靶向Nat10重编程调节性T细胞功能增强肺癌抗PD-1免疫治疗敏感性

该数据集来自NCBI GEO,聚焦于靶向Nat10重编程调节性T细胞功能以增强肺癌抗PD-1免疫治疗敏感性。数据通过高通量测序甲基化分析,涉及人类非小细胞肺癌中Nat10修饰RNA在Nat10⁺ Foxp3⁺ Treg细胞的积累,以及Nat10缺失或抑制对PD-1⁺ Treg/CD8⁺ T细胞比例、

geo
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基因组分类GPL242479606
GSE254341: Targeting Nat10 reprograms regulatory T cells function to enhance anti-PD-1 immunotherapy sensitivity in lung cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

靶向Nat10重编程调节性T细胞功能增强肺癌抗PD-1免疫治疗敏感性

Targeting Nat10 reprograms regulatory T cells function to enhance anti-PD-1 immunotherapy sensitivity in lung cancer

该数据集来自NCBI GEO,聚焦于靶向Nat10重编程调节性T细胞功能以增强肺癌抗PD-1免疫治疗敏感性。数据通过高通量测序甲基化分析,涉及人类非小细胞肺癌中Nat10修饰RNA在Nat10⁺ Foxp3⁺ Treg细胞的积累,以及Nat10缺失或抑制对PD-1⁺ Treg/CD8⁺ T细胞比例、IFNγ⁺ Treg细胞和肿瘤进展的影响。包含1个文件GSE254341_series_matrix.txt.gz,可用于研究Treg细胞在肿瘤微环境中的免疫抑制机制及免疫检查点阻断治疗增敏策略(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):提高免疫检查点阻断(ICB)疗法疗效的一个重大挑战是调节性T(Treg)细胞的同步激活,这会削弱抗肿瘤反应。因此,阐明肿瘤微环境(TME)中维持Treg抑制功能的机制至关重要。在此,我们在人类非小细胞肺癌(NSCLC)中鉴定出N-乙酰转移酶10(Nat10)修饰RNA的积累,尤其是在Nat10⁺ Foxp3⁺ Treg细胞中。在肿瘤浸润(TI)Treg细胞中基因敲除Nat10,或药理学抑制Nat10表达,可显著降低PD-1⁺ Treg/CD8⁺ T细胞比例。这些效应伴随着IFNγ⁺ Treg细胞的增加、Treg细胞免疫抑制活性的降低以及肿瘤进展的抑制。机制上,Nat10促进TI Treg细胞浸润和激活,ind

【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、9606。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=GSE254341

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 22 202,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

提高免疫检查点阻断(ICB)疗法疗效的一个重大挑战是调节性T(Treg)细胞的同步激活,这会削弱抗肿瘤反应。因此,阐明肿瘤微环境(TME)中维持Treg抑制功能的机制至关重要。在此,我们在人类非小细胞肺癌(NSCLC)中发现了N-乙酰转移酶10(Nat10)修饰RNA的积累,尤其是在Nat10⁺ Foxp3⁺ Treg细胞中。在肿瘤浸润(TI)Treg细胞中基因敲除Nat10,或药物抑制Nat10表达,可显著降低PD-1⁺ Treg/CD8⁺ T细胞比值。这些效应伴随着IFNγ⁺ Treg细胞的增加、Treg细胞免疫抑制活性的降低以及肿瘤进展的抑制。在机制上,Nat10通过直接与Foxp3和染色质相互作用,塑造三维基因组结构,从而以不依赖其RNA修饰功能的方式促进TI Treg细胞浸润和激活。抗PD-1抗体与Nat10抑制剂的联合给药进一步削弱了TI Treg介导的免疫抑制,从而增强了肿瘤控制。

我们的发现表明,Nat10是TI Treg细胞脆弱性和功能的关键调节因子,其抑制作用可能增强ICB的治疗效果。

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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