自然杀伤细胞调控乳腺癌干细胞介导转移性休眠

该数据集来自 NCBI GEO(GSE267583),聚焦自然杀伤细胞对乳腺癌干细胞的调控及其在转移性休眠中的作用。数据基于免疫健全的同系小鼠乳腺癌模型,采用高通量测序进行表达谱分析,包含 1 个文件(GSE267583_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台为

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE267583: Natural killer cell regulation of breast cancer stem cells mediates metastatic dormancy

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

自然杀伤细胞调控乳腺癌干细胞介导转移性休眠

Natural killer cell regulation of breast cancer stem cells mediates metastatic dormancy

该数据集来自 NCBI GEO(GSE267583),聚焦自然杀伤细胞对乳腺癌干细胞的调控及其在转移性休眠中的作用。数据基于免疫健全的同系小鼠乳腺癌模型,采用高通量测序进行表达谱分析,包含 1 个文件(GSE267583_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。可用于研究免疫系统调控肿瘤休眠与逃逸的机制,以及乳腺癌干细胞相关基因表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌激素受体阳性肿瘤的乳腺癌患者在其余生中面临持续的疾病复发风险。驻留在骨髓等组织中的休眠肿瘤细胞可能在初次诊断多年后产生具有临床意义的转移。先前的研究表明,休眠细胞表现出“干细胞样”特性(CSCs),这可能受免疫系统调控。尽管许多研究已经检查了休眠的肿瘤细胞内在特征,但免疫系统在控制休眠及其逃逸中的作用尚不清楚。这一科学空白部分是由于缺乏免疫健全的乳腺癌休眠小鼠模型,许多研究涉及免疫缺陷小鼠中的人源异种移植。为了克服这一限制,我们在免疫健全的同系小鼠乳腺癌模型中研究了休眠。我们发现PyMT、Met-1

【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:GPL24247、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=GSE267583

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE267583

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    • 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

雌激素受体阳性的乳腺癌患者在其余生中面临着持续不断的疾病复发风险。驻留在骨髓等组织中的休眠肿瘤细胞可能在初次诊断多年后产生具有临床意义的转移灶。既往研究提示,休眠细胞表现出“干细胞样”特性(CSCs),其可能受免疫系统调控。尽管许多研究探讨了肿瘤细胞固有的休眠特征,但免疫系统在控制休眠及其逃逸中的作用尚不明确。这一科学空白部分源于缺乏具有免疫功能的乳腺癌休眠小鼠模型,许多研究采用的是免疫缺陷小鼠中的人源异种移植。为克服这一局限,我们在具有免疫功能的同基因小鼠乳腺癌模型中研究了休眠现象。我们发现,PyMT、Met-1和D2.0R细胞系含有CSCs,这些CSCs在体内表现出短期和长期转移性休眠,且该休眠依赖于宿主免疫系统。

自然杀伤细胞是D2.0R观察到的转移性休眠表型的关键,并且进一步研究了NK细胞在调节癌症干细胞中的作用。静止的D2.0R癌症干细胞对NK细胞毒性具有抵抗力,而增殖的D2.0R癌症干细胞在体外和体内均对NK细胞毒性敏感。这种抵抗力部分是由Bach1和Sox2转录因子的表达介导的。STING激动剂MSA-2增强了NK杀伤作用。总体而言,我们的发现证明了免疫调节在乳腺肿瘤休眠中的重要作用,并强调了利用免疫健全模型研究这一现象的重要性。

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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