PRJNA1217481:CAR T细胞制备中BCL-2破坏通过非凋亡适应性改变增强效力 [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达,采用scRNA-seq技术。源站描述聚焦BH3 mimetics(如Venetoclax)对肿瘤浸润T细胞的直接作用,探讨BCL-2家族蛋白在T细胞活化、效应/记忆分化及收缩中的作用,并提及在CAR T细胞制备中破坏BCL-2可通过

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1217481: BCL-2 disruption during CAR T cell production augments potency through non-apoptotic adaptive changes [scRNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA1217481:CAR T细胞制备中BCL-2破坏通过非凋亡适应性改变增强效力 [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达,采用scRNA-seq技术。源站描述聚焦BH3 mimetics(如Venetoclax)对肿瘤浸润T细胞的直接作用,探讨BCL-2家族蛋白在T细胞活化、效应/记忆分化及收缩中的作用,并提及在CAR T细胞制备中破坏BCL-2可通过非凋亡适应性改变增强效力。数据可用于研究Venetoclax等BH3 mimetics对T细胞功能的免疫调节效应及CAR T细胞效力相关基因表达分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BH3 mimetics最初设计为通过靶向BCL-2蛋白家族中关键抗凋亡成员来诱导癌细胞死亡。Venetoclax是唯一获FDA批准的BCL-2特异性BH3 mimetic,在杀伤急性髓系白血病(AML)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞方面显示出强劲临床疗效,这归因于其直接的凋亡性肿瘤效应。然而,关于venetoclax对肿瘤浸润T细胞的直接作用所知甚少。近期研究报道了venetoclax不依赖凋亡的免疫调节活性,但仍未完全明了。鉴于BCL-2家族蛋白在T细胞活化、向效应或记忆表型分化及收缩的动态过程中的重要作用,剖析BH3 mimetics对T细胞功能的直接作用变得至关重要。我们此前证明小鼠T

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1217481

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

BH3模拟物最初设计旨在通过靶向BCL-2蛋白家族中的关键抗凋亡成员来诱导癌细胞死亡。Venetoclax是唯一获FDA批准的BCL-2特异性BH3模拟物,因其直接的凋亡性抗肿瘤效应,在杀伤急性髓系白血病(AML)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)细胞方面展现出强大的临床疗效。然而,关于venetoclax对肿瘤浸润性T细胞的直接作用,目前知之甚少。近期研究报道了venetoclax具有不依赖于凋亡的免疫调节活性,但其机制仍未完全阐明。鉴于BCL-2家族蛋白在T细胞活化、向效应或记忆表型分化及收缩等动态过程中的重要作用,剖析BH3模拟物对T细胞功能的直接影响显得尤为必要。我们此前已证实,在venetoclax存在下于体外扩增5天的小鼠T细胞可获得适应性样重编程,从而产生对细胞死亡的抵抗。

此外,长期体内维奈克拉治疗会导致参与T细胞活化和耗竭抵抗的信号通路发生转录改变。在此,我们研究维奈克拉诱导的T细胞重编程是否可用于提高过继性T细胞疗法的疗效。以小鼠和人CD19靶向嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法(CD19CART)为模型,我们显示,在利用来自健康供者和患者的T细胞制备的CD19CART扩增过程中进行维奈克拉处理,在淋巴瘤和白血病的临床前异种移植模型中表现出增强的体外和体内抗肿瘤疗效。在机制上,批量和单细胞RNA测序分析揭示,CART制备过程中的维奈克拉处理在关键T细胞信号(JAK/STAT5、PI3K/AKT、NFKB)和代谢(PGC1α、OXPHOS、糖酵解)通路对CART细胞进行转录重编程,以增强CAR T细胞适应性和

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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