GL261 小鼠脑肿瘤及 MHC II 缺陷肿瘤微环境中免疫细胞的纵向 scRNA-Seq

该数据集来自 omicsdi.org,收录 GL261 小鼠脑肿瘤及 MHC II 缺陷肿瘤微环境中免疫细胞的纵向单细胞 RNA 测序数据

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Longitudinal scRNA-Seq of immune cells from GL261 murine brain Tumors and MHC class II deficient tumor-mircoenvironments

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

GL261 小鼠脑肿瘤及 MHC II 缺陷肿瘤微环境中免疫细胞的纵向 scRNA-Seq

该数据集来自 omicsdi.org,收录 GL261 小鼠脑肿瘤及 MHC II 缺陷肿瘤微环境中免疫细胞的纵向单细胞 RNA 测序数据。数据覆盖早期(第 14 天)与晚期(第 26 天)GL261 肿瘤中 T 细胞与髓系细胞的表型分析,并对颅内 GL261-SIINFEKL 肿瘤接种 20 天后的 CD45+ 免疫细胞进行 scRNA-seq,其中 SIINFEKL 反应性 T 细胞依据 dextramer 染色分选。可用于研究肿瘤浸润免疫细胞的动态变化、MHC II 表达过程以及肿瘤反应性 CD8+ T 细胞功能异常与耗竭相关机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对早期(第 14 天)和晚期(第 26 天)GL261 肿瘤中 T 细胞和髓系细胞进行纵向表型分析。对接种颅内小鼠 GL261-SIINFEKL 肿瘤 20 天后的 CD45+ 免疫细胞进行单细胞 RNA 测序。SIINFEKL 反应性 T 细胞基于 dextramer 染色进行分选。利用对早期(d14)和晚期(d26)同基因 GL261 胶质瘤小鼠肿瘤浸润免疫细胞的时间分辨 scRNA-seq,我们观察到小鼠微胶质细胞随时间持续表达 MHCII,而晚期 bbm 中 MHCII 总体高表达但下降,表明 MHCII 表达是一个动态过程。我们表明,bbm 上主要组织相容性复合体(MHC)II 类(MHCII)限制性抗原呈递的缺失,通过增加 Tox(T 细胞耗竭的关键调节因子)的表达,驱动功能失调的瘤内肿瘤反应性 CD8+ T 细胞状态。通过计算正常

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-12523

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

T细胞和髓系细胞在GL261肿瘤早期(第14天)和晚期(第26天)的纵向表型分析。接种后20天,对颅内小鼠GL261-SIINFEKL肿瘤中的CD45+免疫细胞进行单细胞RNA测序。基于右旋体染色分选SIINFEKL反应性T细胞。利用对早期(d14)和晚期(d26)同基因GL261胶质瘤小鼠肿瘤浸润免疫细胞的时间分辨scRNA-seq,我们观察到小鼠微glia随时间持续表达MHCII,而晚期bbm中MHCII表达总体较高但呈下降趋势,表明MHCII表达是一个动态过程。我们发现,bbm上主要组织相容性复合体(MHC)II类(MHCII)限制性抗原提呈的缺失,通过增加Tox(一种T细胞耗竭的关键调节因子)的表达,驱动肿瘤内肿瘤反应性CD8+ T细胞状态功能障碍。

通过计算从髓系MHCII充足和缺陷微环境中获取的SIINFEKL反应性CD8+ T细胞的拟时序轨迹上T细胞状态的归一化丰度,我们发现在髓系MHCII敲除的CD8+ T细胞中富集了一种独特的T细胞状态,该状态以耗竭标志物的峰值表达为特征。在机制上,CD4+ T细胞的MHCII依赖性激活限制了髓系来源的骨桥蛋白,后者触发肿瘤反应性CD8+ T细胞中活化T细胞核因子(Nfat)2的慢性激活。总之,我们提供的证据表明,bbm上的MHCII限制性抗原呈递是直接维持脑肿瘤中功能性细胞毒性T细胞状态的关键机制。

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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