CD70野生型或CD70敲除的CD70特异性nanoCAR T细胞RNA-Seq分析
该数据集为GSE265937的RNA-Seq表达谱数据,比较CD70野生型与CD70敲除的CD70特异性nanoCAR T细胞
![GSE265937: Analysis of CD70 wild type or CD70 knock out CD70-specific nanoCAR T cells [RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/162451.jpg)
基本信息
资源简介
CD70野生型或CD70敲除的CD70特异性nanoCAR T细胞RNA-Seq分析
Analysis of CD70 wild type or CD70 knock out CD70-specific nanoCAR T cells [RNA-Seq]
该数据集为GSE265937的RNA-Seq表达谱数据,比较CD70野生型与CD70敲除的CD70特异性nanoCAR T细胞。源站描述显示,研究在恶性横纹肌样瘤类器官共培养和DLBCL PDX模型中评估nanoCAR T细胞,发现顺式CD70相互作用诱导耗竭,而CRISPR/Cas9敲除CD70可显著增强功能。数据可用于分析CD70敲除对nanoCAR T细胞转录组的影响,支持CAR T细胞耗竭与功能优化研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CD70是嵌合抗原受体(CAR)T细胞治疗实体瘤和血液系统恶性肿瘤的一个有吸引力的靶点。然而,CD70特异性CAR T细胞的功能有限。我们优化了一种基于CD70特异性VHH的CAR(nanoCAR)。我们在临床相关模型中评估了nanoCAR,体外使用CD70特异性nanoCAR T细胞与恶性横纹肌样瘤类器官的共培养,体内使用弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者来源异种移植(PDX)模型。尽管nanoCAR T细胞在类器官共培养中高效,但在PDX模型中仅显示中等疗效。这种疗效丧失并非由自相残杀引起,而是由CD70与nanoCAR的顺式相互作用引起,经成像流式细胞术验证,诱导耗竭。使用CRISPR/Cas9敲除nanoCAR T细胞中的CD70表达,导致显著增强
【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=GSE265937
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 18 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
CD70是用于治疗实体和液体恶性肿瘤的嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法的一个有吸引力的靶点。然而,CD70特异性CAR T细胞的功能较为有限。我们优化了一种基于CD70特异性VHH的CAR(nanoCAR)。我们在体外临床相关模型中评估了nanoCARs,使用CD70特异性nanoCAR T细胞与恶性横纹肌样瘤类器官的共培养,并在体内使用弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者来源的异种移植(PDX)模型进行了评估。尽管nanoCAR T细胞在类器官共培养中表现出高效性,但在PDX模型中仅显示出有限的疗效。这种疗效丧失并非由自相残杀引起,而是由CD70与nanoCAR的顺式相互作用所致,这一点通过成像流式细胞术得到了验证,该相互作用诱导了耗竭。使用CRISPR/Cas9敲除nanoCAR T细胞中CD70的表达,导致在DLBCL PDX模型中的功能显著增强。通过单细胞转录组学,我们获得了证据表明CD70敲除(KO)的CD70特异性nanoCAR T细胞受到保护,免于抗原诱导的耗竭。
此外,我们能够证明,针对野生型CD70的纳米CAR T细胞在制备后不久就已表现出耗竭迹象。其基因特征与耗竭性CAR T细胞的基因特征高度重叠。另一方面,敲除型纳米CAR T细胞的基因特征与在慢性淋巴细胞白血病患者中导致完全缓解的CAR T细胞输注产品的基因特征重叠。我们的数据表明,靶向内源性T细胞抗原的CAR通过诱导耗竭状态对CAR T细胞功能产生负面影响,而这一影响可通过敲除特定靶点(在本例中为CD70)来克服。
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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