2型巨噬细胞来源细胞外囊泡提高慢性淋巴细胞白血病细胞体外存活的数据集

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 2 型巨噬细胞来源的细胞外囊泡对慢性淋巴细胞白血病(CLL)B 细胞体外存活的影响

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE270918: Extracellular vesicles from type-2 macrophages increase the survival of chronic lymphocytic leukemia cells ex vivo

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

2型巨噬细胞来源细胞外囊泡提高慢性淋巴细胞白血病细胞体外存活的数据集

Extracellular vesicles from type-2 macrophages increase the survival of chronic lymphocytic leukemia cells ex vivo

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦 2 型巨噬细胞来源的细胞外囊泡对慢性淋巴细胞白血病(CLL)B 细胞体外存活的影响。源站描述显示,将纯化自 nurse-like cells 和 M2 极化 THP1 细胞的细胞外囊泡加入 CLL-B 细胞培养后,囊泡被快速内化,凋亡下降、增殖上升,并增强对 Ibrutinib 的耐药性;转录组分析显示抗凋亡基因 BCL-2 表达升高。数据包含 1 个文件,可用于研究 CLL 微环境中细胞外囊泡介导的存活与耐药机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性淋巴细胞白血病(CLL)B 细胞对细胞死亡的抵抗主要归因于其微环境中的相互作用,它们在其中与多种类型的细胞互动。在该微环境中,CLL-B 细胞产生并结合细胞因子、生长因子和细胞外囊泡(EVs)。在本研究中,从 nurse-like cells 和 M2 极化 THP1 细胞(M2-THP1)培养物中纯化的 EVs 被加入 CLL-B 细胞培养物。EVs 被 B 细胞快速内化,导致凋亡下降(分别为 P=0.0162 和 0.0469)和增殖增加(P=0.0335 和 0.0109)。此外,它们在体外诱导 CLL-B 细胞对 Bruton 激酶抑制剂 Ibrutinib 的耐药性增加(P=0.0344)。转录组分析显示抗凋亡基因 BCL-2 表达增加(P=0.0286),但 MCL-1 未增加,并且表达增加

【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=GSE270918

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

慢性淋巴细胞白血病(CLL)B细胞对细胞死亡的抵抗主要归因于其微环境内的相互作用,在其中它们与多种类型的细胞相互作用。在该微环境中,CLL-B细胞产生并结合细胞因子、生长因子和细胞外囊泡(EVs)。在本研究中,将从护士样细胞和M2极化THP1细胞(M2-THP1)培养物中纯化的EVs加入CLL-B细胞培养物中。EVs被B细胞迅速内化,导致凋亡减少(分别为P=0.0162和0.0469)和增殖增加(P=0.0335和0.0109)。此外,它们还诱导CLL-B细胞对体外Bruton激酶抑制剂Ibrutinib的耐药性增加(P=0.0344)。转录组分析显示,经EVs处理后,抗凋亡基因BCL-2的表达增加(P=0.0286),但MCL-1未增加,同时增殖诱导基因APRIL的表达增加(P=0.0286)。与此同时,对凋亡蛋白标志物的分析显示IGFBP-2(P=0.0338)、CD40(P=0.0338)、p53(P=0.0219)和BCL-2(P=0.0338)的量增加。

最后,通过质谱法对EVs蛋白质含量的探索揭示,它们携带参与已知致癌途径的多种蛋白质,而对接受或未接受NLCs EVs治疗的CLL-B细胞进行的RNAseq分析显示了多种差异表达基因。

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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