胶质瘤-神经元回路重塑诱导区域免疫抑制 [visium]

数据包含 1 个文件(GSE289934_series_matrix.txt.gz),基于 Visium 空间转录组技术,聚焦胶质母细胞瘤中神经元回路重塑与区域免疫抑制的关系

geo
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基因组分类OtherGPL1905710090
GSE289934: Glioma-neuronal circuit remodeling induces regional immunosuppression [visium]

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

胶质瘤-神经元回路重塑诱导区域免疫抑制 [visium]

Glioma-neuronal circuit remodeling induces regional immunosuppression [visium]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Glioma-neuronal circuit remodeling induces regional immunosuppression [visium],属于肿瘤/脑肿瘤分类。数据包含 1 个文件(GSE289934_series_matrix.txt.gz),基于 Visium 空间转录组技术,聚焦胶质母细胞瘤中神经元回路重塑与区域免疫抑制的关系。源站描述指出,连接性升高的肿瘤区域呈现区域免疫抑制,伴随肿瘤相关巨噬细胞组成与炎症状态差异,并涉及 TSP1/Thbs1 基因敲除的临床前模型。该数据可用于研究胶质瘤神经元活动对免疫微环境的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经元活动驱动的机制影响胶质母细胞瘤细胞增殖和侵袭(1–7),且胶质母细胞瘤重塑神经元回路(8,9)。不同的瘤内区域通过一个恶性细胞亚群维持功能连接,该亚群通过其转录程序介导肿瘤内在的神经元连接和突触形成(8)。然而,肿瘤内在神经元活动对其他细胞(如免疫细胞)的影响仍未知。在此我们展示,胶质母细胞瘤内显示连接性升高的区域以区域免疫抑制为特征。这伴随肿瘤微环境中肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)的不同细胞组成和炎症状态。在临床前模型中,基因敲除 Thrombospondin-1(TSP1/Thbs1)——一种对胶质瘤诱导的神经元回路重塑至关重要的突触形成因子,

【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:Other、GPL19057、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=GSE289934

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

神经元活动驱动的机制影响胶质母细胞瘤细胞的增殖和侵袭(1–7),且胶质母细胞瘤会重塑神经回路(8,9)。不同的瘤内区域通过一群恶性细胞亚群维持功能连接,这些细胞通过其转录程序介导肿瘤内在的神经元连接和突触形成(8)。然而,肿瘤内在神经元活动对其他细胞(如免疫细胞)的影响仍不清楚。在此,我们展示胶质母细胞瘤中连接性升高的区域以局部免疫抑制为特征。这伴随着肿瘤微环境中肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)的不同细胞组成和炎症状态。在临床前模型中,胶质母细胞瘤细胞中血小板反应蛋白-1(TSP1/Thbs1)——一种对胶质瘤诱导的神经回路重塑至关重要的突触形成因子——的基因敲除抑制了突触形成和谷氨酸能神经元过度兴奋。

此外,这恢复了抗原呈递和促炎反应,促进了促炎性TAMs和CD8+ T细胞的浸润,并减轻了TAMs对T细胞增殖的免疫抑制作用。此外,药理学抑制谷氨酸能兴奋性神经元信号传导可使TAMs向免疫抑制性较低的表型转化,从而延长小鼠生存期。最后,药理学抑制谷氨酸能信号传导显示出增强基于免疫细胞疗法疗效的潜力。总之,我们的结果揭示了由胶质瘤-神经元回路重塑引起的先前未被认识的免疫抑制机制,并提示靶向胶质瘤-神经元-免疫串扰可为免疫治疗提供新途径。

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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