髓系PTEN缺失通过促进应激颗粒组装和损害乳腺癌巨噬细胞吞噬影响治疗反应
该数据集来自search.dataone.org,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,围绕髓系PTEN缺失对乳腺癌抗肿瘤免疫的影响。源站描述显示,研究在PTEN缺陷的骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)中观察到氧化应激下应激颗粒(SG)组装加速,涉及EGR1促进TIAL1转录上调及PI3K/AKT/mTOR(PAM)通

基本信息
资源简介
髓系PTEN缺失通过促进应激颗粒组装和损害乳腺癌巨噬细胞吞噬影响治疗反应
Myeloid PTEN loss affects the therapeutic response by promoting stress granule assembly and impairing phagocytosis by macrophages in breast cancer
该数据集来自search.dataone.org,聚焦肿瘤/乳腺癌方向,围绕髓系PTEN缺失对乳腺癌抗肿瘤免疫的影响。源站描述显示,研究在PTEN缺陷的骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)中观察到氧化应激下应激颗粒(SG)组装加速,涉及EGR1促进TIAL1转录上调及PI3K/AKT/mTOR(PAM)通路激活促进SG形成;SG组装过程中的ATP消耗损害4T1细胞吞噬能力,可能破坏抗肿瘤免疫。数据可用于研究应激颗粒、巨噬细胞吞噬与乳腺癌治疗反应的关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):乳腺癌(BRCA)已成为女性最常见的癌症类型。改善治疗反应仍是一项挑战。磷酸酶和张力蛋白同源物缺失于10号染色体(PTEN)是一种经典的肿瘤抑制因子,近年来发现了新的功能,且已有报道髓系PTEN缺失会损害抗肿瘤免疫。在本研究中,我们揭示了髓系PTEN可能影响BRCA抗肿瘤免疫的新机制。我们通过EGR1促进的TIAL1转录上调,检测到PTEN缺陷的骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)在氧化应激下应激颗粒(SG)组装加速。PI3K/AKT/mTOR(PAM)通路激活也促进了SG形成。BMDMs中SG组装期间的ATP消耗损害了4T1细胞的吞噬能力,可能有助于抗肿瘤免疫的破坏。
【主题与分类】
主题标签:stress granule、Breast cancer、macrophage。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2985d6fb39a174a4fd91b6c8447f5474ad4e5ee1615b94fb9f54a97ef0b1f33a
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
乳腺癌(BRCA)已成为女性中最常见的癌症类型。提高治疗应答仍是一项挑战。第10号染色体上缺失的磷酸酶和张力蛋白同源物(PTEN)是一种经典的肿瘤抑制因子,近年来发现了其新的功能,且已有报道称髓系PTEN缺失会损害抗肿瘤免疫。在本研究中,我们揭示了一种髓系PTEN可能影响BRCA抗肿瘤免疫的新机制。我们发现,在PTEN缺陷的骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)中,氧化应激条件下通过EGR1促进TIAL1转录上调,应激颗粒(SG)组装加速。PI3K/AKT/mTOR(PAM)通路激活也促进了SG形成。BMDMs中SG组装过程中的ATP消耗损害了对4T1细胞的吞噬能力,可能促成了抗肿瘤免疫的破坏。
在一个BRCA新辅助治疗队列中,我们观察到髓系PTEN低表达患者的应答较差,且G3BP1聚集……在此,我们提交了详细信息的原始数据,包括患者编号、MP分级以及特定靶点的MOD,汇总于补充表2;Ptenf/f与Ptenmko BMDMs之间DEGs中筛选出的转录因子见补充表3;TIAL1的6个潜在转录因子的jVenn结果见补充表4;使用JASPAR软件预测的TIAL1潜在结合位点见补充表5。,# 髓系PTEN缺失通过促进应激颗粒组装并损害乳腺癌中巨噬细胞的吞噬作用而影响治疗应答(https://doi.org/10.5061/dryad.djh9w0w82 )这是补充表2、3、4、5的资源数据。(不适用):不适用。空白单元格表示无数据可显示或该单元格无特定值。## 数据和文件结构说明 补充表2。是详细信息的汇总
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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