肝细胞癌肿瘤微环境中肿瘤相关组织驻留记忆T细胞的分子图谱 [HCC_scTCR]
该数据集来自NCBI,包含肝细胞癌(HCC)肿瘤微环境中肿瘤相关组织驻留记忆T(TA-TRM)细胞的单细胞RNA与单细胞TCR测序数据,覆盖5例HCC患者
![GSE281111: Molecular landscape of tumor-associated tissue-resident memory T cells in tumor microenvironment of hepatocellular carcinoma [HCC_scTCR]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/125582.jpg)
基本信息
资源简介
肝细胞癌肿瘤微环境中肿瘤相关组织驻留记忆T细胞的分子图谱 [HCC_scTCR]
Molecular landscape of tumor-associated tissue-resident memory T cells in tumor microenvironment of hepatocellular carcinoma [HCC_scTCR]
该数据集来自NCBI,包含肝细胞癌(HCC)肿瘤微环境中肿瘤相关组织驻留记忆T(TA-TRM)细胞的单细胞RNA与单细胞TCR测序数据,覆盖5例HCC患者。研究识别出CD69+与CD103+两个TRM细胞亚群,刻画其分子特征,并在独立数据集中验证了相似的分子模式;基于TA-TRM核心基因表达的风险评分在两个数据集中均与生存相关。数据可用于HCC免疫微环境中T细胞亚群的异质性分析、分子特征刻画及生存相关预测研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 05 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肝癌免疫治疗通过调节免疫微环境来恢复肿瘤浸润淋巴细胞的活力。因此,具有组织特异性驻留的T细胞亚群的早期保护功能已在肿瘤微环境(TME)中得到研究。我们在肝细胞癌(HCC)中识别出肿瘤相关组织驻留记忆T(TA-TRM)细胞,并刻画了其分子特征。我们从五名HCC患者获取了单细胞RNA和单细胞TCR测序数据。随后对TME内TRM细胞亚群的异质性特征进行了研究和验证。我们刻画了两个表达独特特征基因的TRM簇(CD69+和CD103+),并在一个独立数据集中验证了它们相似的分子模式。基于TA-TRM细胞核心基因表达的风险评分在两个数据集中均与生存相关。轨迹分
【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:Other、GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281111
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 24 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肝癌免疫治疗通过调节免疫微环境来 rejuvenate 肿瘤浸润淋巴细胞。因此,具有组织特异性驻留的T细胞亚群的早期保护功能已在肿瘤微环境(TME)中得到研究。我们在肝细胞癌(HCC)中鉴定出肿瘤相关组织驻留记忆T(TA-TRM)细胞,并表征了其分子特征。我们从五名HCC患者获取了单细胞RNA和单细胞TCR测序数据。随后,我们研究并验证了TME内TRM细胞亚群的异质性特征。我们表征了两个表达独特标志基因的TRM集群(CD69+和CD103+),并在一个独立数据集中验证了它们相似的分子模式。基于TA-TRM细胞核心基因表达的风险评分在两个数据集中均与生存相关。轨迹分析显示,这两个谱系遵循不同的轨迹路径,在伪时间上具有不同的标记基因表达。CD103+ TA-TRM细胞显示出多样的克隆型,并与其他细胞群共享克隆型。
在复发样本中,观察到了较低的克隆多样性和不同的信号传导相互作用,相较于非复发样本。CD103+ TA-TRM细胞与调节性T细胞之间的CXCL13-CXCR3相互作用仅在复发样本中出现。我们在HCC中鉴定了两种TA-TRM细胞亚型,并展示了它们独特的分子特征、与生存的相关性以及根据复发情况而不同的信号网络。研究结果增进了对HCC中TA-TRM细胞分子特征的理解,并提供了潜在的免疫治疗策略。
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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