GSE337492:CD300A通过JAK2/STAT3信号轴驱动胶质母细胞瘤进展并调控M2巨噬细胞极化

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE337492_series_matrix.txt.gz),主题为胶质母细胞瘤中CD300A通过JAK2/STAT3信号轴调控M2巨噬细胞极化的高通量表达谱数据

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时间序列分类GPL342849606
GSE337492: CD300A drives glioblastoma progression by orchestrating M2 macrophage polarization via the JAK2/STAT3 signaling axis

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE337492:CD300A通过JAK2/STAT3信号轴驱动胶质母细胞瘤进展并调控M2巨噬细胞极化

CD300A drives glioblastoma progression by orchestrating M2 macrophage polarization via the JAK2/STAT3 signaling axis

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE337492_series_matrix.txt.gz),主题为胶质母细胞瘤中CD300A通过JAK2/STAT3信号轴调控M2巨噬细胞极化的高通量表达谱数据。数据覆盖肿瘤微环境中肿瘤相关巨噬细胞极化的分子机制研究,可用于分析CD300A在胶质母细胞瘤进展及免疫抑制中的作用,支持基因表达模式分类与相关机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)是最致命的原发性颅内恶性肿瘤,以侵袭性复发和极差的预后为特征。尽管实施了包括最大范围手术切除、放疗和化疗在内的多模式标准治疗,临床结局仍不理想。治疗抵抗的关键决定因素是高免疫抑制性肿瘤微环境(TME)。肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)占肿瘤质量的30-50%,是TME内主要的免疫群体,也是GBM相关免疫抑制的关键协调者。虽然TAMs主要通过分泌细胞因子、血管生成因子和基质金属蛋白酶而主要获得促肿瘤的M2样表型以促进肿瘤进展,但调控这种极化的分子机制仍不清楚。在此,我们鉴定出免疫调节

【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:GPL34284、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=GSE337492

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 08 202,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(GBM)是最致命的原发性颅内恶性肿瘤,以侵袭性复发和极差的预后为特征。尽管采用了多模式标准治疗,包括最大程度的手术切除、放疗和化疗,临床结局仍不令人满意。治疗耐药的一个关键决定因素是高免疫抑制性的肿瘤微环境(TME)。肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)占肿瘤质量的30-50%,是TME内主要的免疫细胞群体,也是GBM相关免疫抑制的关键协调者。TAMs主要获得促肿瘤的M2样表型,通过分泌细胞因子、血管生成因子和基质金属蛋白酶促进肿瘤进展,但调控这种极化的分子机制仍不清楚。在此,我们鉴定免疫调节受体CD300A是GBM中M2巨噬细胞极化的关键驱动因素。临床标本分析表明,CD300A在GBM组织中显著上调,并与M2标志物CD163呈正相关。

在巨噬细胞模型中,我们发现M2诱导后CD300A表达显著上调,与经典M2标志物(包括CD206和Arg-1)的诱导相平行。在功能上,CD300A的异位过表达显著上调了经典M2标志物CD206、Arg-1和FIZZ1,而CD300A敲低则减弱了该表型。在机制上,我们证明CD300A通过激活JAK2/STAT3信号轴促进M2极化。此外,研究发现CD300A介导的M2极化通过诱导VEGFA分泌增强GBM细胞的增殖、迁移和侵袭。总之,我们的发现阐明了一条新的CD300A-JAK2/STAT3-VEGFA信号轴,将免疫调节与恶性进展相偶联,突出表明CD300A是调节GBM中TAMs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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