Abstract Background Accuracy in quantitative real-time RT-PCR is dependent on high quality RNA, consistent cDNA synthesis, and validated stable reference genes for data normalization. Reference genes used for normalization impact the results generated from expression studies and, hence, should be evaluated prior to use across samples and treatments. Few statistically validated reference genes have been reported in grapevine. Moreover, success in isolating high quality RNA from grapevine tissues is typically limiting due to low pH, and high polyphenolic and polysaccharide contents. Results We describe optimization of an RNA isolation procedure that compensates for the low pH found in grape berries and improves the ability of the RNA to precipitate. This procedure was tested on pericarp and seed developmental series, as well as steady-state leaf, root, and flower tissues. Additionally, the expression stability of actin, AP47 (clathrin-associated protein), cyclophilin, EF1-α (elongation factor 1-α), GAPDH (glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase), MDH (malate dehydrogenase), PP2A (protein phosphatase), SAND, TIP41, α-tubulin, β-tubulin, UBC (ubiquitin conjugating enzyme), UBQ-L40 (ubiquitin L40) and UBQ10 (polyubiquitin) were evaluated on Vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon pericarp using three different statistical approaches. Although several of the genes proved to be relatively stable, no single gene outperformed all other genes in each of the three evaluation methods tested. Furthermore, the effect of using one reference gene versus normalizing to the geometric mean of several genes is presented for the expression of an aquaporin and a sucrose transporter over a developmental series. Conclusion In order to quantify relative transcript abundances accurately using real-time RT-PCR, we recommend that combinations of several genes be used for normalization in grape berry development studies. Our data support GAPDH, actin, EF1-α and SAND as the most relevant reference genes for this purpose.

The vascular interface of the brain, known as the blood-brain barrier (BBB), is understood to maintain brain function in part via its low transcellular permeability1-3. Yet, recent studies have demonstrated that brain ageing is sensitive to circulatory proteins4,5. Thus, it is unclear whether permeability to individually injected exogenous tracers-as is standard in BBB studies-fully represents blood-to-brain transport. Here we label hundreds of proteins constituting the mouse blood plasma proteome, and upon their systemic administration, study the BBB with its physiological ligand. We find that plasma proteins readily permeate the healthy brain parenchyma, with transport maintained by BBB-specific transcriptional programmes. Unlike IgG antibody, plasma protein uptake diminishes in the aged brain, driven by an age-related shift in transport from ligand-specific receptor-mediated to non-specific caveolar transcytosis. This age-related shift occurs alongside a specific loss of pericyte coverage. Pharmacological inhibition of the age-upregulated phosphatase ALPL, a predicted negative regulator of transport, enhances brain uptake of therapeutically relevant transferrin, transferrin receptor antibody and plasma. These findings reveal the extent of physiological protein transcytosis to the healthy brain, a mechanism of widespread BBB dysfunction with age and a strategy for enhanced drug delivery.

Accurate prediction of antigen presentation by human leukocyte antigen (HLA) class II molecules would be valuable for vaccine development and cancer immunotherapies. Current computational methods trained on in vitro binding data are limited by insufficient training data and algorithmic constraints. Here we describe MARIA (major histocompatibility complex analysis with recurrent integrated architecture; https://maria.stanford.edu/ ), a multimodal recurrent neural network for predicting the likelihood of antigen presentation from a gene of interest in the context of specific HLA class II alleles. In addition to in vitro binding measurements, MARIA is trained on peptide HLA ligand sequences identified by mass spectrometry, expression levels of antigen genes and protease cleavage signatures. Because it leverages these diverse training data and our improved machine learning framework, MARIA (area under the curve = 0.89–0.92) outperformed existing methods in validation datasets. Across independent cancer neoantigen studies, peptides with high MARIA scores are more likely to elicit strong CD4+ T cell responses. MARIA allows identification of immunogenic epitopes in diverse cancers and autoimmune disease. A neural network trained on diverse datasets improves prediction of HLA class II epitope presentation.

