The vertebrate adaptive immune system modifies the genome of individual B cells to encode antibodies binding particular antigens 1 . In most mammals, antibodies are composed of a heavy and a light chain which are sequentially generated by recombination of V, D (for heavy chains), J, and C gene segments. Each chain contains three complementarity-determining regions (CDR1-3), contributing to antigen specificity. Certain heavy and light chains are preferred for particular antigens 2–21 . We considered pairs of B cells sharing the same heavy chain V gene and CDRH3 amino acid sequence and isolated from different donors, also known as public clonotypes 22,23 . We show that for naive antibodies (not yet adapted to antigens), the probability that they use the same light chain V gene is ∼10%, whereas for memory (functional) antibodies it is ∼80%. This property of functional antibodies is a phenomenon we call light chain coherence . We also observe it when similar heavy chains recur within a donor. Thus, though naive antibodies appear to recur by chance, the recurrence of functional antibodies reveals surprising constraint and determinism in the processes of V(D)J recombination and immune selection. For most functional antibodies, the heavy chain determines the light chain.

Abstract Half a billion years of evolutionary battle forged the vertebrate adaptive immune system, an astonishingly versatile factory for molecules that can adapt to arbitrary attacks. The history of an individual encounter is chronicled within a clonotype: the descendants of a single fully rearranged adaptive immune cell. For B cells, reading this immune history for an individual remains a fundamental challenge of modern immunology. Identification of such clonotypes is a magnificently challenging problem for three reasons: The cell history is inferred rather than directly observed : the only available data are the sequences of V(D)J molecules occurring in a sample of cells. Each immune receptor is a pair of V(D)J molecules . Identifying these pairs at scale is a technological challenge and cannot be done with perfect accuracy—real samples are mixtures of cells and fragments thereof. These molecules can be intensely mutated during the optimization of the response to particular antigens, blurring distinctions between kindred molecules. It is thus impossible to determine clonotypes exactly. All solutions to this problem make a trade-off between sensitivity and specificity; useful solutions must address actual artifacts found in real data. We present enclone 1 , a system for computing approximate clonotypes from single cell data, and demonstrate its use and value with the 10x Genomics Immune Profiling Solution. To test it, we generate data for 1.6 million individual B cells, from four humans, including deliberately enriched memory cells, to tax the algorithm and provide a resource for the community. We analytically determine the specificity of enclone ’s clonotyping algorithm, showing that on this dataset the probability of co-clonotyping two unrelated B cells is around 10 −9 . We prove that using only heavy chains increases the error rate by two orders of magnitude. enclone comprises a comprehensive toolkit for the analysis and display of immune receptor data. It is ultra-fast, easy to install, has public source code, comes with public data, and is documented at bit.ly/enclone . It has three “flavors” of use: (1) as a command-line tool run from a terminal window, that yields visual output; (2) as a command-line tool that yields parseable output that can be fed to other programs; and (3) as a graphical version (GUI).

ABSTRACT The gut microbiome has the potential to buffer temporal variations in resource availability and consumption, which may play a key role in the ability of animals to adapt to a broad range of habitats. We investigated the temporal composition and function of the gut microbiomes of wild common marmosets ( Callithrix jacchus ) exploiting a hot, dry environment—Caatinga—in northeastern Brazil. We collected fecal samples during two time periods (July–August and February–March) for 2 years from marmosets belonging to eight social groups. We used 16S rRNA gene amplicon sequencing, metagenomic sequencing, and butyrate RT-qPCR to assess changes in the composition and potential function of their gut microbiomes. Additionally, we identified the plant, invertebrate, and vertebrate components of the marmosets’ diet via DNA metabarcoding. Invertebrate, but not plant or vertebrate, consumption varied across the year. However, gut microbiome composition and potential function did not markedly vary across study periods or as a function of diet composition. Instead, the gut microbiome differed markedly in both composition and potential function across marmosets residing in different social groups. We highlight the likely role of factors, such as behavior, residence, and environmental heterogeneity, in modulating the structure of the gut microbiome. IMPORTANCE In a highly socially cohesive and cooperative primate, group membership more strongly predicts gut microbiome composition and function than diet.