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).

HIV broadly neutralizing antibodies (bnAbs) can suppress viremia and protect against infection 1 . However, their elicitation is made difficult by low frequencies of appropriate precursor B cell receptors and the complex maturation pathways required to generate bnAbs from these precursors 2 . Antibody genes can be engineered into B cells for expression as both a functional receptor on cell surfaces and as secreted antibody 3–5 . Here, we show that HIV bnAb-engineered primary mouse B cells can be adoptively transferred and vaccinated in immunocompetent wild-type animals resulting in the expansion of durable bnAb memory and long-lived plasma cells. Somatic hypermutation after immunization indicated that engineered cells have the capacity to respond to an evolving pathogen. These results encourage further exploration of engineered B cell vaccines as a strategy for durable elicitation of HIV bnAbs to protect against infection and as a contributor to a functional cure.

Long-read next generation amplicon sequencing shows promise for studying complete genes or genomes from complex and diverse populations. Current long-read sequencing technologies have challenging error profiles, hindering data processing and incorporation into downstream analyses. Here we consider the problem of how to reconstruct, free of sequencing error, the true sequence variants and their associated frequencies. Called "amplicon denoising", this problem has been extensively studied for short-read sequencing technologies, but current solutions do not appear to generalize well to long reads with high indel error rates. We introduce two methods: one that runs nearly instantly and is very accurate for medium length reads (here ~2.6kb) and high template coverage, and another, slower method that is more robust when reads are very long or coverage is lower. On one real dataset with ground truth, and on a number of simulated datasets, we compare our two approaches to each other and to existing algorithms. We outperform all tested methods in accuracy, with competitive run times even for our slower method. Fast Amplicon Denoising (FAD) and Robust Amplicon Denoising (RAD) are implemented purely in the Julia scientific computing language, and are hereby released along with a complete toolkit of functions that allow long-read amplicon sequence analysis pipelines to be constructed in pure Julia. Further, we make available a webserver to dramatically simplify the processing of long-read PacBio sequences.

The host protein SERINC5 inhibits the infectivity of HIV-1 virions in an Env-dependent manner and is counteracted by Nef. The conformation of the Env trimer reportedly correlates with sensitivity to SERINC5. Here, we tested the hypothesis that the “open” conformation of the Env trimer revealed by sensitivity to the V3-loop specific antibody 447-52D directly correlates with sensitivity to SERINC5. Of five Envs tested, SF162 was the most sensitive to neutralization by 447-52D, but it was not the most sensitive to SERINC5; instead the Env of LAI was substantially more sensitive to SERINC5 than all the other Envs. Mutational opening of the trimer by substitution of two tyrosines that mediate interaction between the V2 and V3 loops sensitized the Envs of JRFL and LAI to 447-52D as previously reported, but only BaL was sensitized to SERINC5. These data suggest that trimer “openness” is not sufficient for sensitivity to SERINC5.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

Abstract The lentiviral nef gene encodes several discrete activities aimed at co-opting or antagonizing cellular proteins and pathways to defeat host defenses and maintain persistent infection. Primary functions of Nef include downregulation of CD4 and MHC class-I from the cell surface, disruption or mimicry of T-cell receptor signaling, and enhancement of viral infectivity by counteraction of the host antiretroviral proteins SERINC3 and SERINC5. In the absence of Nef, SERINC5 incorporates into virions and inhibits viral fusion with target cells, decreasing infectivity. However, whether Nef’s counteraction of SERINC5 is the cause of its positive influence on viral growth-rate in CD4-positive T cells is unclear. Here, we utilized CRISPR/Cas9 to knockout SERINC3 and SERINC5 in a leukemic CD4-positive T cell line (CEM) that displays relatively robust nef -related infectivity and growth-rate phenotypes. As previously reported, viral replication was attenuated in CEM cells infected with HIV-1 lacking Nef (HIV-1ΔNef). This attenuated growth-rate phenotype was observed regardless of whether the coding regions of the serinc3 or serinc5 genes were intact. Moreover, knockout of serinc3 or serinc5 failed to restore the infectivity of HIV1ΔNef virions produced from infected CEM cells. Taken together, our results corroborate a similar study using another T-lymphoid cell line (MOLT-3) and indicate that the antagonism of SERINC3 and SERINC5 cannot fully explain the virology of HIV-1 lacking Nef.