胶质瘤诱导小胶质细胞DNMT3A减少促进抗肿瘤表型

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胶质瘤诱导小胶质细胞中 DNMT3A 减少并促进抗肿瘤表型,属于肿瘤与脑肿瘤方向。研究关注胶质母细胞瘤刺激下小胶质细胞经反应状态获得抗肿瘤属性,并与 DNMT3A 染色质占据减少和 DNA 去甲基化相关,可用于探索小胶质细胞状态转变、基因表达变化及潜在抗肿瘤机制

geo
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基因组分类GPL1311210090
GSE314250: Glioma-induced DNMT3A reduction in microglia promotes an anti-tumoral phenotype.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

胶质瘤诱导小胶质细胞DNMT3A减少促进抗肿瘤表型

Glioma-induced DNMT3A reduction in microglia promotes an anti-tumoral phenotype.

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胶质瘤诱导小胶质细胞中 DNMT3A 减少并促进抗肿瘤表型,属于肿瘤与脑肿瘤方向。数据包含 1 个文件,样例为 GSE314250_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱平台 GPL13112,物种为 10090。研究关注胶质母细胞瘤刺激下小胶质细胞经反应状态获得抗肿瘤属性,并与 DNMT3A 染色质占据减少和 DNA 去甲基化相关,可用于探索小胶质细胞状态转变、基因表达变化及潜在抗肿瘤机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(IDH1 野生型)是侵袭性原发性脑肿瘤,预后极差,会促进小胶质细胞(脑内驻留的先天免疫细胞)的募集,并最终使其活化为支持肿瘤的表型,从而增强胶质瘤的增殖和侵袭能力。在此,我们报告,在胶质瘤细胞刺激后,小胶质细胞经由一种具有抗肿瘤特性的反应状态转变,该状态与 DNA 甲基转移酶 3A(DNMT3A)染色质占据减少和 DNA 去甲基化相偶联,从而促进与转化生长因子 beta(TGF-b)依赖性小胶质细胞稳态和小胶质细胞 sensome 相关的基因集表达。我们发现,在小胶质细胞中抑制 Dnmt3a 表达后,这些细胞在体外和体内均保持抗肿瘤属性。在同基因免疫健全的胶质母细胞瘤小鼠模型中,脑内递送反义寡核苷酸

【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:GPL13112、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=GSE314250

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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

胶质母细胞瘤,IDH1野生型,是一种侵袭性原发性脑肿瘤,预后极差,会促进小胶质细胞(脑内固有的先天免疫细胞)的募集,并最终使其活化为肿瘤支持性表型,从而增强胶质瘤的增殖和侵袭能力。在此,我们报道,在胶质瘤细胞刺激下,小胶质细胞会经过一种具有抗肿瘤特性的反应性状态,该状态伴随着DNA甲基转移酶3A(DNMT3A)染色质占据减少和DNA去甲基化,从而促进与转化生长因子β(TGF-b)依赖性小胶质细胞稳态及小胶质细胞感知组相关的基因集表达。我们发现,在小胶质细胞中抑制Dnmt3a表达后,这些细胞在体外和体内均维持抗肿瘤属性。在一种同基因免疫活性胶质母细胞瘤小鼠模型中,脑内递送靶向Dnmt3a表达的反义寡核苷酸可导致小胶质细胞活化并减少肿瘤生长。

综上所述,我们的研究结果揭示了DNA去甲基化在调控胶质瘤细胞诱导的小胶质细胞激活中的参与,并表明小胶质细胞中的DNMT3A是治疗包括小胶质细胞成分在内的脑肿瘤如胶质母细胞瘤的潜在治疗靶点。

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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