Vitellogenin genes A1 and B1 are linked in the Xenopus laevis genome.

Genomic clones containing the Xenopus laevis vitellogenin gene B1 have been isolated from DNA libraries and characterized by heteroduplex mapping in the electron microscope, restriction endonuclease analysis, and in vitro transcription in a HeLa whole-cell extract. Sequences from the 3'-flanking region of the previously isolated A1 vitellogenin gene were found in the 5'-flanking region of this B1 gene. Thus, the two genes are linked, with 15.5 kilobase pairs of DNA between them. Their length is about 22 kilobase pairs (A1 gene) and 16.5 kilobase pairs (B1 gene) and they have the following arrangement: 5'-A1 gene-spacer-B1 gene-3'. The analysis of heteroduplexes formed between the two genes revealed several regions of homology. Both genes are in the same orientation and, therefore, are transcribed from the same DNA strand. The possible events by which the vitellogenin gene family arose in Xenopus laevis are discussed.

eVOC: a controlled vocabulary for unifying gene expression data.

Expression data contribute significantly to the biological value of the sequenced human genome, providing extensive information about gene structure and the pattern of gene expression. ESTs, together with SAGE libraries and microarray experiment information, provide a broad and rich view of the transcriptome. However, it is difficult to perform large-scale expression mining of the data generated by these diverse experimental approaches. Not only is the data stored in disparate locations, but there is frequent ambiguity in the meaning of terms used to describe the source of the material used in the experiment. Untangling semantic differences between the data provided by different resources is therefore largely reliant on the domain knowledge of a human expert. We present here eVOC, a system which associates labelled target cDNAs for microarray experiments, or cDNA libraries and their associated transcripts with controlled terms in a set of hierarchical vocabularies. eVOC consists of four orthogonal controlled vocabularies suitable for describing the domains of human gene expression data including Anatomical System, Cell Type, Pathology and Developmental Stage. We have curated and annotated 7016 cDNA libraries represented in dbEST, as well as 104 SAGE libraries,with expression information,and provide this as an integrated, public resource that allows the linking of transcripts and libraries with expression terms. Both the vocabularies and the vocabulary-annotated libraries can be retrieved from http://www.sanbi.ac.za/evoc/. Several groups are involved in developing this resource with the aim of unifying transcript expression information.

The use of positional scanning synthetic combinatorial libraries (PS-SCL) to study T Lympohcyte specificity and degeneracy

