靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视 [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视的单细胞RNA测序数据。包含1个文件(GSE336881_series_matrix.txt.gz),属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签涉及表达谱分析、高通量测序及平台GPL30172、物种10090

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时间序列分类GPL3017210090
GSE336881: Targeting ERO1α Triggers Tumor Immunosurveillance in Triple-Negative Breast Cancer [scRNA-seq]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视 [scRNA-seq]

Targeting ERO1α Triggers Tumor Immunosurveillance in Triple-Negative Breast Cancer [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为靶向ERO1α在三阴性乳腺癌中触发肿瘤免疫监视的单细胞RNA测序数据。包含1个文件(GSE336881_series_matrix.txt.gz),属于肿瘤/乳腺癌分类,主题标签涉及表达谱分析、高通量测序及平台GPL30172、物种10090。数据可用于研究ERO1α缺失对三阴性乳腺癌免疫微环境重塑、抗原呈递及PD-1/PD-L1信号的影响,并支持免疫治疗响应相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三阴性乳腺癌(TNBC)仍是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,对免疫检查点阻断的应答有限。在此,我们鉴定出内质网氧化还原酶1α(一种氧化蛋白折叠的关键调节因子)是TNBC中肿瘤免疫原性和免疫治疗应答的决定因素。无偏蛋白质组学分析表明,ERO1α缺陷重塑了TNBC糖蛋白质组,导致与先天免疫信号相关的通路富集。尽管ERO1α缺失不影响肿瘤细胞生长,但它重塑了免疫肿瘤微环境,增强了抗原呈递,改变了髓系细胞组成,并调节了PD-1/PD-L1相关信号。在功能上,ERO1α缺陷使原本难治的TNBC肿瘤对PD-1阻断敏感,在免疫健全宿主中导致持久的肿瘤消退。相比之下,在bo

【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:GPL30172、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=GSE336881

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

三阴性乳腺癌(TNBC)仍是一种高度侵袭性的恶性肿瘤,对免疫检查点阻断的应答有限。在此,我们鉴定出内质网氧化还原酶1α(ERO1α)——氧化性蛋白折叠的关键调控因子——是TNBC肿瘤免疫原性及免疫治疗应答的决定因素。无偏蛋白质组学分析表明,ERO1α缺失重塑了TNBC糖蛋白组,导致与先天免疫信号相关的通路富集。尽管ERO1α缺失不影响肿瘤细胞生长,但其重塑了免疫肿瘤微环境,增强了抗原呈递,改变了髓系细胞组成,并调控了PD-1/PD-L1相关信号。在功能上,ERO1α缺失使原本难治的TNBC肿瘤对PD-1阻断敏感,在免疫功能健全的宿主中导致持久的肿瘤消退。相反,骨髓来源免疫细胞中ERO1α缺失对肿瘤生长或治疗应答影响极小,支持ERO1α的肿瘤内在机制。使用新型小分子抑制剂I29对ERO1α进行药理学抑制,可模拟ERO1α基因缺失的表型,并增强抗PD-1治疗的疗效。

总之,这些发现表明,ERO1α依赖的糖蛋白组重塑是三阴性乳腺癌中抗肿瘤免疫的调节因子,也是免疫检查点反应性的一种具有治疗可操作性的机制。

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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