PRJNA962088:CAN-2409在体外和体内胶质瘤模型中转录组景观改变的研究
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组或基因表达。研究围绕CAN-2409这一局部递送的溶瘤疗法展开,该疗法由携带单纯疱疹病毒胸苷激酶的非复制型腺病毒组成,可将更昔洛韦代谢为磷酸化核苷酸并整合入肿瘤细胞基因组,引发免疫原性癌细胞死亡

基本信息
资源简介
PRJNA962088:CAN-2409在体外和体内胶质瘤模型中转录组景观改变的研究
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组或基因表达。研究围绕CAN-2409这一局部递送的溶瘤疗法展开,该疗法由携带单纯疱疹病毒胸苷激酶的非复制型腺病毒组成,可将更昔洛韦代谢为磷酸化核苷酸并整合入肿瘤细胞基因组,引发免疫原性癌细胞死亡。研究对体外培养的患者来源胶质瘤干细胞样细胞及C57/BL6小鼠肿瘤进行CAN-2409处理后的RNA-Seq,比较KEGG通路使用及差异表达,以评估肿瘤微环境如何影响CAN-2409介导的转录组改变。数据可用于胶质瘤转录组响应分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:CAN-2409是一种局部递送的溶瘤疗法,可对注射的肿瘤产生疫苗接种效应。CAN-2409由携带单纯疱疹病毒胸苷激酶的非复制型腺病毒组成,该激酶将更昔洛韦代谢为磷酸化核苷酸,后者被整合到肿瘤细胞基因组中,从而引发免疫原性癌细胞死亡。虽然CAN-2409的免疫学影响已被充分表征,但其对肿瘤细胞转录组的影响仍未知。我们比较了体外和体内胶质母细胞瘤模型经CAN-2409处理后的转录组景观,以评估与肿瘤微环境的相互作用如何影响CAN-2409介导的转录组改变。方法:我们对经CAN-2409处理的患者来源胶质瘤干细胞样细胞和C57/BL6小鼠肿瘤进行了RNA-Seq,并比较了KEGG通路使用和差异
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA962088
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA962088
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
理由:CAN-2409是一种局部递送的溶瘤疗法,可对注射的肿瘤产生疫苗接种效应。CAN-2409由一种非复制型腺病毒组成,该病毒携带单纯疱疹病毒胸苷激酶,可将更昔洛韦代谢为磷酸化核苷酸,后者被整合到肿瘤细胞基因组中,从而引发免疫原性癌细胞死亡。虽然CAN-2409的免疫学影响已被充分表征,但其对肿瘤细胞转录组的影响仍不清楚。我们比较了在体外和体内用CAN-2409治疗胶质母细胞瘤模型后的转录组图谱,以评估与肿瘤微环境的相互作用如何影响CAN-2409介导的转录组改变。方法:我们对经CAN-2409治疗的患者来源胶质瘤干样细胞以及C57/BL6小鼠肿瘤进行了RNA-Seq,并比较了KEGG通路使用情况和差异基因表达,重点关注免疫细胞和细胞因子谱。进行了T细胞杀伤试验以评估候选效应因子。结果:PCA分析显示,在两种条件下,对照组和CAN-2409样本均呈现明显聚类。
KEGG通路分析显示p53信号通路和细胞周期通路显著富集,两条通路的关键调控因子在体外和体内均表现出相似的动态变化,包括MYC、CCNB1、PLK1和CDC20。细胞因子表达分析显示,在两种条件下促炎性IL12a均上调;免疫细胞基因谱分析显示髓系相关基因减少。T细胞杀伤实验显示,在IL-12存在的情况下杀伤作用增强。结论:CAN-2409在体外和体内均显著改变转录组。通路富集比较揭示了两种条件下通路的共同利用和差异利用,提示其对肿瘤细胞细胞周期的调节作用,以及体内肿瘤微环境对转录组的调节作用。IL-12的合成可能依赖于与肿瘤微环境的相互作用
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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