AM
Alessandro Montemurro
Author with expertise in Comprehensive Integration of Single-Cell Transcriptomic Data
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
10
h-index:
5
/
i10-index:
4
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Benchmarking solutions to the T-cell receptor epitope prediction problem: IMMREP22 workshop report

Pieter Meysman et al.Oct 28, 2022
+16
B
J
P
Abstract Many different solutions to predicting the cognate epitope target of a T-cell receptor (TCR) have been proposed. However several questions on the advantages and disadvantages of these different approaches remain unresolved, as most methods have only been evaluated within the context of their initial publications and data sets. Here, we report the findings of the first public TCR-epitope prediction benchmark performed on 23 prediction models in the context of the ImmRep 2022 TCR-epitope specificity workshop. This benchmark revealed that the use of paired-chain alpha-beta, as well as CDR1/2 or V/J information, when available, improves classification obtained with CDR3 data, independent of the underlying approach. In addition, we found that straight-forward distance-based approaches can achieve a respectable performance when compared to more complex machine-learning models. Finally, we highlight the need for a truly independent follow-up benchmark and provide recommendations for the design of such a next benchmark.
6

Data-driven filtering for denoising of TCRpMHC single-cell data: a benchmark

Helle Povlsen et al.Feb 3, 2023
M
L
A
H
Abstract Pairing of the T cell receptor (TCR) with its cognate peptide-MHC (pMHC) is a cornerstone in T cell-mediated immunity. Recently, single-cell sequencing coupled with DNA-barcoded MHC multimer staining has enabled high-throughput studies of T cell specificities. However, the immense variability of TCR-pMHC interactions combined with the relatively low signal-to-noise ratio in the data generated using current technologies are complicating these studies. Several approaches have been proposed for denoising single-cell TCR-pMHC specificity data. Here, we present a benchmark evaluating two such denoising methods, ICON and ITRAP. We applied and evaluated the methods on publicly available immune profiling data provided by 10x Genomics. We find that both methods identified approximately 75% of the raw data as noise. We analyzed both internal metrics developed for the purpose and performance on independent data using machine learning methods trained on the raw and denoised 10x data. We find an increased signal-to-noise ratio comparing the denoised to the raw data for both methods, and demonstrate an overall superior performance of the ITRAP method in terms of both data consistency and performance. In conclusion, this study demonstrates that Improving the data quality by optimizing signal yield from high throughput studies of TCRpMHC-specificity is paramount in increasing our understanding of T cell-mediated immunity.