。gydF4y2Ba
这项工作部分由美国国立卫生研究院(NIH)资助。R35 CA232097(给T.A.C.)， NIH批准号:RO1 CA205426, PaineWebber主席(给T.A.C.)，以及NIH/国家癌症研究所癌症中心支持资助(no. 1 CA205426)。e CA008748)。gydF4y2Ba
c.k.， d.c.， m.g.， y.e.和T.A.C.设计了研究并进行了所有分析。c.k.， d.c.， m.g.， y.e.和T.A.C.撰写了手稿，所有作者都提供了意见。作者阅读并批准了最后的手稿。gydF4y2Ba
不适用。gydF4y2Ba
不适用。gydF4y2Ba
不适用。gydF4y2Ba
伟德体育在线施普林格·自然对已出版的地图和机构关系中的管辖权要求保持中立。gydF4y2Ba
来自Emerson等人和Dewitt III等人的个体以及本研究中分析的所有变量。gydF4y2Ba
图S1。gydF4y2Ba队列组装和过滤。流程图描述了进行TCR测序和HLA基因分型的研究，以及选择个体进行分析的步骤。gydF4y2Ba图S2。gydF4y2Ba巨细胞病毒个体hla - 1和hla - 2多态性与TCR库Shannon熵的关系。gydF4y2Ba一个gydF4y2BaCMV个体hla - 1多态性与Shannon熵增加的关系HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.008，估计= 0.33;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.0005，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特hla - 1等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BabgydF4y2Bahla - 1全杂合性(6个独特的hla - 1等位基因)与Shannon熵增加的关系全hla - 1杂合性gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.01，估计= 0.46;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.0005，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自线性模型，包含编码全hla - 1杂合性的二进制变量，年龄为连续变量。gydF4y2BacgydF4y2BaHLA-II多态性与Shannon熵无相关性;HLA-IIgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.24，估计= 0.1;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.002，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特HLA-II等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BadgydF4y2BaHLA-II全杂合性(10个独特的HLA-II等位基因)与Shannon熵无相关性;全HLA-II杂合性gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.65，估计= -0.10;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.002，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自线性模型，包含编码全HLA-II杂合性的二进制变量，年龄为连续变量。gydF4y2Ba图S3。gydF4y2Ba在CMV+个体中，HLA-I和HLA-II多态性与TCR表多样性无关。gydF4y2Ba一个gydF4y2Bahla - 1多态性与唯一CDR3s数量无相关性;HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.70。，e年代timate = -3318.9; agePgydF4y2Ba= 0.41，估计= -378.5。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特hla - 1等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BabgydF4y2Bahla - 1多态性与Shannon熵无相关性;HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.80，估计= -0.04;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特hla - 1等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BacgydF4y2BaHLA-II多态性与唯一CDR3s数量无相关性;HLA-IIgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.45，估计= 3918.7;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.37，估计= -414.3。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特HLA-II等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BadgydF4y2BaHLA-II多态性与Shannon熵无相关性;HLA-IIgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.70，估计= 0.04;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特HLA-II等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2Ba图S4。gydF4y2Ba年龄和hla - 1多态性独立影响巨细胞病毒个体TCR曲目香农熵。gydF4y2Ba一个gydF4y2BaCMV+个体年龄与Shannon熵的关系年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03，估计= -0.02;HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.80，估计= -0.04。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含年龄和唯一hla - 1等位基因数量的线性模型。