The credibility of web sites is becoming an increasingly important area to understand. To expand knowledge in this domain, we conducted an online study that investigated how different elements of Web sites affect people's perception of credibility. Over 1400 people participated in this study, both from the U.S. and Europe, evaluating 51 different Web site elements. The data showed which elements boost and which elements hurt perceptions of Web credibility. Through analysis we found these elements fell into one of seven factors. In order of impact, the five types of elements that increased credibility perceptions were “real-world feel”, “ease of use”, “expertise”, “trustworthiness”, and “tailoring”. The two types of elements that hurt credibility were “commercial implications&rdquo ;and “amateurism”. This large-scale study lays the groundwork for further research into the elements that affect Web credibility. The results also suggest implications for designing credible Web sites.

While mutations affecting protein-coding regions have been examined across many cancers, structural variants at the genome-wide level are still poorly defined. Through integrative deep whole-genome and -transcriptome analysis of 101 castration-resistant prostate cancer metastases (109X tumor/38X normal coverage), we identified structural variants altering critical regulators of tumorigenesis and progression not detectable by exome approaches. Notably, we observed amplification of an intergenic enhancer region 624 kb upstream of the androgen receptor (AR) in 81% of patients, correlating with increased AR expression. Tandem duplication hotspots also occur near MYC, in lncRNAs associated with post-translational MYC regulation. Classes of structural variations were linked to distinct DNA repair deficiencies, suggesting their etiology, including associations of CDK12 mutation with tandem duplications, TP53 inactivation with inverted rearrangements and chromothripsis, and BRCA2 inactivation with deletions. Together, these observations provide a comprehensive view of how structural variations affect critical regulators in metastatic prostate cancer.

Synchronized monkey cells pulse-labeled with [35S]-methionine and chased for various lengths of time were extracted, and immunoprecipitations were performed using monoclonal antibodies directed against the retinoblastoma protein (RB) and SV40 T antigen (T). By following a discrete population of these two proteins through the cell cycle, the following information was obtained. RB, which is wholly unphosphorylated in G1, became phosphorylated at the beginning of S and remained phosphorylated through S and G2. RB was, then, completely dephosphorylated between the end of G2 and the beginning of G1. Second, while all of the detectable unphosphorylated RB can be found complexed with T, these complexes present during G1 dissociated in S and reformed again in M or early G1. Finally, T molecules appeared to oligomerize prior to binding RB. Thus, complex formation between T and RB may be regulated in part by the cell cycle-dependent phosphorylation and dephosphorylation of RB and by the quarternary structure of T.

Millions of human genomes and exomes have been sequenced, but their clinical applications remain limited due to the difficulty of distinguishing disease-causing mutations from benign genetic variation. Here we demonstrate that common missense variants in other primate species are largely clinically benign in human, enabling pathogenic mutations to be systematically identified by the process of elimination. Using hundreds of thousands of common variants from population sequencing of six non-human primate species, we train a deep neural network that identifies pathogenic mutations in rare disease patients with 88% accuracy and enables the discovery of 14 new candidate genes in intellectual disability at genome-wide significance. Cataloging common variation from additional primate species would improve interpretation for millions of variants of uncertain significance, further advancing the clinical utility of human genome sequencing. Using common variants in six non-human primate species, the authors train a deep neural network that identifies pathogenic mutations in patients with rare disease with 88% accuracy and enables the discovery of 14 new candidate genes in intellectual disability.

Abstract Post-acute infection syndromes may develop after acute viral disease 1 . Infection with SARS-CoV-2 can result in the development of a post-acute infection syndrome known as long COVID. Individuals with long COVID frequently report unremitting fatigue, post-exertional malaise, and a variety of cognitive and autonomic dysfunctions 2–4 . However, the biological processes that are associated with the development and persistence of these symptoms are unclear. Here 275 individuals with or without long COVID were enrolled in a cross-sectional study that included multidimensional immune phenotyping and unbiased machine learning methods to identify biological features associated with long COVID. Marked differences were noted in circulating myeloid and lymphocyte populations relative to the matched controls, as well as evidence of exaggerated humoral responses directed against SARS-CoV-2 among participants with long COVID. Furthermore, higher antibody responses directed against non-SARS-CoV-2 viral pathogens were observed among individuals with long COVID, particularly Epstein–Barr virus. Levels of soluble immune mediators and hormones varied among groups, with cortisol levels being lower among participants with long COVID. Integration of immune phenotyping data into unbiased machine learning models identified the key features that are most strongly associated with long COVID status. Collectively, these findings may help to guide future studies into the pathobiology of long COVID and help with developing relevant biomarkers.

