3-MST抑制增强CD8+ T细胞抗肿瘤免疫

该数据集来自 NCBI GEO,标题为抑制 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase 增强 CD8+ T 细胞抗肿瘤免疫,属于肿瘤/肾癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL34290,物种为小鼠(10090)

geo
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基因组分类GPL3429010090
GSE348780: Inhibition of 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase enhances CD8+ T-cell antitumor immunity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

3-MST抑制增强CD8+ T细胞抗肿瘤免疫

Inhibition of 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase enhances CD8+ T-cell antitumor immunity

该数据集来自 NCBI GEO,标题为抑制 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase 增强 CD8+ T 细胞抗肿瘤免疫,属于肿瘤/肾癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL34290,物种为小鼠(10090)。数据包含 1 个文件 GSE348780_series_matrix.txt.gz,可用于研究 3-MST 在肾细胞癌与免疫调控中的作用,以及 CD8+ T 细胞活化相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):硫化氢(H2S)是一种具有氧化还原活性的气体递质,参与肿瘤进展和免疫调节。酶 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase(3-MST)是内源性 H2S 和多硫化物产生的关键贡献者,但其在肿瘤-免疫相互作用中的作用仍不明确。在此,我们发现 3-MST 是人肾细胞癌细胞(RCC)中表达最丰富的 H2S 合成酶,且高 3-MST 表达与患者生存率降低相关。药理学抑制 3-MST 降低了 Renca 肾癌细胞中的细胞内 H2S 水平,抑制增殖,诱导凋亡,破坏细胞代谢,并增加免疫相关基因和蛋白的表达。在免疫细胞中,部分抑制 3-MST 促进 T 细胞活化,表现为 CD3+、CD4+ 和 CD8+ T 细胞上 CD69 表达增加。相反,c

【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:GPL34290、10090。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE348780

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 03 202,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

硫化氢(H2S)是一种具有氧化还原活性的气体递质,参与肿瘤进展和免疫调节。3-巯基丙酮酸硫转移酶(3-MST)是内源性H2S和多硫化物生成的关键贡献者,但其在肿瘤-免疫相互作用中的作用仍不明确。在此,我们发现3-MST是人肾细胞癌细胞(RCC)中表达最丰富的H2S合成酶,且3-MST高表达与患者生存期缩短相关。药理学抑制3-MST降低了Renca肾癌细胞内的H2S水平,抑制了增殖,诱导了凋亡,破坏了细胞代谢,并增加了免疫相关基因和蛋白的表达。在免疫细胞中,部分抑制3-MST促进了T细胞活化,表现为CD3+、CD4+和CD8+ T细胞上CD69表达增加。相反,通过高浓度抑制剂实现的3-MST完全抑制则适度降低了CD8+ T细胞增殖。在功能上,3-MST抑制增强了抗原特异性CD8+ T细胞介导的肿瘤细胞杀伤,而PD-L1阻断进一步放大了这一效应。

这些结果确立了3-MST作为肾细胞癌(RCC)中肿瘤生长和免疫逃逸的氧化还原敏感性代谢驱动因子,并证明抑制3-MST可增强抗肿瘤免疫应答,为联合免疫治疗提供了潜在途径。https://doi.org/10.1016/j.redox.2026.104373

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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