Long intergenic noncoding RNAs (lincRNAs) are important regulators of gene expression. Although lincRNAs are expressed in immune cells, their functions in immunity are largely unexplored. Here, we identify an immunoregulatory lincRNA, lincRNA-EPS, that is precisely regulated in macrophages to control the expression of immune response genes (IRGs). Transcriptome analysis of macrophages from lincRNA-EPS-deficient mice, combined with gain-of-function and rescue experiments, revealed a specific role for this lincRNA in restraining IRG expression. Consistently, lincRNA-EPS-deficient mice manifest enhanced inflammation and lethality following endotoxin challenge in vivo. lincRNA-EPS localizes at regulatory regions of IRGs to control nucleosome positioning and repress transcription. Further, lincRNA-EPS mediates these effects by interacting with heterogeneous nuclear ribonucleoprotein L via a CANACA motif located in its 3' end. Together, these findings identify lincRNA-EPS as a repressor of inflammatory responses, highlighting the importance of lincRNAs in the immune system.

Abstract Multi-modal single-cell technologies capable of simultaneously assaying gene expression and surface phenotype across large numbers of immune cells have described extensive heterogeneity within these complex populations, in healthy and diseased states. In the case of T cells, these technologies have made it possible to profile clonotype, defined by T cell receptor (TCR) sequence, and phenotype, as reflected in gene expression (GEX) profile, surface protein expression, and peptide:MHC (pMHC) binding, across large and diverse cell populations. These rich, high-dimensional datasets have the potential to reveal new relationships between TCR sequence and T cell phenotype that go beyond identification of features shared by clonally related cells. In order to uncover these connections in an unbiased way, we developed a graph-theoretic approach---clonotype neighbor-graph analysis or “CoNGA”---that identifies correlations between GEX profile and TCR sequence through statistical analysis of a pair of T cell similarity graphs, one in which cells are linked based on gene expression similarity and another in which cells are linked by similarity of TCR sequence. Applying CoNGA across diverse human and mouse T cell datasets uncovered known and novel associations between TCR sequence features and cellular phenotype including the classical invariant T cell subsets; a novel defined population of human blood CD8+ T cells expressing the transcription factors HOBIT and HELIOS , NK-associated receptors, and a biased TCR repertoire, representing a potential previously undescribed lineage of “natural lymphocytes”; a striking association between usage of a specific V-beta gene segment and expression of the EPHB6 gene that is conserved between mouse and human; and TCR sequence determinants of differentiation in developing thymocytes. As the size and scale of single-cell datasets continue to grow, we expect that CoNGA will prove to be a useful tool for deconvolving complex relationships between TCR sequence and cellular state in single-cell applications.

As the mechanistic basis of adaptive cellular antigen recognition, T cell receptors (TCRs) encode clinically valuable information that reflects prior antigen exposure and potential future response. However, despite advances in deep repertoire sequencing, enormous TCR diversity complicates the use of TCR clonotypes as clinical biomarkers. We propose a new framework that leverages antigen-enriched repertoires to form meta-clonotypes - groups of biochemically similar TCRs - that can be used to robustly identify and quantify functionally similar TCRs in bulk repertoires. We apply the framework to TCR data from COVID-19 patients, generating 1831 public TCR meta-clonotypes from the 17 SARS-CoV-2 antigen-enriched repertoires with the strongest evidence of HLA-restriction. Applied to independent cohorts, meta-clonotypes targeting these specific epitopes were more frequently detected in bulk repertoires compared to exact amino acid matches, and 59.7% (1093/1831) were more abundant among COVID-19 patients that expressed the putative restricting HLA allele (FDR < 0.01), demonstrating the potential utility of meta-clonotypes as antigen-specific features for biomarker development. To enable further applications, we developed an open-source software package, tcrdist3, that implements this framework and facilitates flexible workflows for distance-based TCR repertoire analysis.

The differentiation and specificity of human CD4+ T follicular helper cells (TFH cells) after influenza vaccination have been poorly defined. Here we profiled blood and draining lymph node (LN) samples from human volunteers for over 2 years after two influenza vaccines were administered 1 year apart to define the evolution of the CD4+ TFH cell response. The first vaccination induced an increase in the frequency of circulating TFH (cTFH) and LN TFH cells at week 1 postvaccination. This increase was transient for cTFH cells, whereas the LN TFH cells further expanded during week 2 and remained elevated in frequency for at least 3 months. We observed several distinct subsets of TFH cells in the LN, including pre-TFH cells, memory TFH cells, germinal center (GC) TFH cells and interleukin-10+ TFH cell subsets beginning at baseline and at all time points postvaccination. The shift toward a GC TFH cell phenotype occurred with faster kinetics after the second vaccine compared to the first vaccine. We identified several influenza-specific TFH cell clonal lineages, including multiple responses targeting internal influenza virus proteins, and found that each TFH cell state was attainable within a clonal lineage. Thus, human TFH cells form a durable and dynamic multitissue network. Schattgen et al. profiled the subsets and clonality of CD4+ TFH cells in the blood and lymph nodes of human volunteers who received two influenza vaccines 1 year apart to characterize their dynamics and clonal evolution over 2 years.

Abstract We profiled blood and draining lymph node (LN) samples from human volunteers after influenza vaccination over two years to define evolution in the T follicular helper cell (TFH) response. We show LN TFH cells expanded in a clonal-manner during the first two weeks after vaccination and persisted within the LN for up to six months. LN and circulating TFH (cTFH) clonotypes overlapped but had distinct kinetics. LN TFH cell phenotypes were heterogeneous and mutable, first differentiating into pre-TFH during the month after vaccination before maturing into GC and IL-10+ TFH cells. TFH expansion, upregulation of glucose metabolism, and redifferentiation into GC TFH cells occurred with faster kinetics after re-vaccination in the second year. We identified several influenza-specific TFH clonal lineages, including multiple responses targeting internal influenza proteins, and show each TFH state is attainable within a lineage. This study demonstrates that human TFH cells form a durable and dynamic multi-tissue network.