Abstract T follicular helper (Tfh) cells are the conventional drivers of protective, germinal center (GC)-based antiviral antibody responses. However, loss of Tfh cells and GCs has been observed in patients with severe COVID-19. As T cell-B cell interactions and immunoglobulin class switching still occur in these patients, non-canonical pathways of antibody production may be operative during SARS-CoV-2 infection. We found that both Tfh-dependent and -independent antibodies were induced against SARS-CoV-2 as well as influenza A virus. Tfh-independent responses were mediated by a population we call lymph node (LN)-Th1 cells, which remain in the LN and interact with B cells outside of GCs to promote high-affinity but broad-spectrum antibodies. Strikingly, antibodies generated in the presence and absence of Tfh cells displayed similar neutralization potency against homologous SARS-CoV-2 as well as the B.1.351 variant of concern. These data support a new paradigm for the induction of B cell responses during viral infection that enables effective, neutralizing antibody production to complement traditional GCs and even compensate for GCs damaged by viral inflammation. One-Sentence Summary Complementary pathways of antibody production mediate neutralizing responses to SARS-CoV-2.

Abstract Although the importance of T-cell immune responses is well appreciated in cancer, autoantibody responses are less well-characterized. Nevertheless, autoantibody responses are of great interest, as they may be concordant with T-cell responses to cancer antigens or predictive of response to cancer immunotherapies. We performed serum epitope repertoire analysis (SERA) on a total of 1,229 serum samples obtained from a cohort of 72 men with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) and 1,157 healthy control patients to characterize the autoantibody landscape of mCRPC. Using whole-genome sequencing results from paired solid-tumor metastasis biopsies and germline specimens, we identified tumor-specific epitopes in 29 mutant and 11 non-mutant proteins. Autoantibody enrichments for the top candidate autoantigen (NY-ESO-1) were validated using ELISA performed on the prostate cancer cohort and an independent cohort of 106 patients with melanoma. Our study recovers antigens of known importance and identifies novel tumor-specific epitopes of translational interest in advanced prostate cancer. Statement of significance Autoantibodies have been shown to inform treatment response and candidate drug targets in various cancers. We present the first large-scale profiling of autoantibodies in advanced prostate cancer, utilizing a new next-generation sequencing-based approach to antibody profiling to reveal novel cancer-specific antigens and epitopes. Disclosure of Potential Conflicts of Interest JJA reports receiving consulting income from Janssen Biotech and Merck and honoraria from Astellas for speaker’s fees. MR reports receiving commercial research support from Novartis, Johnson & Johnson, Merck, Astellas, and Medivation, and is a consultant/advisory board member for Constellation Pharmaceuticals, Amgen, Ambrx, Johnson & Johnson, and Bayer. A.R. has received honoraria from consulting with Amgen, Bristol-Myers Squibb, Chugai, Dynavax, Genentech, Merck, Nektar, Novartis, Roche and Sanofi, is or has been a member of the scientific advisory board and holds stock in Advaxis, Arcus Biosciences, Bioncotech Therapeutics, Compugen, CytomX, Five Prime, RAPT, ImaginAb, Isoplexis, Kite-Gilead, Lutris Pharma, Merus, PACT Pharma, Rgenix and Tango Therapeutics. FYF serves on the advisory board for Dendreon, EMD Serono, Janssen Oncology, Ferring, Sanofi, Blue Earth Diagnostics, Celgene, consults for Bayer, Medivation/Astellas, Genetech, and Nutcracker Therapeutics, has honoraria from Clovis Oncology, and is a founder and has an ownership stake in PFS Genomics. SGZ and FYF have patent applications with Decipher Biosciences. SGZ and FYF have a patent application licensed to PFS Genomics. SGZ and FYF have patent applications with Celgene. WAH, RW, KK, PSD, and JCS have ownership of stocks or shares at Serimmune, paid employment at Serimmune, board membership at Serimmune, and patent applications on behalf of Serimmune.

Identification of the antigens associated with antibodies is vital to understanding immune responses in the context of infection, autoimmunity, and cancer. Discovering antigens at a proteome scale could enable broader identification of antigens that are responsible for generating an immune response or driving a disease state. Although targeted tests for known antigens can be straightforward, discovering antigens at a proteome scale using protein and peptide arrays is time consuming and expensive. We leverage Serum Epitope Repertoire Analysis (SERA), an assay based on a random bacterial display peptide library coupled with NGS, to power the development of Protein-based Immunome Wide Association Study (PIWAS). PIWAS uses proteome-based signals to discover candidate antibody- antigen epitopes that are significantly elevated in a subset of cases compared to controls. After demonstrating statistical power relative to the magnitude and prevalence of effect in synthetic data, we apply PIWAS to systemic lupus erythematosus (SLE, n=31) and observe known autoantigens, Smith and Ribosomal P, within the 22 highest scoring candidate protein antigens across the entire human proteome. We validate the magnitude and location of the SLE specific signal against the Smith family of proteins using a cohort of patients who are positive by predicate anti-Sm tests. Collectively, these results suggest that PIWAS provides a powerful new tool to discover disease-associated serological antigens within any known proteome.