GSE244508:ITGB1 是 TNBC 肿瘤微环境依赖性免疫调节因子
数据通过体内 CRISPR 筛选靶向细胞表面基因,识别出 ITGB1 是决定 TNBC 致瘤性的核心调控因子,其通过协调肿瘤相关髓系细胞群体并阻碍 T 细胞浸润,建立促肿瘤的 TME

基本信息
资源简介
GSE244508:ITGB1 是 TNBC 肿瘤微环境依赖性免疫调节因子
ITGB1 is a TNBC tumor microenvironment-dependent immune modulator
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 ITGB1 is a TNBC tumor microenvironment-dependent immune modulator,聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)中肿瘤细胞与肿瘤微环境(TME)的相互作用。数据通过体内 CRISPR 筛选靶向细胞表面基因,识别出 ITGB1 是决定 TNBC 致瘤性的核心调控因子,其通过协调肿瘤相关髓系细胞群体并阻碍 T 细胞浸润,建立促肿瘤的 TME。数据集包含 1 个文件 GSE244508_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,可用于研究 TNBC 免疫调节机制及免疫治疗相关分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤发生和转移,以及对免疫治疗响应不足和耐药性的出现,常被归因于癌细胞与肿瘤微环境(TME)之间复杂的相互作用。癌细胞显著促进肿瘤浸润白细胞的募集,而这些白细胞反过来直接调控癌细胞的增殖和活力。理解 TME 中癌细胞与免疫组分之间串扰的机制和关键调控因子,对于开发有效的免疫治疗干预措施至关重要。在此,通过针对细胞表面基因的体内 CRISPR 筛选,我们确定 ITGB1 是决定三阴性乳腺癌(TNBC)致瘤性的核心调控因子。ITGB1 通过协调肿瘤相关髓系细胞群体并阻碍 T 细胞浸润,介导促肿瘤 TME 的建立。
【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:GPL24676、9606。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=GSE244508
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 16 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE244508
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
肿瘤的发生与转移,以及对免疫治疗响应不足和耐药性的出现,常归因于癌细胞与肿瘤微环境(TME)之间复杂的相互作用。癌细胞在招募肿瘤浸润性白细胞中发挥重要作用,而这些白细胞反过来直接调控癌细胞的增殖与存活。理解癌细胞与TME中免疫成分间交互作用的机制及关键调控因子,对于开发有效的免疫治疗干预措施至关重要。在此,通过针对细胞表面基因的体内CRISPR筛选,我们确定了ITGB1作为决定三阴性乳腺癌(TNBC)致瘤性的核心调节因子。ITGB1通过协调肿瘤相关髓系细胞群体并阻碍T细胞浸润,促进促肿瘤性TME的建立,同时将来自肿瘤有利环境的促生存信号转导至TNBC细胞,从而促进肿瘤发展。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




