新辅助PD-1阻断治疗胶质母细胞瘤患者的细胞与转录免疫应答数据集

该数据集来自NCBI GEO,收录新辅助PD-1阻断治疗胶质母细胞瘤患者的细胞与转录免疫应答研究。数据包含1个文件,采用高通量测序表达谱技术,涉及人源样本

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基因组分类GPL246769606
GSE154795: Cellular and transcriptional immune responses induced by neoadjuvant PD-1 blockade in glioblastoma patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

新辅助PD-1阻断治疗胶质母细胞瘤患者的细胞与转录免疫应答数据集

Cellular and transcriptional immune responses induced by neoadjuvant PD-1 blockade in glioblastoma patients

该数据集来自NCBI GEO,收录新辅助PD-1阻断治疗胶质母细胞瘤患者的细胞与转录免疫应答研究。数据包含1个文件,采用高通量测序表达谱技术,涉及人源样本。研究利用质谱流式、单细胞RNA测序和定量多重免疫荧光,刻画恶性胶质瘤浸润髓系细胞与T淋巴细胞的表型及单细胞转录组,并分析复发胶质母细胞瘤患者接受新辅助PD-1检查点阻断后的变化。可用于肿瘤免疫微环境、免疫治疗应答及脑肿瘤相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤微环境中肿瘤浸润淋巴细胞和巨噬细胞的分化与效应功能对于有效的抗肿瘤免疫应答至关重要,尽管在脑癌患者中对此的直接证据仍表征不足。我们利用质谱流式、单细胞RNA测序和定量多重免疫荧光,全面表征了浸润恶性胶质瘤的髓系细胞和T淋巴细胞的表型及单细胞转录组,并确定了在复发胶质母细胞瘤患者中这些细胞群体在新辅助PD-1检查点阻断后如何变化。髓单核细胞谱系细胞约占免疫细胞浸润的四分之三,T淋巴细胞在密度和百分比上是下一个主要免疫细胞亚群,但在新辅助PD-1抗体阻断后,其比例

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE154795

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 15 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

肿瘤浸润淋巴细胞和巨噬细胞在肿瘤微环境中的分化及效应功能对于有效的抗肿瘤免疫应答至关重要,尽管在脑癌患者中对此的直接证据仍缺乏充分表征。我们采用质谱流式细胞术、单细胞RNA测序和定量多重免疫荧光技术,全面表征了浸润恶性胶质瘤的髓系细胞和T淋巴细胞的表型及单细胞转录组,并确定了在复发性胶质母细胞瘤患者接受新辅助PD-1检查点阻断后这些细胞群体如何变化。髓单核细胞谱系细胞约占免疫细胞浸润的3/4,T淋巴细胞在密度和百分比上是下一个主要免疫细胞亚群,但在新辅助PD-1抗体阻断后,髓系细胞与T细胞的比例显著下降。随后,我们使用单细胞RNA测序全面定义了这些肿瘤中淋巴样和髓样群体的转录谱。

接受新辅助PD-1检查点抑制剂治疗的复发性GBM患者,其具有效应T细胞转录程序的CD8+ T细胞比例更高。效应T细胞群体的增加与干扰素应答型巨噬细胞簇对趋化因子CXCL9和CXCL10的显著上调相关。重要的是,我们还发现,新辅助PD-1阻断与肿瘤微环境中CD8+ T细胞和肿瘤相关巨噬细胞之间细胞相互作用的显著增加相关。总之,这些发现表明,新辅助PD-1阻断可增加效应T细胞浸润和分化,但受到肿瘤相关巨噬细胞适应性抵抗和免疫抑制的阻碍。未来针对这一占主导地位的免疫抑制性髓系细胞群体的治疗策略可能

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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