gydF4y2BabgydF4y2BaCMV个体年龄与Shannon熵的关系年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.0005，估计= -0.02;HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.008，估计= 0.33。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含年龄和唯一hla等位基因数量的线性模型。gydF4y2BacgydF4y2Ba以Shannon熵为因变量，单独以年龄、单独hla - 1等位基因数量或两者均为自变量，对三种线性模型进行AIC分析。所有模型均适用于巨细胞病毒个体。数据显示，解释这些个体之间观察到的TCR曲目多样性的最佳模型是同时具有年龄和独特hla - 1等位基因数量的模型(AIC = 575.11)。gydF4y2BadgydF4y2Ba以Shannon熵为因变量，单独以年龄、单独hla - 1等位基因数量或两者均为自变量，对三种线性模型进行AIC分析。所有模型均适用于CMV+个体。数据显示，除了年龄的影响外，唯一hla - 1等位基因的数量不会增加任何影响。gydF4y2Ba图S5。gydF4y2Ba在巨细胞病毒个体中，平均HLA进化差异与TCR库多样性增加有关。gydF4y2Ba一个gydF4y2BaCMV个体高平均HED(平均HED >=中位数)与Shannon熵增加的关系高平均HEDgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03，估计= 0.37;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.001，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自线性模型，包含对应的二进制变量编码高平均HED，年龄作为连续变量。gydF4y2BabgydF4y2Ba以唯一CDR3s数为因变量，单独以年龄、单独以高平均HED或两者均为自变量的三个线性模型进行AIC分析。所有模型均适用于巨细胞病毒个体。数据显示，解释这些个体中观察到的TCR库多样性的最佳模型是同时具有年龄和高平均HED (AIC = 577.6)的模型。gydF4y2BacgydF4y2BaCMV+个体的高平均HED(平均HED >=中位数)与Shannon熵无相关性;高平均HEDgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.87，估计= -0.04;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.03，估计= -0.02。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自一个线性模型，该模型包含一个编码高平均HED的二进制变量，年龄是一个连续变量。gydF4y2BadgydF4y2Ba以Shannon熵为因变量，单独以年龄、单独以高平均HED或同时以两者为自变量的三个线性模型进行AIC分析。所有模型均适用于CMV+个体。数据显示，除了年龄本身的影响外，高平均HED并没有增加任何影响。gydF4y2Ba图S6。gydF4y2Ba用归一化Shannon-Wiener指数测定巨细胞病毒个体中HLA-I多样性与TCR库多样性的关系。gydF4y2Ba一个gydF4y2BaCMV患者hla - 1多态性与归一化Shannon-Wiener指数的关系HLA-IgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.07，估计= 0.006;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.0002，估计-0.0007。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自包含独特hla - 1等位基因数量和年龄的线性模型。gydF4y2BabgydF4y2Ba以TCR归一化Shannon-Wiener指数为因变量，单独年龄、单独hla - 1等位基因数量或两者均为自变量，对三种线性模型进行AIC分析。数据显示，解释这些个体之间观察到的TCR库多样性的最佳模型是同时具有年龄和独特hla - 1等位基因数量的模型(AIC = -727.0241)。gydF4y2BacgydF4y2BaCMV患者高平均HED(平均HED >=中位数)与标准化Shannon-Wiener指数升高的关系高平均HEDgydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.01，估计= 0.01;年龄gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 0.01，估计= -0.0006。gydF4y2BaPgydF4y2Ba-值来自线性模型，包含对应的二进制变量编码高平均HED，年龄作为连续变量。gydF4y2BadgydF4y2Ba以TCR归一化Shannon-Wiener指数为因变量，单独以年龄、单独以高平均HED或同时以两者为自变量的三种线性模型进行AIC分析。数据显示，解释这些个体之间观察到的TCR库多样性的最佳模型是同时具有年龄和高平均HED (AIC = -729.9617)的模型。gydF4y2Ba图S7。gydF4y2Ba巨细胞病毒个体中性别与TCR库多样性的关系。gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba线性模型测试CMV个体中性别与独特CDR3s数量的关系。gydF4y2BabgydF4y2Ba检验CMV个体性别与Shannon熵关联的线性模型。gydF4y2Ba
开放获取gydF4y2Ba本文遵循知识共享署名4.0国际许可协议，该协议允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您适当地注明原作者和来源，提供知识共享许可协议的链接，并注明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在材料的署名中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超过允许的用途，您将需要直接获得版权所有者的许可。如欲查阅本许可证副本，请浏览gydF4y2Bahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/gydF4y2Ba。创作共用公共领域免责声明(gydF4y2Bahttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/gydF4y2Ba)适用于本文中提供的数据，除非在数据的信用额度中另有说明。gydF4y2Ba
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发表gydF4y2Ba：gydF4y2Ba
DOIgydF4y2Ba：gydF4y2Bahttps://doi.org/10.1186/s12979-020-00195-9gydF4y2Ba