Cancer somatic mutations can generate neoantigens that distinguish malignant from normal cells. However, the personalized identification and validation of neoantigens remains a major challenge. Here we discover neoantigens in human mantle-cell lymphomas by using an integrated genomic and proteomic strategy that interrogates tumour antigen peptides presented by major histocompatibility complex (MHC) class I and class II molecules. We applied this approach to systematically characterize MHC ligands from 17 patients. Remarkably, all discovered neoantigenic peptides were exclusively derived from the lymphoma immunoglobulin heavy- or light-chain variable regions. Although we identified MHC presentation of private polymorphic germline alleles, no mutated peptides were recovered from non-immunoglobulin somatically mutated genes. Somatic mutations within the immunoglobulin variable region were almost exclusively presented by MHC class II. We isolated circulating CD4

Physical exercise is generally beneficial to all aspects of human and animal health, slowing cognitive ageing and neurodegeneration1. The cognitive benefits of physical exercise are tied to an increased plasticity and reduced inflammation within the hippocampus2-4, yet little is known about the factors and mechanisms that mediate these effects. Here we show that 'runner plasma', collected from voluntarily running mice and infused into sedentary mice, reduces baseline neuroinflammatory gene expression and experimentally induced brain inflammation. Plasma proteomic analysis revealed a concerted increase in complement cascade inhibitors including clusterin (CLU). Intravenously injected CLU binds to brain endothelial cells and reduces neuroinflammatory gene expression in a mouse model of acute brain inflammation and a mouse model of Alzheimer's disease. Patients with cognitive impairment who participated in structured exercise for 6 months had higher plasma levels of CLU. These findings demonstrate the existence of anti-inflammatory exercise factors that are transferrable, target the cerebrovasculature and benefit the brain, and are present in humans who engage in exercise.

ABSTRACT Major histocompatibility complex class II (MHC-II) antigen presentation underlies a wide range of immune responses in health and disease. However, how MHC-II antigen presentation is regulated by the peptide-loading catalyst HLA-DM (DM), its associated modulator, HLA-DO (DO), is incompletely understood. This is due largely to technical limitations: model antigen presenting cell (APC) systems that express these MHC-II peptidome regulators at physiologically variable levels have not been described. Likewise, computational prediction tools that account for DO and DM activities are not presently available. To address these gaps, we created a panel of single MHC-II allele, HLA-DR4-expressing APC lines that cover a wide range of DO:DM ratio states. Using a combined immunopeptidomic and proteomic discovery strategy, we measured the effects DO:DM ratios have on peptide presentation by surveying over 10,000 unique DR4-presented peptides. The resulting data provide insight into peptide characteristics that influence their presentation with increasing DO:DM ratios. These include DM-sensitivity, peptide abundance, binding affinity and motif, peptide length and register positioning on the source protein. These findings have implications for designing improved HLA-II prediction algorithms and research strategies for dissecting the variety of functions that different APCs serve in the body. IN BRIEF Peptides presented by MHC-II are critical to adaptive immune function. The non-canonical MHC molecules HLA-DM and HLA-DO cooperatively regulate MHC-II function, but how varied DO-to-DM ratios across different APCs and cellular contexts might influence their immunopeptide repertoires is unclear. We address this by measuring cell lines expressing these two proteins spanning a range of relative abundances. We found that peptides could be categorized according to how robustly they were presented at different DO:DM ratios. Importantly, this presentation was only partially linked to predicted affinity to the MHC-II molecule. HIGHLIGHTS Describe MHC-class II peptide repertoires from a unique HLA-DR4 cell line panel with increasing DO:DM ratios. Demonstrate striking and divergent changes in MHC-II immunopeptidomes that result from the tuning function of DO:DM. These findings bridge gap in understanding and predicting MHC-II antigen presentation. GRAPHICAL ABSTRACT

