B细胞中分级组成型NF-κB信号驱动SLL/CLL样淋巴瘤发生并克服微环境依赖 [M002]

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠B细胞中通过表达一个或两个拷贝的组成型活性IKK2变体(IKK2ca)诱导分级经典NF-κB激活的表达谱数据

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GSE289016: Graded constitutive NF-κB signaling in B cells drives SLL/CLL-like lymphomagenesis and overcomes microenvironment dependence [M002]

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

B细胞中分级组成型NF-κB信号驱动SLL/CLL样淋巴瘤发生并克服微环境依赖 [M002]

Graded constitutive NF-κB signaling in B cells drives SLL/CLL-like lymphomagenesis and overcomes microenvironment dependence [M002]

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠B细胞中通过表达一个或两个拷贝的组成型活性IKK2变体(IKK2ca)诱导分级经典NF-κB激活的表达谱数据。强NF-κB信号驱动B1a细胞早期扩增,导致完全外显的致死性淋巴瘤发生,其疾病进程、基因表达和B细胞受体克隆性与人类SLL/CLL相似。数据可用于研究NF-κB信号强度与淋巴瘤发生的关系及微环境依赖性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 07 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):NF-κB转录因子的异常激活是人类淋巴瘤的标志。许多淋巴瘤以及微环境相关的改变介导增强的NF-κB信号,这些改变发生在IκB激酶复合物及其关键激酶IKK2的上游,因此影响其他通路。在这里,我们专门研究了小鼠B细胞中分级经典NF-κB激活的效应,该激活通过表达一个或两个拷贝的组成型活性IKK2变体(IKK2ca)诱导。强经典NF-κB信号驱动B1a细胞的早期扩增,最终导致完全外显的致死性淋巴瘤发生。这些B细胞恶性肿瘤在疾病进程、基因表达和定型B细胞受体克隆性方面类似于人类小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)。经典NF-κB激活较弱的小鼠呈现

【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:GPL19057、10090。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=GSE289016

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 11 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

NF-κB转录因子的异常激活是人类淋巴瘤的标志性特征。许多介导NF-κB信号增强的淋巴瘤相关及微环境相关改变发生于IκB激酶复合物及其关键激酶IKK2的上游,因此影响其他通路。本研究通过表达一个或两个拷贝的组成性激活IKK2变体(IKK2ca)诱导小鼠B细胞中不同程度的经典NF-κB激活,并专门研究了其效应。强经典NF-κB信号驱动B1a细胞的早期扩增,最终导致完全外显的致死性淋巴瘤发生。这些B细胞恶性肿瘤在疾病进程、基因表达和定型性B细胞受体克隆性方面类似于人类小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)。经典NF-κB激活程度较低的小鼠表现为延迟、更异质的淋巴瘤发生且外显率较低,突显了NF-κB的剂量依赖性效应。

在机制上,我们展示了组成性IKK2信号为B1a细胞提供了深刻的细胞内在竞争优势,并与TCL1过表达强烈协同作用,导致严重加速和加重的CLL样疾病。此外,强烈的组成性NF-κB激活克服了TC1tg淋巴瘤细胞对必需环境维持信号的关键依赖性。总之,我们在动物模型中提供了直接体内证据,证明经典NF-κB信号作为致癌驱动因素,并展示了肿瘤微环境依赖性降低是NF-κB介导的淋巴瘤发生中的关键机制。我们的发现强调了该通路在人类SLL/CLL中的关键作用及其作为治疗靶点的潜力,特别是对于侵袭性/难治性疾病。

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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