GSE254451:CD74调控三阴性乳腺癌肿瘤免疫抑制微环境

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦CD74在三阴性乳腺癌肿瘤免疫抑制微环境中的调控作用。源站描述指出CD74是MIF的细胞表面受体,在TNBC肿瘤与免疫细胞中高表达,但功能尚未完全阐明

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GSE254451: CD74 regulates the tumor immunosuppressive microenvironment in triple-negative brest cancer

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE254451:CD74调控三阴性乳腺癌肿瘤免疫抑制微环境

CD74 regulates the tumor immunosuppressive microenvironment in triple-negative brest cancer

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦CD74在三阴性乳腺癌肿瘤免疫抑制微环境中的调控作用。源站描述指出CD74是MIF的细胞表面受体,在TNBC肿瘤与免疫细胞中高表达,但功能尚未完全阐明。数据可用于研究CD74对调节性B细胞和耐受性树突状细胞等免疫细胞的影响,以及TNBC免疫治疗相关机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CD74是细胞因子巨噬细胞移动抑制因子(MIF)的细胞表面受体。MIF与CD74结合会诱导信号级联反应,导致其胞质内结构域(CD74-ICD)释放,该结构域在初始B细胞和慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞中调控转录。在本研究中,我们探讨了CD74在三阴性乳腺癌(TNBC)免疫抑制性肿瘤微环境(TME)调控中的作用。TNBC是最具侵袭性的乳腺癌亚型,其肿瘤微环境中有大量免疫细胞浸润,使该肿瘤成为免疫治疗的良好候选。TNBC中的肿瘤细胞和免疫细胞高表达CD74,然而该受体在此环境中的功能尚未完全表征。调节性B细胞(Bregs)和耐受性树突状细胞(tol-DCs)此前

【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:GPL19057、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=GSE254451

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 01 202,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
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数据说明

CD74是细胞因子巨噬细胞移动抑制因子(MIF)的细胞表面受体。MIF与CD74结合可诱导信号级联反应,导致其胞质内结构域(CD74-ICD)释放,该结构域在初始B细胞和慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞中调控转录。在本研究中,我们探讨了CD74在三阴性乳腺癌(TNBC)免疫抑制性肿瘤微环境(TME)调控中的作用。TNBC是最具侵袭性的乳腺癌亚型,其肿瘤微环境中存在大量免疫细胞浸润,使该肿瘤成为免疫治疗的理想候选对象。TNBC中的肿瘤细胞和免疫细胞均高表达CD74,然而该受体在此环境中的功能尚未完全明确。既往研究表明,调节性B细胞(Bregs)和耐受性树突状细胞(tol-DCs)可减弱TNBC中的抗肿瘤免疫应答。在此,我们证明CD74通过诱导肿瘤浸润性tol-DCs和Bregs的扩增来促进肿瘤生长。

利用CD74基因敲除小鼠、在CD23+成熟B细胞中缺失CD74的条件性CD74-/- Cre-flox小鼠、在CD11c+细胞群中缺失CD74的小鼠以及CD74抑制剂(DRQ),研究揭示肿瘤细胞分泌的MIF激活了树突状细胞(DC)上表达的CD74。该激活诱导CD74-ICD与SP1启动子结合,导致SP1表达上调。SP1结合IL-1β启动子,导致其转录下调。IL-1β水平降低通过允许耐受性树突状细胞(tol-DC)扩增而降低抗肿瘤活性,tol-DC进而诱导调节性B细胞(Breg)群体扩增,提示这两个群体之间存在交互作用。综上所述,这些结果表明CD74+ CD11c+ DC是参与三阴性乳腺癌(TNBC)进展调控的主要细胞类型。这些发现表明CD74可能作为三阴性乳腺癌的新型治疗靶点。

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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