RCAS/tv-a弥漫性胶质瘤模型来源的原发性小鼠高级别胶质瘤细胞将初始T细胞重编程为免疫抑制性调节性T淋巴细胞

该数据集来自NCBI GEO,标题为原发性小鼠高级别胶质瘤细胞将初始T细胞重编程为免疫抑制性调节性T淋巴细胞,属于肿瘤/脑肿瘤分类

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基因组分类GPL2424710090
GSE274163: Primary murine high-grade glioma cells derived from RCAS/tv-a diffuse glioma model reprogram naïve T cells into immunosuppressive regulatory T lymphocytes.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

RCAS/tv-a弥漫性胶质瘤模型来源的原发性小鼠高级别胶质瘤细胞将初始T细胞重编程为免疫抑制性调节性T淋巴细胞

Primary murine high-grade glioma cells derived from RCAS/tv-a diffuse glioma model reprogram naïve T cells into immunosuppressive regulatory T lymphocytes.

该数据集来自NCBI GEO,标题为原发性小鼠高级别胶质瘤细胞将初始T细胞重编程为免疫抑制性调节性T淋巴细胞,属于肿瘤/脑肿瘤分类。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL24247,物种为小鼠(10090),共包含1个文件(GSE274163_series_matrix.txt.gz)。源站描述指出高级别胶质瘤和胶质母细胞瘤是最具侵袭性和致死性的脑肿瘤,标准治疗包括手术切除后放化疗,主要化疗药物为替莫唑胺(TMZ)及佐剂,而体外模型对研究胶质瘤生物学和测试新疗法至关重要,但常用细胞系存在无法维持原发肿瘤遗传和表型多样性等局限。该数据可用于研究胶质瘤微环境中T细胞重编程为调节性T细胞的免疫抑制机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高级别胶质瘤(HGG)和胶质母细胞瘤(GBM)是最具侵袭性和致死性的脑肿瘤。目前的标准治疗(SOC)包括大体安全的手术切除,随后进行放化疗。主要的化疗药物是DNA烷化剂替莫唑胺(TMZ)和佐剂。由于治疗方案陈旧且缺乏特异性治疗,迫切需要并日益需要增进对肿瘤生物学的理解,并设计更有效的治疗策略。体外模型对于研究胶质瘤生物学和测试新的治疗方法至关重要。虽然使用市售和患者来源的胶质瘤细胞系进行体外研究是常见做法,但它们表现出若干局限性,包括无法维持原发肿瘤的遗传和表型多样性、随时间发生遗传漂变,以及

【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:GPL24247、10090。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=GSE274163

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 02 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

高级别胶质瘤(HGG)和胶质母细胞瘤(GBM)是最具侵袭性和致死性的脑肿瘤。目前的标准治疗(SOC)包括大体安全的手术切除,随后进行放化疗。主要的化疗药物是DNA烷化剂替莫唑胺(TMZ)及辅助用药。由于治疗方案陈旧且缺乏特异性治疗手段,迫切且日益需要加深对肿瘤生物学的理解,并设计更有效的治疗策略。体外模型对于研究胶质瘤生物学和测试新型治疗方法至关重要。尽管使用市售及患者来源的胶质瘤细胞系进行体外研究是常见做法,但这些细胞系存在若干局限性,包括无法维持原发肿瘤的遗传和表型多样性、随时间发生遗传漂变,以及往往缺乏患者肿瘤的侵袭性和干细胞样特征。这些局限性可能导致结果不一致且不可重复,阻碍转化研究的进展。

在本研究中,我们建立了一种新型的原代小鼠高级别胶质瘤细胞系,该细胞系分离自携带HGG的免疫健全RCAS/t-va小鼠。我们对转录组和表型进行了表征,以确保该细胞系符合高级别胶质瘤的特性,并保留重编程原代小鼠T淋巴细胞的能力。

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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