破坏usp14介导的PARP1动态在胶质瘤中恢复MIC-A/B驱动的抗原非依赖性CD8⁺T细胞杀伤
该数据集来自search.dataone.org,聚焦胶质瘤中MIC-A/B表达下调的调控机制。研究利用单细胞RNA测序和空间转录组学,在小鼠胶质瘤中鉴定出USP14为关键调控因子,并通过蛋白质组学、免疫共沉淀、染色质免疫共沉淀、免疫荧光和泛素化实验解析USP14、PARP1与NFIL3的相互作用,

基本信息
资源简介
破坏usp14介导的PARP1动态在胶质瘤中恢复MIC-A/B驱动的抗原非依赖性CD8⁺T细胞杀伤
Disrupting usp14-mediated PARP1 dynamics reinstates mic-a/b-driven antigen-independent CD8⺠t-cell killing in glioma
该数据集来自search.dataone.org,聚焦胶质瘤中MIC-A/B表达下调的调控机制。研究利用单细胞RNA测序和空间转录组学,在小鼠胶质瘤中鉴定出USP14为关键调控因子,并通过蛋白质组学、免疫共沉淀、染色质免疫共沉淀、免疫荧光和泛素化实验解析USP14、PARP1与NFIL3的相互作用,同时结合颅内肿瘤模型评估USP14抑制联合免疫治疗对肿瘤发生和抗肿瘤免疫的影响。数据可用于探索抗原非依赖性CD8⁺T细胞杀伤机制及胶质瘤免疫治疗抵抗研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):抗原丢失是免疫治疗耐药的主要机制。MIC-A/B是肿瘤细胞表达的应激诱导配体,可激活细胞毒性免疫细胞上的NKG2D,并介导NKG2D依赖的、抗原非依赖性的肿瘤细胞杀伤,但其在胶质瘤中表达降低的机制尚不清楚。我们利用单细胞RNA测序和空间转录组学,研究了小鼠胶质瘤中的异位MIC-A/B,并通过去泛素化酶筛选鉴定出USP14是关键调控因子。蛋白质组学、免疫共沉淀、染色质免疫共沉淀、免疫荧光和泛素化实验表征了USP14、PARP1与NFIL3之间的相互作用,而颅内肿瘤模型结合USP14抑制和免疫治疗,以评估对肿瘤发生和抗肿瘤免疫的影响。我们发现MIC-A/B增加了CD8⁺T细胞浸润并逆转了exh
【主题与分类】
主题标签:USP14、Glioma、CD8⺠T、Immunotherapy、PARP1。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aad14b4d2960761025e25717dfd3381d868f20384f4213601f8cb6477e4fd34ff
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
抗原丢失是免疫治疗耐药的主要机制之一。MIC-A/B是肿瘤细胞表达的应激诱导配体,可激活细胞毒性免疫细胞上的NKG2D,并介导NKG2D依赖的、抗原非依赖性的肿瘤细胞杀伤,但其在胶质瘤中表达降低的机制尚不清楚。我们利用单细胞RNA测序和空间转录组学研究了小鼠胶质瘤中的异位MIC-A/B,并通过去泛素化酶筛选鉴定出USP14是关键调控因子。蛋白质组学、共免疫沉淀、染色质免疫沉淀、免疫荧光和泛素化实验表征了USP14、PARP1和NFIL3之间的相互作用,而颅内肿瘤模型结合USP14抑制与免疫治疗,以评估其对肿瘤发生和抗肿瘤免疫的影响。
我们发现,MIC-A/B增加了CD8⁺ T细胞浸润并逆转了耗竭,且USP14通过在赖氨酸653位点的K63连接去泛素化稳定了PARP1,从而减少了NFIL3……,# 破坏USP14介导的PARP1动态可恢复MIC-A/B驱动的抗原非依赖性CD8⁺ T细胞杀伤胶质瘤
数据集DOI:10.5061/dryad.vq83bk47n
该数据集包含经过处理的数据,用于重现关键的转录组分析,以检验以下假设:恢复应激配体信号传导(MIC-A/B–NKG2D轴)和/或抑制去泛素化酶USP14(IU1)能够重塑GL261小鼠颅内胶质瘤模型中的免疫微环境,并与增强的细胞毒性免疫程序相一致。数据以按样本标准化的表达矩阵形式提供,以便于下游重复使用。
数据与文件结构说明
本次提交包含三个相互协调的模块:
(1) 来自MICAB过表达(MICAB-OE)肿瘤及匹配对照肿瘤的CD45⁺ scRNA-seq(按样本标准化的矩阵),可用于免疫细胞聚类/注释以及比较CD8⁺ T细胞状态分布(例如,效应细胞与耗竭
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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