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J-GLOBAL ID：201802245286676771   整理番号：18A0788882

インフルエンザワクチン接種に対する体液性免疫を予測するための免疫細胞集団,mRNA-seqおよびCpGメチル化の統合:免疫細胞集団に対するmRNA-seq/CpGメチル化の依存性【JST・京大機械翻訳】

Integration of Immune Cell Populations, mRNA-Seq, and CpG Methylation to Better Predict Humoral Immunity to Influenza Vaccination: Dependence of mRNA-Seq/CpG Methylation on Immune Cell Populations

著者 (11件)： Zimmermann Michael T. (Department of Health Science Research, Division of Biomedical Statistics and Informatics, Mayo Clinic) ,  Zimmermann Michael T. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Kennedy Richard B. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Grill Diane E. (Department of Health Science Research, Division of Biomedical Statistics and Informatics, Mayo Clinic) ,  Grill Diane E. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Oberg Ann L. (Department of Health Science Research, Division of Biomedical Statistics and Informatics, Mayo Clinic) ,  Oberg Ann L. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Goergen Krista M. (Department of Health Science Research, Division of Biomedical Statistics and Informatics, Mayo Clinic) ,  Ovsyannikova Inna G. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Haralambieva Iana H. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic) ,  Poland Gregory A. (Mayo Clinic Vaccine Research Group, Mayo Clinic)
資料名： Frontiers in Immunology (Web)  (Frontiers in Immunology (Web))
巻： 8  ページ： 445  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7074A  ISSN： 1664-3224  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インフルエンザワクチンに対する体液性免疫応答の開発は,マルチシステムレベルで起こる。複数の遺伝子と複数の細胞型にわたるそれらの調節成分が関与するときのロバストな免疫応答に必要なオーケstrationにより,複数のハイスループット技術を用いてインフルエンザワクチン接種コホートを調べた。本研究では,免疫細胞組成と遺伝子発現が互いに関連するかどうかをより徹底的に理解し,インフルエンザワクチン接種に対する応答における個体間変動に寄与することを探求した。著者らは最初に,インフルエンザワクチン接種後に観察された多くの差別的に発現した(DE)遺伝子が,フローサイトメトリーを用いて評価された参加者の末梢血単核細胞(PBMC)の組成の変化から生じると仮定した。本研究におけるDE遺伝子はPBMC組成の変化と相関することを示した。128の他の公的に利用可能なPBMCに基づくワクチン研究からDE遺伝子を収集し,著者らの研究(偽発見を制御するために用いた置換)において平均57%が特異的細胞サブセットレベルと相関することを同定し,同定された関連性がPBMCに基づくトランスクリプトームの一般的特徴であることを示唆した。第二に,著者らは,ワクチン応答のより強固なモデルが,PBMC組成,遺伝子発現,および遺伝子調節の間の相互作用を説明することによって発生できると仮定した。機械学習を用いて,B細胞ELISPOT応答結果および赤血球凝集阻害(HAI)抗体価の予測モデルを作成した。上部HAIおよびB細胞ELISPOTモデルは,それぞれ0.64および0.79の受信者動作曲線(AUC)下で面積を達成し,線形モデル係数は0.08および0.28であった。B細胞ELISPOT結果に対して,CpGメチル化は最大の予測能力を有し,免疫応答に重要な潜在的に新しい調節特性を強調した。PBMC組成のみを用いたB細胞ELISOTモデルは,より低い性能(AUC=0.67)を有したが,良く知られた機構を強調した。著者らの分析は,3つのデータセット(細胞構成,mRNA-Seq,およびDNAメチル化)の各々が,体液性免疫応答結果の予測のための明確な情報を提供する可能性があることを示した。著者らは,これらの知見が現在のオミクスに基づく研究の解釈に重要であり,インフルエンザワクチン接種に対する個人間免疫応答のより完全な理解のための段階を設定すると信じる。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 抗体価 ,  遺伝的調節 ,  *mRNA ,  遺伝子 ,  相互作用 ,  *インフルエンザワクチン ,  *抗体依存性免疫 ,  フローサイトメトリー ,  *ワクチン ,  *メチル化 ,  トランスクリプトーム ,  遺伝子発現
準シソーラス用語： 末梢血単核球 ,  *免疫細胞 ,  *インフルエンザワクチン接種 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： インフルエンザワクチン ,  データマイニング ,  機械学習 ,  細胞ソーティング ,  メチル化 ,  異なる発現 ,  免疫学

分類 (2件)： 免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  (GW22020O) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (11件)： インフルエンザワクチン接種 ,  体液性免疫 ,  予測 ,  免疫 ,  細胞集団 ,  mRNA ,  CpGメチル化 ,  統合 ,  免疫細胞 ,  集団 ,  依存性