复现数据:scRNA-seq揭示复发T-ALL患者免疫微环境及JUN介导的NK细胞耗竭
该数据集来自search.dataone.org,为一项单细胞转录组研究的复现数据,聚焦复发T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)患者的骨髓免疫微环境

基本信息
资源简介
复现数据:scRNA-seq揭示复发T-ALL患者免疫微环境及JUN介导的NK细胞耗竭
Replication data from: scRNA-seq reveals an immune microenvironment and JUN-mediated NK cell exhaustion in relapsed T-ALL patients
该数据集来自search.dataone.org,为一项单细胞转录组研究的复现数据,聚焦复发T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)患者的骨髓免疫微环境。研究通过scRNA-seq刻画了免疫微环境并鉴定出13个主要细胞簇,涉及HSC与GMP异常扩增、CD4+T/CD8+T/NK细胞的免疫抑制特征、CD4+T细胞亚群及NK细胞耗竭,并识别JUN为关键因子。数据可用于T-ALL免疫微环境与NK细胞耗竭相关分析(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种以高复发率为特征的异质性疾病。通过单细胞转录组分析,我们刻画了T-ALL患者骨髓免疫微环境,鉴定出13个主要细胞簇。这些患者表现出HSC和GMP的异常扩增,以及CD4+T、CD8+T和NK细胞的免疫抑制特征。对CD4+T细胞进行细分,揭示了两个在Th1/Th2之间转换的亚群:ANXA1-GATA3-CD4+T和ANXA1+GATA3+CD4+T。此外,NK细胞在复发T-ALL患者的肿瘤微环境中表现出耗竭,JUN被鉴定为关键因子。另外,JUN在T-ALL中也高表达,并且对其维持增殖至关重要。JUN抑制剂对白血病细胞表现出成功的杀伤作用,并在复发T-ALL细胞系以及CDX、PDX中改善NK细胞耗竭,
【主题与分类】
主题标签:single-cell RNA sequencing、NK cells、JUN、T-cell Acute Lymphoblastic Leukemia、Immune exhaustion。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab968b6b0176430e5d1379b65f3ad6d0954a6ec34ff3d25b43f1d11161c2df801
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种以高复发率为特征的异质性疾病。通过单细胞转录组分析,我们表征了T-ALL患者骨髓免疫微环境,鉴定出13个主要细胞簇。这些患者表现出HSCs和GMPs的异常扩增,以及CD4+T、CD8+T和NK细胞的免疫抑制特征。对CD4+T细胞进行细分,揭示了两个在Th1/Th2之间转换的亚群:ANXA1-GATA3-CD4+T和ANXA1+GATA3+CD4+T。此外,NK细胞在复发T-ALL患者的肿瘤微环境中表现出耗竭,JUN被鉴定为关键因子。此外,JUN在T-ALL中也高表达,并且对维持其增殖至关重要。JUN抑制剂对白血病细胞表现出成功的杀伤作用,并在复发T-ALL细胞系以及CDX、PDX和NOTCH1突变小鼠模型中改善了NK细胞耗竭。
总之,我们的发现加深了对……的理解。,# 复制数据来源:scRNA-seq揭示复发T-ALL患者的免疫微环境和JUN介导的NK细胞耗竭 ## 数据及文件结构描述 本数据集包含来自3名正常供者、3名初诊T-ALL患者和3名复发T-ALL患者的单细胞转录组测序数据。还包括T-ALL PDX模型小鼠在第7天、第12天和第21天的单细胞转录组测序技术,以模拟初诊、缓解和复发的疾病状态。最后,该数据集还包括T-ALL NOTCH1基因突变小鼠模型中JNK-IN-8治疗组和对照组的RNA-seq数据。 ## 代码/软件 数据质量控制 为了将原始BCL文件转换为FASTQ格式,采用了10xGenomics Cell Ranger(版本3.1.0)应用程序。随后,该格式被用于比对和计数定量。在比对到参考基因组之前,所有读数都经过了唯一分子标识符的检查……
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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