树突状细胞通过嵌合突触在受照射肿瘤中加速CAR T细胞 [RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为树突状细胞通过嵌合突触在受照射肿瘤中加速 CAR T 细胞,属于 RNA-seq 表达谱数据,分类为肿瘤/肺癌

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE263352: Dendritic cells accelerate CAR T cells in irradiated tumors through chimeric synapses [RNA-seq]

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

树突状细胞通过嵌合突触在受照射肿瘤中加速CAR T细胞 [RNA-seq]

Dendritic cells accelerate CAR T cells in irradiated tumors through chimeric synapses [RNA-seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为树突状细胞通过嵌合突触在受照射肿瘤中加速 CAR T 细胞,属于 RNA-seq 表达谱数据,分类为肿瘤/肺癌。数据来源于小鼠同源模型,包含 1 个文件 GSE263352_series_matrix.txt.gz,作者为 Ishibashi, Maki。数据可用于研究 CAR T 细胞在受照射原位肺肿瘤中的持久性、细胞毒性效应基因表达以及树突状细胞通过抗原修饰激活 CAR T 细胞的机制,适合转录组表达分析与肿瘤免疫微环境相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在肿瘤微环境(TME)中维持嵌合抗原受体(CAR)T 细胞的活性是一项重大挑战,持续阻碍着该疗法在实体瘤中的进展。在此我们报告,靶向受照射原位肺肿瘤的 CAR T 细胞寿命显著延长,从而在同源小鼠模型中实现持久控制。CAR T 细胞大量浸润受照射肿瘤,在其中维持细胞毒性效应基因的高表达并表现出增强的细胞毒性。值得注意的是,受照射肿瘤中 CAR T 细胞持久性的增强关键依赖于树突状细胞,其机制出人意料。经历肿瘤来源靶抗原“抗原修饰”的树突状细胞可通过嵌合受体激活 CAR T 细胞,而同样经历抗原修饰的驻留和浸润髓系亚群则不能,这表

【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=GSE263352

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

在肿瘤微环境(TME)中维持嵌合抗原受体(CAR)T细胞的活性是一项重大挑战,持续阻碍着该疗法在实体瘤中的进展。在此,我们报告,靶向经照射的原位肺癌的CAR T细胞寿命显著延长,从而在同系小鼠模型中实现了持久控制。CAR T细胞强效浸润到经照射的肿瘤中,在那里它们维持了细胞毒性效应基因的高表达,并表现出增强的细胞毒性。值得注意的是,经照射肿瘤中CAR T细胞持久性的增强关键依赖于树突状细胞,其机制令人意外。经历肿瘤来源靶抗原“抗原修饰”的树突状细胞能够通过嵌合受体激活CAR T细胞,而同样经历抗原修饰的驻留和浸润髓系亚群则不能,这表明树突状细胞在维持CAR T细胞的能力方面在髓系细胞中独一无二。

此外,肿瘤照射并非仅通过清除肿瘤相关巨噬细胞来增强CAR T细胞活性,因为靶向清除CSF1R依赖性髓系细胞对CAR T细胞的持久性或肿瘤控制均无显著影响。相反,这些数据表明,肿瘤照射创造了有利于CAR T细胞与抗原修饰的树突状细胞有效互动的条件。发现耐受良好的辐射剂量能够增强CAR T细胞在实体瘤中的持久性,标志着具有重大转化潜力的关键进展,并首次证明了树突状细胞在维持CAR T细胞抗实体瘤活性中不可或缺的作用。

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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