GSE268751:basigin抗体调控MCT影响肿瘤代谢与免疫

研究探讨basigin抗体对MCT1/MCT4的调控作用及其对乳酸转运、抗肿瘤免疫和代谢谱的影响,涉及PDOs-NSCLCs和T细胞

geo
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时间序列分类GPL246769606
GSE268751: A basigin antibody modulates MCTs to impact tumor metabolism and immunity

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE268751:basigin抗体调控MCT影响肿瘤代谢与免疫

A basigin antibody modulates MCTs to impact tumor metabolism and immunity

该数据集来自NCBI GEO,标题为“A basigin antibody modulates MCTs to impact tumor metabolism and immunity”,属于肿瘤/肺癌分类。数据包含1个文件(GSE268751_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱数据(GPL24676,人9606)。研究探讨basigin抗体对MCT1/MCT4的调控作用及其对乳酸转运、抗肿瘤免疫和代谢谱的影响,涉及PDOs-NSCLCs和T细胞。该数据可用于分析basigin抗体处理后的基因表达变化,研究肿瘤代谢与免疫的相互作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在癌症和免疫背景下,乳酸代谢与信号传导错综复杂地交织在一起。Basigin与单羧酸转运蛋白MCT1和MCT4协同作用,协调乳酸跨细胞膜的移动。尽管在治疗侵袭性肿瘤方面具有前景,但basigin抗体对这些相互作用的影响仍不清楚。我们的研究揭示了这种复杂的相互作用:basigin正向调节MCT活性。一种basigin抗体将basigin转变为MCT的负调节因子。该抗体在体外和体内抑制乳酸转运并增强抗肿瘤免疫。此外,抗体改变了PDOs-NSCLCs和T细胞中的代谢谱。冷冻电镜结构分析和分子动力学模拟揭示,MCT1的周转率受basigin的Ig2结构域灵活性的影响。通过限制Ig2的灵活性,抗体减少了

【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:GPL24676、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=GSE268751

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE268751

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

在癌症与免疫的背景下,乳酸代谢与信号传导错综复杂地交织在一起。Basigin与单羧酸转运蛋白MCT1和MCT4协同作用,调控乳酸跨细胞膜的转运。尽管Basigin抗体在治疗侵袭性肿瘤方面具有广阔前景,但其对这些相互作用的影响仍不明确。我们的研究揭示了这一复杂的相互作用:Basigin正向调节MCT活性。Basigin抗体使Basigin转变为MCT的负向调节因子。该抗体在体外和体内均能抑制乳酸转运并增强抗肿瘤免疫。此外,抗体改变了PDOs-NSCLCs和T细胞的代谢谱。冷冻电镜结构分析和分子动力学模拟揭示,MCT1的周转率受Basigin Ig2结构域柔性的影响。通过限制Ig2的柔性,抗体降低了MCT1的周转率。这些发现凸显了Basigin抗体通过影响代谢和免疫在对抗肿瘤方面的前景,以及共享辅助亚基在靶向异源多聚体转运蛋白中的价值。

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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