GSE220200:靶向CD161抑制性受体增强T细胞介导的抗血液恶性肿瘤免疫

该数据集来自NCBI GEO,聚焦CD161抑制性受体在血液恶性肿瘤中的作用。研究通过CCLE系统分析CLEC2D表达,发现其在B细胞和T细胞淋巴瘤及淋巴细胞和髓系白血病中mRNA最丰富,并用流式细胞术在多种血液恶性肿瘤细胞系中检测到CLEC2D蛋白

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基因组分类GPL246769606
GSE220200: Targeting of the CD161 Inhibitory Receptor Enhances T cell-mediated Immunity Against Hematological Malignancies

基本信息

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基因组
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE220200:靶向CD161抑制性受体增强T细胞介导的抗血液恶性肿瘤免疫

Targeting of the CD161 Inhibitory Receptor Enhances T cell-mediated Immunity Against Hematological Malignancies

该数据集来自NCBI GEO,聚焦CD161抑制性受体在血液恶性肿瘤中的作用。研究通过CCLE系统分析CLEC2D表达,发现其在B细胞和T细胞淋巴瘤及淋巴细胞和髓系白血病中mRNA最丰富,并用流式细胞术在多种血液恶性肿瘤细胞系中检测到CLEC2D蛋白。研究利用酵母展示生成高亲和力全人源CD161单克隆抗体,可阻断CLEC2D结合。数据可用于血液恶性肿瘤中CD161/CLEC2D轴相关基因表达分析及免疫治疗靶点研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CD161抑制性受体在多种人类实体瘤类型的肿瘤浸润T细胞中高度上调,其配体CLEC2D由肿瘤细胞和浸润性髓系细胞表达。在此,我们评估了CD161受体在血液恶性肿瘤中的作用。使用癌症细胞系百科全书(CCLE)对CLEC2D表达进行系统分析显示,CLEC2D mRNA在血液恶性肿瘤中最为丰富,包括B细胞和T细胞淋巴瘤以及淋巴细胞和髓系白血病。通过流式细胞术在代表多种血液恶性肿瘤的一组细胞系上检测到CLEC2D蛋白。因此,我们使用酵母展示生成了一组高亲和力、全人源CD161单克隆抗体(mAbs),可阻断CLEC2D结合。这些mAbs对CD161具有特异性,并且对人源和非人源具有相似的亲和力

【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/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE220200

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 03 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

CD161抑制性受体在多种人类实体瘤类型的肿瘤浸润T细胞中高度上调,其配体CLEC2D由肿瘤细胞和浸润性髓系细胞表达。本研究评估了CD161受体在血液系统恶性肿瘤中的作用。利用癌症细胞系百科全书(CCLE)对CLEC2D表达进行系统分析显示,CLEC2D mRNA在血液系统恶性肿瘤中最为丰富,包括B细胞和T细胞淋巴瘤以及淋巴细胞性和髓系白血病。通过流式细胞术在代表多种血液系统恶性肿瘤的一组细胞系上检测到CLEC2D蛋白。因此,我们利用酵母展示技术生成了一组高亲和力、全人源CD161单克隆抗体(mAbs),可阻断CLEC2D结合。这些mAbs对CD161具有特异性,且对人源和非人灵长类CD161具有相似亲和力,这一特性与临床转化相关。一种高亲和力CD161 mAb增强了T细胞功能的关键方面,包括针对源自AML、DLBCL和伯基特淋巴瘤患者细胞系的细胞毒性、细胞因子产生和增殖。

在人源化小鼠模型中,该CD161单克隆抗体增强了T细胞介导的免疫,从而带来了显著的生存获益。单细胞RNA测序(ScRNA-seq)数据显示,CD161单克隆抗体治疗增强了CD4 T细胞对细胞毒性基因的表达,以及CD4和CD8 T细胞的组织驻留记忆程序,该程序与多种人类癌症类型中的良好生存结局相关。因此,这些全人源单克隆抗体有望成为血液系统恶性肿瘤的潜在免疫治疗药物。

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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