肺肿瘤浸润性Treg转录谱与免疫检查点阻断应答相关研究(小鼠)

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠肺肿瘤浸润性调节性T细胞(TIL-Treg)的单细胞转录组与TCR测序数据,用于研究Treg亚群与免疫检查点阻断(ICB)应答的关系

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE235602: Lung tumor-infiltrating Treg have divergent transcriptional profiles and function linked to checkpoint blockade response [mouse]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肺肿瘤浸润性Treg转录谱与免疫检查点阻断应答相关研究(小鼠)

Lung tumor-infiltrating Treg have divergent transcriptional profiles and function linked to checkpoint blockade response [mouse]

该数据集来自NCBI GEO,包含小鼠肺肿瘤浸润性调节性T细胞(TIL-Treg)的单细胞转录组与TCR测序数据,用于研究Treg亚群与免疫检查点阻断(ICB)应答的关系。数据整合了抗PD-1治疗与未治疗非小细胞肺癌患者及小鼠肿瘤模型的Treg单细胞分析,识别出10个人类TIL-Treg亚群,其中OX40hiGITRhi亚群与小鼠亚群高度一致,并涉及增殖、NF-kB激活及抑制相关基因表达。该数据可用于Treg亚群分类、ICB应答预测及肿瘤免疫微环境研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):调节性T细胞(Treg)通常被认为抑制内源性和治疗诱导的抗肿瘤免疫;然而,它们在调节免疫检查点阻断(ICB)应答中的作用尚不清楚。在本研究中,我们整合了来自抗PD-1治疗和未治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)的超过73,000个肿瘤浸润性Treg(TIL-Treg)的单细胞RNAseq/TCRseq数据,以及来自小鼠肿瘤模型的肿瘤相关抗原(TAA)特异性Treg的单细胞分析。我们鉴定了10个人类TIL-Treg亚群,其中大多数与小鼠TIL-Treg亚群高度一致。值得注意的是,只有一个亚群选择性高表达OX40和GITR,其与同源配体结合介导增殖程序和NF-kB激活,以及多个参与Treg抑制的基因,包括LAG3。在功能上,OX40hiGITRhi亚群是最高的

【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:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE235602

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 01 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

调节性T细胞(Treg)传统上被认为抑制内源性和治疗诱导的抗肿瘤免疫;然而,其在调节免疫检查点阻断(ICB)应答中的作用尚不清楚。在本研究中,我们整合了来自抗PD-1治疗和未治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)中超过73,000个肿瘤浸润Treg(TIL-Treg)的单细胞RNAseq/TCRseq数据,并结合了来自小鼠肿瘤模型的肿瘤相关抗原(TAA)特异性Treg的单细胞分析。我们鉴定了10个人类TIL-Treg亚群,其中大多数与小鼠TIL-Treg亚群高度一致。值得注意的是,仅有一个亚群选择性高表达OX40和GITR,其与同源配体结合后介导增殖程序和NF-kB激活,以及多个参与Treg抑制功能的基因,包括LAG3。在功能上,OX40hiGITRhi亚群体外抑制活性最强,且其在总TIL-Treg中比例较高与PD-1阻断耐药相关。

令人惊讶的是,在小鼠肿瘤模型中,我们发现几乎所有表达肿瘤相关抗原(TAA)特异性T细胞受体的肿瘤浸润淋巴细胞中的调节性T细胞(TIL-Treg),在进入肿瘤后的两周内完全发展出独特的Th1样特征,下调FoxP3并上调TBX21(Tbet)、IFNγ及某些促炎性颗粒酶的表达。将小鼠TAA特异性Th1样Treg亚群的基因评分通过迁移学习应用于人类单细胞数据集,揭示出一个高度相似的亚簇,该亚簇在抗PD-1应答肿瘤中富集。这些发现表明,TIL-Treg可划分为多个转录水平上不同的亚群,这些亚群对免疫检查点阻断(ICB)诱导的抗肿瘤免疫可能具有相反的作用,并提示TAA特异性TIL-Treg可能对抗肿瘤应答产生积极贡献。

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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