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We describe the establishment and current content of the ImmuneCODE™ database, which includes hundreds of millions of T-cell Receptor (TCR) sequences from over 1,400 subjects exposed to or infected with the SARS-CoV-2 virus, as well as over 160,000 high-confidence SARS-CoV-2-associated TCRs. This database is made freely available, and the data contained in it can be used to assist with global efforts to understand the immune response to the SARS-CoV-2 virus and develop new interventions.
Nolan, S., Vignali, M., Klinger, M., Dines, J.N., Kaplan, I.M., Svejnoha, E., et al. (2025). A large-scale database of T-cell receptor beta sequences and binding associations from natural and synthetic exposure to SARS-CoV-2. FRONTIERS IN IMMUNOLOGY, 16, --- [10.3389/fimmu.2025.1488851].
A large-scale database of T-cell receptor beta sequences and binding associations from natural and synthetic exposure to SARS-CoV-2
Nolan, Sean;Vignali, Marissa;Klinger, Mark;Dines, Jennifer N.;Kaplan, Ian M.;Svejnoha, Emily;Craft, Tracy;Boland, Katie;Pesesky, Mitchell W.;Gittelman, Rachel M.;Snyder, Thomas M.;Gooley, Christopher J.;Semprini, Simona;Cerchione, Claudio;Nicolini, Fabio;Mazza, Massimiliano;Delmonte, Ottavia M.;Dobbs, Kerry;Carreño-Tarragona, Gonzalo;Barrio, Santiago;Sambri, Vittorio;Martinelli, Giovanni;Goldman, Jason D.;Heath, James R.;Notarangelo, Luigi D.;Martinez-Lopez, Joaquin;Howie, Bryan;Carlson, Jonathan M.;Robins, Harlan S.
2025
Abstract
We describe the establishment and current content of the ImmuneCODE™ database, which includes hundreds of millions of T-cell Receptor (TCR) sequences from over 1,400 subjects exposed to or infected with the SARS-CoV-2 virus, as well as over 160,000 high-confidence SARS-CoV-2-associated TCRs. This database is made freely available, and the data contained in it can be used to assist with global efforts to understand the immune response to the SARS-CoV-2 virus and develop new interventions.
Nolan, S., Vignali, M., Klinger, M., Dines, J.N., Kaplan, I.M., Svejnoha, E., et al. (2025). A large-scale database of T-cell receptor beta sequences and binding associations from natural and synthetic exposure to SARS-CoV-2. FRONTIERS IN IMMUNOLOGY, 16, --- [10.3389/fimmu.2025.1488851].
Nolan, Sean; Vignali, Marissa; Klinger, Mark; Dines, Jennifer N.; Kaplan, Ian M.; Svejnoha, Emily; Craft, Tracy; Boland, Katie; Pesesky, Mitchell W.; ...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1049476
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
