肿瘤来源TSLP扩增循环骨髓B细胞前体支持转移

该数据集来自 NCBI GEO(GSE164955),包含 1 个表达谱芯片文件,主题为肿瘤来源的胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)如何扩增循环中的骨髓 B 细胞前体以支持转移

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1391210090
GSE164955: Tumor-Derived Thymic Stromal Lymphopoietin Expands Bone Marrow B-cell Precursors in Circulation to Support Metastasis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

肿瘤来源TSLP扩增循环骨髓B细胞前体支持转移

Tumor-Derived Thymic Stromal Lymphopoietin Expands Bone Marrow B-cell Precursors in Circulation to Support Metastasis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE164955),包含 1 个表达谱芯片文件,主题为肿瘤来源的胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)如何扩增循环中的骨髓 B 细胞前体以支持转移。研究涉及小鼠原位乳腺癌、自发性卵巢癌及人乳腺癌样本,使用小鼠和人骨髓穿刺液以及高转移性 4T1 乳腺癌细胞模型,分析 B 细胞前体的基因表达变化。数据可用于研究 TSLP 调控 B 细胞前体迁移、存活与增殖的分子机制,以及转移相关调节性 B 细胞的表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在成年淋巴细胞生成过程中,骨髓中的未成熟 B 细胞会迁移至脾脏。在此,我们报告,在患有原位乳腺癌、自发性卵巢癌的小鼠中,以及可能在人乳腺癌中,这种迁移转向更早期的 B 细胞阶段。利用小鼠和人骨髓穿刺液以及用高转移性 4T1 乳腺癌细胞攻击的小鼠模型,我们证明这是癌细胞分泌胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)的结果。首先,TSLP 下调 B 细胞前体上骨髓(BM)滞留受体 CXCR4 和 VLA4 的表面表达,增加其运动性,并推测增加其迁移。然后,TSLP 支持 BM B 细胞前体(如 pre-B 样细胞)的外周存活和增殖。4T1 癌细胞利用增加的循环 pre-B 样细胞池来生成支持转移的调节性 B

【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:Expression profiling by array、GPL13912、10090。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE164955

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 19 202,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

在成年淋巴细胞生成过程中,骨髓中的未成熟B细胞会迁移至脾脏。在此,我们报道,在患原位乳腺癌、自发性卵巢癌的小鼠中,以及可能在人乳腺导管癌中,这种迁移会提前至更早期的B细胞阶段。利用小鼠和人骨髓穿刺液以及用高转移性4T1乳腺癌细胞攻击的小鼠模型,我们证明这是癌细胞分泌胸腺基质淋巴细胞生成素(TSLP)的结果。首先,TSLP下调B细胞前体上骨髓(BM)滞留受体CXCR4和VLA4的表面表达,增加其运动性,并推测由此增加其迁移。随后,TSLP支持骨髓B细胞前体(如前B样细胞)在外周的存活和增殖。4T1癌细胞利用循环中增加的前B样细胞池来生成支持转移的调节性B细胞。因此,仅癌细胞中TSLP表达的缺失或B细胞中TSLPR的缺陷即可阻断循环中前B样细胞的积聚和癌症转移,这意味着前B细胞–TSLP轴可能是一个有吸引力的治疗靶点。

意义:癌细胞诱导B细胞前体从骨髓提前迁出,以生成调节性B细胞。

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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