CLL细胞中B细胞受体介导的干扰素反应放大

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE329311_series_matrix.txt.gz),主题为慢性淋巴细胞白血病(CLL)中B细胞受体介导的I型干扰素反应放大

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时间序列分类GPL240149606
GSE329311: B cell receptor-mediated amplification of the interferon response in CLL cells

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CLL细胞中B细胞受体介导的干扰素反应放大

B cell receptor-mediated amplification of the interferon response in CLL cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE329311_series_matrix.txt.gz),主题为慢性淋巴细胞白血病(CLL)中B细胞受体介导的I型干扰素反应放大。研究聚焦原代CLL细胞中干扰素刺激基因LAG3的表达调控,及其与临床亚型、MYC活性和BCR信号的关系,发现IFN诱导的LAG3高表达与U-CLL、较高MYC活性及较差总生存相关。数据基于高通量测序表达谱,可用于CLL分子分型与预后相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 慢性淋巴细胞白血病(CLL)包含生物学上不同的亚型,其预后行为和B细胞受体(BCR)信号活性存在差异。我们此前发现,未突变型CLL(U-CLL)细胞表现出增强的I型干扰素(IFN)反应,但下游效应分子和信号机制仍未完全明确。在本研究中,我们研究了原代CLL细胞中干扰素刺激基因淋巴细胞活化基因3(LAG3)的调控及其与临床亚型、MYC活性和BCR信号的关系。LAG3表达在基线时通常较低,但可被IFN以高度可变、患者特异的方式强烈诱导。IFN诱导的LAG3表达升高与U-CLL、较高MYC活性和较差总生存相关,提示其标志更具侵袭性的疾病状态。对原代

【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:GPL24014、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=GSE329311

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 202,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

摘要 慢性淋巴细胞白血病(CLL)包含生物学上不同的亚型,这些亚型在预后行为和B细胞受体(BCR)信号活性方面存在差异。我们此前的研究表明,未突变型CLL(U-CLL)细胞表现出增强的I型干扰素(IFN)反应,但其下游效应分子和信号机制仍未完全明确。在本研究中,我们探讨了原代CLL细胞中干扰素刺激基因淋巴细胞活化基因3(LAG3)的调控及其与临床亚型、MYC活性和BCR信号的关系。LAG3在基线时表达通常较低,但IFN能以高度可变、患者特异性的方式强烈诱导其表达。IFN诱导的LAG3表达升高与U-CLL、较高的MYC活性及较差的总生存期相关,提示其标志一种更具侵袭性的疾病状态。对原代CLL数据集进行的生物信息学分析及体外实验表明,高LAG3反应与活跃BCR信号的转录特征相关。IFN可增加CLL细胞中c-MYC和LAG3的表达,而药理学抑制MYC可降低这两种反应。

在机制上,IFN促进了ZAP70与IFNAR复合物的结合,而抑制ZAP70或多个BCR通路组分则可抑制IFN诱导的LAG3表达。此外,BCR激活增强了正常B细胞和CLL细胞中IFN驱动的LAG3表达,而BTK抑制则在体内降低了患者样本中的LAG3表达。这些发现支持这样一个模型:在侵袭性CLL中,IFN信号通过与BCR相关通路协同作用而被重编程,从而促进MYC依赖性的LAG3表达。这种交互作用可能促进疾病进展,并有助于解释BCR靶向治疗减弱CLL中致病性IFN反应的潜在机制。

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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