Les cellules CD8? T cytolytiques (CTL) sont les principaux effecteurs du système immunitaire adaptatif contre les infections et les tumeurs. La récente identification d?antigènes tumoraux humains reconnus par des cellules T cytolytiques est la base pour le, développement des vaccins antigène spécifiques contre le cancer. Le nombre d?antigènes tumoraux reconnus par des CTL que puisse être utilisé comme cible pour la vaccination des patients atteints du cancer est encore limité. Une nouvelle technique, simple et rapide, vient d?être proposée pour l?identification d?antigènes reconnus par des CTL. Elle se base sur l?utilisation de librairies combinatoriales de peptides arrangées en un format de "scanning" ou balayage par position (PS-SCL). La première partie de cette étude a consisté à valider cette nouvelle technique par une analyse détaillée de la reconnaissance des PS-SCL par différents clones de CTL spécifiques pour des antigènes associés à la tumeur (TAA) connus ainsi que par des clones de spécificité inconnue. Les résultats de ces analyses révèlent que pour tous les clones, la plupart des acides aminés qui composent la séquence du peptide antigénique naturel ont été identifiés par l?utilisation des PS-SCL. Les résultats obtenus ont permis d?identifier des peptides analogues ayant une antigènicité augmentée par rapport au peptide naturel, ainsi que des peptides comportant de multiples modifications de séquence, mais présentant la même réactivité que le peptide naturel. La deuxième partie de cette étude a consisté à effectuer des analyses biométriques des résultats complexes générés par la PS-SCL. Cette approche a permis l?identification des séquences correspondant aux épitopes naturels à partir de bases de données de peptides publiques. Parmi des milliers de peptides, les séquences naturelles se trouvent comprises dans les 30 séquences ayant les scores potentiels de stimulation les plus élevés pour chaque TAA étudié. Mais plus important encore, l?utilisation des PS-SCL avec un clone réactif contre des cellules tumorales mais de spécificité inconnue nous a permis d?identifier I?epitope reconnu par ce clone. Les données présentées ici encouragent l?utilisation des PS-SCL pour l?identification et l?optimisation d?épitopes pour des CTL réactifs anti-tumoraux, ainsi que pour l?étude de la reconnaissance dégénérée d?antigènes par les CTL.<br/><br/>CD8+ cytolytic T lymphocytes (CTL) are the main effector cells of the adaptive immune system against infection and tumors. The recent identification of moleculariy defined human tumor Ags recognized by autologous CTL has opened new opportunities for the development of Ag-specific cancer vaccines. Despite extensive work, however, the number of CTL-defined tumor Ags that are suitable targets for the vaccination of cancer patients is still limited, especially because of the laborious and time consuming nature of the procedures currentiy used for their identification. The use of combinatorial peptide libraries in positionai scanning format (Positional Scanning Synthetic Combinatorial Libraries, PS-SCL)' has recently been proposed as an alternative approach for the identification of these epitopes. To validate this approach, we analyzed in detail the recognition of PS-SCL by tumor-reactive CTL clones specific for multiple well-defined tumor-associated Ags (TAA) as well as by tumor-reactive CTL clones of unknown specificity. The results of these analyses revealed that for all the TAA-specific clones studied most of the amino acids composing the native antigenic peptide sequences could be identified through the use of PS-SCL. Based on the data obtained from the screening of PS-SCL, we could design peptide analogs of increased antigenicity as well as cross-reactive analog peptides containing multiple amino acid substitutions. In addition, the resuits of PS-SCL-screening combined with a recently developed biometric data analysis (PS-SCL-based biometric database analysis) allowed the identification of the native peptides in public protein databases among the 30 most active sequences, and this was the case for all the TAA studied. More importantiy, the screening of PS- SCL with a tumor-reactive CTL clone of unknown specificity resulted in the identification of the actual epitope. Overall, these data encourage the use of PS-SCL not oniy for the identification and optimization of tumor-associated CTL epitopes, but also for the analysis of degeneracy in T lymphocyte receptor (TCR) recognition of tumor Ags.<br/><br/>Les cellules T CD8? cytolytiques font partie des globules blancs du sang et sont les principales responsables de la lutte contre les infections et les tumeurs. Les immunologistes cherchent depuis des années à identifier des molécules exprimées et présentées à la surface des tumeurs qui puissent être reconnues par des cellules T CD8? cytolytiques capables ensuite de tuer ces tumeurs de façon spécifique. Ce type de molécules représente la base pour le développement de vaccins contre le cancer puisqu?elles pourraient être injectées aux patients afin d?induire une réponse anti- tumorale. A présent, il y a très peu de molécules capables de stimuler le système immunitaire contre les tumeurs qui sont connues parce que les techniques développées à ce jour pour leur identification sont complexes et longues. Une nouvelle technique vient d?être proposée pour l?identification de ce type de molécules qui se base sur l?utilisation de librairies de peptides. Ces librairies représentent toutes les combinaisons possibles des composants de base des molécules recherchées. La première partie de cette étude a consisté à valider cette nouvelle technique en utilisant des cellules T CD8? cytolytiques capables de tuer des cellules tumorales en reconnaissant une molécule connue présente à leur surface. On a démontré que l?utilisation des librairies permet d?identifier la plupart des composants de base de la molécule reconnue par les cellules T CD8? cytolytiques utilisées. La deuxième partie de cette étude a consisté à effectuer une recherche des molécules potentiellement actives dans des protéines présentes dans des bases des données en utilisant un programme informatique qui permet de classer les molécules sur la base de leur activité biologique. Parmi des milliers de molécules de la base de données, celles reconnues par nos cellules T CD8? cytolytiques ont été trouvées parmi les plus actives. Plus intéressant encore, la combinaison de ces deux techniques nous a permis d?identifier la molécule reconnue par une population de cellules T CD8? cytolytiques ayant une activité anti-tumorale, mais pour laquelle on ne connaissait pas la spécificité. Nos résultats encouragent l?utilisation des librairies pour trouver et optimiser des molécules reconnues spécifiquement par des cellules T CD8? cytolytiques capables de tuer des tumeurs.