Transport of LDL-derived cholesterol from lysosomes into the cytoplasm requires NPC1 protein; NPC1L1 mediates uptake of dietary cholesterol. We introduced single disulfide bonds into NPC1 and NPC1L1 to explore the importance of inter-domain dynamics in cholesterol transport. Using a sensitive method to monitor lysosomal cholesterol efflux, we find that NPC1's N-terminal domain need not release from the rest of the protein for efficient cholesterol export. Either introducing single disulfide bonds to constrain lumenal/extracellular domains or shortening a cytoplasmic loop abolishes transport activity by both NPC1 and NPC1L1. The widely prescribed cholesterol uptake inhibitor, Ezetimibe, blocks NPC1L1; we show that interface residues that lie at the interface between NPC1L1's three extracellular domains comprise the drug's binding site. These data support a model in which cholesterol passes through the cores of NPC1/NPC1L1 proteins; concerted movement of various domains is needed for transfer and Ezetimibe blocks transport by binding to multiple domains simultaneously.

Broadly effective vaccines against dengue virus (DENV) infection have remained elusive, despite rising infection rates in the developing world. Infection-specific peptide ligands presented on Major Histocompatibility Complexes (MHC) open new avenues for developing T-cell-based interventions. Past efforts towards mapping viral MHC epitopes were based on computational predictions that only partially reflected actual antigen presentation. To empirically identify DENV-specific MHC ligands, we developed an immuno-proteomics approach for interrogating DENV- and self-derived MHC ligands from infected B-lymphocytes. Here, we report four fundamental findings: First, over 700 infection-specific MHC-ligands reflected host cellular responses to DENV that were not apparent from the proteome. Second, we report 121 viral MHC-I ligands (108 novel) which clustered into discrete hotspots across the DENV polyprotein, some of which spanned DENV polyprotein components, described here as MHC ligands for the first time. Third, we found DENV ligands which were distinctly presented by MHC alleles previously associated with either high or low anti-DENV response. Fourth, we demonstrate that while our in vitro assay only overlapped with a small fraction of previously described DENV T-cell epitopes, several novel MHC ligands identified here were recognized by T-cells from DENV-infected patients despite having low binding affinities. Together, these discoveries suggest that virus and host-derived MHC ligands have under-exploited potential for describing the cell biology of DENV infection, and as candidates for designing effective DENV vaccines.

Thousands of protein post-translational modifications (PTMs) dynamically impact nearly all cellular functions. Mass spectrometry is well suited to PTM identification, but proteome-scale analyses are biased towards PTMs with existing enrichment methods. To measure the full landscape of PTM regulation, software must overcome two fundamental challenges: intractably large search spaces and difficulty distinguishing correct from incorrect identifications. Here, we describe TagGraph, software that overcomes both challenges with a string-based search method orders of magnitude faster than current approaches, and probabilistic validation model optimized for PTM assignments. When applied to a human proteome map, TagGraph tripled confident identifications while revealing thousands of modification types on nearly one million sites spanning the proteome. We expand known sites by orders of magnitude for highly abundant yet understudied PTMs such as proline hydroxylation, and derive tissue-specific insight into these PTMs' roles. TagGraph expands our ability to survey the full landscape of PTM function and regulation.

Physical exercise seems universally beneficial to human and animal health, slowing cognitive aging and neurodegeneration. Cognitive benefits are tied to increased plasticity and reduced inflammation within the hippocampus, yet little is known about the factors and mechanisms mediating these effects. We discovered 'runner' plasma, collected from voluntarily running mice, infused into sedentary mice recapitulates the cellular and functional benefits of exercise on the brain. Importantly, runner plasma reduces baseline neuroinflammatory gene expression and prominently suppresses experimentally induced brain inflammation. Plasma proteomic analysis shows a striking increase in complement cascade inhibitors including clusterin, which is necessary for the anti-inflammatory effects of runner plasma. Cognitively impaired patients participating in structured exercise for 6 months showed higher plasma clusterin levels, which correlated positively with improvements in endurance and aerobic capacity. These findings demonstrate the existence of anti-inflammatory ′exercise factors′ that are transferrable, benefit the brain, and are present in humans engaging in exercise.