肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用支撑数据
该数据集为 Teo Jia Ming Nickolas 博士论文的支撑数据,对应 GEO 登录号 GSE240840,主题为肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用

基本信息
资源简介
肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用支撑数据
Supporting data for "Role of tumour associated neutrophils in metabolic dysfunction-associated hepatocellular carcinoma development"
该数据集为 Teo Jia Ming Nickolas 博士论文的支撑数据,对应 GEO 登录号 GSE240840,主题为肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用。中性粒细胞在实体瘤中积聚,其丰度常与不良预后相关;肿瘤相关中性粒细胞具有高度异质性,包含促肿瘤与抗肿瘤亚群,可依肿瘤微环境中的多样性差异影响肿瘤进展与治疗疗效。该数据可用于研究驱动中性粒细胞多样性的因素、特定亚群功能及其异质性在不同癌症背景下的传播(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集随 Teo Jia Ming Nickolas 博士候选资格论文提交。数据也可在 GEO 登录号 GSE240840 下获取。该论文研究肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用。中性粒细胞在实体瘤中积聚,其丰度常与不良预后相关。新出现的证据表明,肿瘤相关中性粒细胞(TANs)高度异质,包含促肿瘤和抗肿瘤亚群。因此,TANs 可依据其在肿瘤微环境(TME)中的多样性差异影响肿瘤进展和治疗疗效。然而,驱动 TAN 多样性的因素、特定 TAN 亚群的功能,以及其异质性在不同癌症背景下的传播,仍很大程度上未知。代谢功能障碍相关脂肪性
【主题与分类】
主题标签:Tumour immunology。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_Role_of_tumour_associated_neutrophils_in_metabolic_dysfunction-associated_hepatocellular_carcinoma_development_/27991631
使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.25442/hku.27991631
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集随Teo Jia Ming Nickolas提交的博士学位论文一同发布。数据也可在GEO登录号GSE240840下获取。该论文研究肿瘤相关中性粒细胞在代谢功能障碍相关肝细胞癌发展中的作用。中性粒细胞在实体瘤中积聚,其丰度通常与不良预后相关。新出现的证据表明,肿瘤相关中性粒细胞(TANs)具有高度异质性,包括促肿瘤和抗肿瘤亚群。因此,根据其在肿瘤微环境(TME)中的多样性,TANs可对肿瘤进展和治疗效果产生不同影响。然而,驱动TAN多样性的因素、特定TAN亚群的功能及其异质性在不同癌症背景下的传播在很大程度上仍不清楚。代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)是肝细胞癌(HCC)增长最快的病因。至关重要的是,尽管有丰富的T细胞浸润,这种脂肪肝病因对免疫检查点阻断(ICB)治疗却以耐药性著称。
这种治疗缺陷很可能源于肿瘤微环境(TME)中的免疫抑制因子。由于中性粒细胞是HCC TME中最主要的免疫细胞群体之一,其多样性很可能在MASH-HCC的发病机制和ICB耐药中发挥关键作用。本论文研究了这些TAN如何影响MASH-HCC的进展,以及MASH TME反过来如何塑造TAN的发育和多样化。总体而言,本论文阐明了一种TAN促进免疫逃逸和肿瘤侵袭性的新机制。它还强调了理解癌症病因如何影响TME内免疫反应的重要性。在本研究过程中,生成了两大类数据集。首先,对携带NRAS/AKT HCC的小鼠骨髓、脾脏和肿瘤(有或无aLy6G清除)进行了单细胞RNA测序。每种各提交了一个样本用于
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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