GSE50572:与活化T细胞或表达CD40L的细胞共培养的CLL细胞的基因表达特征

该数据集来自NCBI GEO,包含与活化T细胞或表达CD40L的细胞共培养的慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞的基因表达谱,使用GPL570芯片平台,物种为人类(9606)

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE50572: Gene signature of CLL cells cultured with activated T cells or CD40L-expressing cells

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

GSE50572:与活化T细胞或表达CD40L的细胞共培养的CLL细胞的基因表达特征

Gene signature of CLL cells cultured with activated T cells or CD40L-expressing cells

该数据集来自NCBI GEO,包含与活化T细胞或表达CD40L的细胞共培养的慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞的基因表达谱,使用GPL570芯片平台,物种为人类(9606)。数据可用于研究CLL细胞在微环境信号刺激下的转录特征,比较T细胞接触与CD40信号诱导的基因表达异同,并探索IL-21相关基因特征及JAK-STAT、凋亡通路的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 04 201。

【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)细胞在次级淋巴组织中增殖,但其增殖机制仍不确定。除BCR触发的信号外,其他微环境因素也可能参与其中。在增殖中心,白血病B细胞与CD4+CD40L+ T细胞紧密接触。因此,我们在此剖析了自体活化T细胞(Tact)向CLL细胞提供的信号。尽管Tact诱导的基因表达谱与单独CD40信号诱导的谱高度相似,但一个明显差异是Tact诱导了CLL细胞的增殖。我们确定,仅用CD40L+IL-21刺激就足以诱导CLL细胞强烈增殖。随后我们定义了CLL中IL-21诱导的基因特征,包含JAK-STAT和凋亡通路的组分,并且该特征可在淋巴结(

【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:Expression profiling by array、GPL570、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=GSE50572

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 02 202,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)细胞在次级淋巴组织中增殖,但导致其增殖的机制仍不明确。除BCR触发的信号外,其他微环境因素很可能也参与其中。在增殖中心,白血病B细胞与CD4+CD40L+ T细胞密切接触。因此,我们在此剖析了自体活化T细胞(Tact)向CLL细胞提供的信号。尽管Tact诱导的基因表达谱与单独CD40信号诱导的基因表达谱高度相似,但一个明显差异是Tact诱导了CLL细胞的增殖。我们确定,仅用CD40L+IL-21刺激就足以诱导CLL细胞强烈增殖。随后,我们定义了CLL中由IL-21诱导的基因特征,其中包含JAK-STAT和凋亡通路的组分,并且该特征可在患者的淋巴结(LN)样本中检测到。最后,我们能够在LN中检测到IL-21 RNA和蛋白,以及LN CD4+CXCR5+滤泡辅助T细胞在离体条件下产生IL-21。这些结果表明,除BCR信号外,活化T细胞可能通过CD40和IL-21促进CLL细胞增殖。

靶向这些信号通路可能为CLL的治疗提供新的途径。

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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