T1L哺乳动物正呼肠孤病毒进化增强乳腺癌干细胞样细胞杀伤

该数据集来自NCBI GEO,标题为T1L哺乳动物正呼肠孤病毒进化增强乳腺癌干细胞样细胞杀伤,属于肿瘤/乳腺癌分类。研究通过将MRV毒株T1L在紫杉醇耐药(TaxR)ER+乳腺癌干细胞样细胞(BCSCs)肿瘤球中连续传代,获得具有更强溶瘤效力的新病毒克隆T1L SP B和C,并发现其虽感染性和病毒蛋

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE342038: Viral evolution of T1L mammalian orthoreovirus enhances breast cancer stem-like cell killing

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

T1L哺乳动物正呼肠孤病毒进化增强乳腺癌干细胞样细胞杀伤

Viral evolution of T1L mammalian orthoreovirus enhances breast cancer stem-like cell killing

该数据集来自NCBI GEO,标题为T1L哺乳动物正呼肠孤病毒进化增强乳腺癌干细胞样细胞杀伤,属于肿瘤/乳腺癌分类。研究通过将MRV毒株T1L在紫杉醇耐药(TaxR)ER+乳腺癌干细胞样细胞(BCSCs)肿瘤球中连续传代,获得具有更强溶瘤效力的新病毒克隆T1L SP B和C,并发现其虽感染性和病毒蛋白合成降低,却能更有效杀伤TaxR BCSCs。全基因组测序鉴定出与增强效力相关的病毒蛋白突变,机制上T1L SP B可触发免疫原性细胞死亡标志物。数据包含1个文件GSE342038_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱分析,可用于研究病毒进化、溶瘤病毒疗法及乳腺癌干细胞耐药机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌干细胞样细胞(BCSCs)驱动转移和治疗耐药,但目前缺乏选择性消除这一静息群体的治疗手段。我们探索了哺乳动物正呼肠孤病毒(MRV)作为溶瘤剂对抗紫杉醇耐药(TaxR)ER+ BCSCs的潜力。通过在TaxR肿瘤球中连续传代MRV毒株T1L,我们开发了具有增强溶瘤效力的新病毒克隆(T1L SP B和C)。值得注意的是,与亲本毒株相比,这些进化克隆尽管感染性和病毒蛋白合成降低,却表现出对TaxR BCSCs更强的杀伤能力。全基因组测序鉴定出与这种增强效力相关的特定病毒蛋白突变。在机制上,虽然所有毒株均诱导细胞凋亡,但T1L SP B触发了免疫原性细胞死亡(ICD)标志物,显著增加了损伤相关分子模式的释放

【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=GSE342038

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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

乳腺癌干细胞样细胞(BCSCs)驱动转移和治疗耐药,但目前缺乏选择性治疗手段来清除这一静息细胞群体。我们探索了哺乳动物正呼肠孤病毒(MRV)作为溶瘤剂对抗紫杉醇耐药(TaxR)ER+ BCSCs的潜力。通过在TaxR肿瘤球中连续传代MRV T1L株,我们开发了具有增强溶瘤效力的新型病毒克隆(T1L SP B和C)。值得注意的是,与亲本株相比,这些进化克隆尽管感染性和病毒蛋白合成降低,却表现出对TaxR BCSCs更优的杀伤能力。全基因组测序鉴定出与这种增强效力相关的特定病毒蛋白突变。在机制上,虽然所有毒株均诱导凋亡,但T1L SP B触发了免疫原性细胞死亡(ICD)标志物,显著增加了损伤相关分子模式(DAMP)细胞外ATP的释放。我们的研究结果表明,定向病毒进化可产生强效溶瘤剂,既能清除耐药BCSCs,又可能刺激抗肿瘤免疫。

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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