模拟淋巴结微环境保护作用并用于慢性淋巴细胞白血病药物测试的球体模型

研究构建了由人 CLL B 细胞与成纤维网状细胞(FRC)共培养的 3D 淋巴结样球体模型,用于重现淋巴结微环境对白血病细胞的保护作用,并作为慢性淋巴细胞白血病的药物测试平台

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基因组预测GPL246769606
GSE299467: A Spheroid Model that Recapitulates the Protective Role of the Lymph Node Microenvironment and Serves as a Platform for Drug Testing in Chronic Lymphocytic Leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

模拟淋巴结微环境保护作用并用于慢性淋巴细胞白血病药物测试的球体模型

A Spheroid Model that Recapitulates the Protective Role of the Lymph Node Microenvironment and Serves as a Platform for Drug Testing in Chronic Lymphocytic Leukemia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE299467),包含 1 个文件(GSE299467_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析(GPL24676,人 9606)。研究构建了由人 CLL B 细胞与成纤维网状细胞(FRC)共培养的 3D 淋巴结样球体模型,用于重现淋巴结微环境对白血病细胞的保护作用,并作为慢性淋巴细胞白血病的药物测试平台。数据可用于分析微环境相关的基因表达变化及药物反应预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 10 202。

【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 细胞的特征是在体外培养时倾向于发生快速凋亡,这凸显了组织微环境对疾病存活的重要性。研究微环境在肿瘤发展和药物反应中作用的主要限制之一,是传统二维体外实验不足以生理性地重建细胞在其天然淋巴样龛中的复杂空间组织和相互作用。为克服这一限制,我们通过将人 CLL 细胞与成纤维网状细胞(FRC)共培养,开发了一种新型的体外 3D 淋巴结样球体白血病微环境模型。FRC 是次级淋巴器官的关键结构组分,并正成为组织稳态和免疫反应中的关键参与者。我们的结果表明,CLL 球体维持

【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=GSE299467

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 30 202,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

慢性淋巴细胞白血病(CLL)B细胞的特征是在体外培养时易于发生快速凋亡,这凸显了组织微环境对疾病存活的重要性。研究微环境在肿瘤发展和药物反应中作用的主要局限之一,是传统二维体外实验不足以生理性地重建细胞在其天然淋巴样微环境中的复杂空间组织和相互作用。为克服这一局限,我们通过将人CLL细胞与成纤维网状细胞(FRCs)共培养,开发了一种新型的体外三维淋巴结样球体白血病微环境模型。FRCs是次级淋巴器官的关键结构组分,并正成为组织稳态和免疫反应中的关键参与者。我们的结果表明,CLL球体随时间维持FRCs与白血病细胞之间的生理性细胞比例,并通过模拟微环境的保护作用使肿瘤细胞免于凋亡。维奈克拉处理进一步证明了这一点,与二维条件相比,三维条件下显示出 reduced apoptosis。

重要的是,这些球状体所促进的基因表达谱与淋巴组织中CLL细胞的基因表达谱更为一致。该球状体模型提供了一个简便、易于使用的平台,用于在更接近自然淋巴结微环境的条件下研究药物疗效。这种三维类淋巴结球状体模型可作为研究肿瘤生物学、基质微环境的保护作用以及在更具临床相关性的环境中测试治疗策略的宝贵工具。

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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