.png){kind=icon}
返回
A Bayesian framework for high-throughput T cell receptor pairing
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1093/bioinformatics/bty801.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
摘要
研究动机
T细胞受体（TCR）库的研究为免疫系统识别机制提供了新的见解。然而，对这类群体进行稳健表征的能力受到了技术障碍以及无法可靠推断TCR异源二聚体链配对的限制。
结果
本研究描述了一种针对新兴免疫库测序方法的创新性分析方法，提升了该低成本技术的解析能力。该方法依赖于将T细胞群体分布在一个96孔板中，随后对每个T细胞的相关转录本进行条形码标记和测序。高产量配对链评估的多细胞分析解卷积（MAD-HYPE）利用贝叶斯推断更准确地提取TCR信息，提高了我们研究和表征T细胞群体的能力，以应用于免疫学和免疫治疗领域。
可用性与实现
MAD-HYPE算法作为开源项目发布，遵循Apache许可证，可从https://github.com/birnbaumlab/MAD-HYPE获取。
补充信息
补充数据可在Bioinformatics在线获取。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
暂无期刊信息
机构
暂无机构信息
引用论文
暂无论文信息