髓系祖细胞失调驱动肿瘤免疫抑制性巨噬细胞数据集2

研究对小鼠及肺癌患者的骨髓髓系祖细胞、循环单核细胞和肿瘤浸润单核细胞来源巨噬细胞进行配对转录组和染色质分析,揭示肺部肿瘤通过 NRF2 调控氧化应激,促进单核细胞向免疫抑制性巨噬细胞分化

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE270127: Myeloid progenitor dysregulation fuels immunosuppressive macrophages in tumors [dataset 2]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

髓系祖细胞失调驱动肿瘤免疫抑制性巨噬细胞数据集2

Myeloid progenitor dysregulation fuels immunosuppressive macrophages in tumors [dataset 2]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Myeloid progenitor dysregulation fuels immunosuppressive macrophages in tumors [dataset 2],属于肿瘤/肺癌分类。数据包含 1 个文件 GSE270127_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606。研究对小鼠及肺癌患者的骨髓髓系祖细胞、循环单核细胞和肿瘤浸润单核细胞来源巨噬细胞进行配对转录组和染色质分析,揭示肺部肿瘤通过 NRF2 调控氧化应激,促进单核细胞向免疫抑制性巨噬细胞分化。该数据可用于研究肺癌中髓系祖细胞程序与促肿瘤巨噬细胞。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):单核细胞来源巨噬细胞(mo-macs)驱动肿瘤微环境(TME)中的免疫抑制,而骨髓(BM)中肿瘤增强的髓系生成则为这些细胞群体提供来源。在此,我们对小鼠和肺癌患者的骨髓髓系祖细胞、循环单核细胞和肿瘤浸润 mo-macs 的连续谱进行了配对的转录组和染色质分析,以识别驱动促肿瘤 mo-macs 的髓系祖细胞程序。通过分析染色质可及性和组蛋白修饰变化,我们表明肺部肿瘤在骨髓髓系祖细胞中为 Nfe2l2(NRF2)启动可及性,作为对氧化应激的细胞保护反应。NRF2 活性在单核细胞分化为肺部 TME 中的 mo-macs 过程中持续并增加,以调节氧化应激,进而促进代谢适应、抵抗细胞死亡,并促成免疫抑制表型

【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=GSE270127

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 04 202,引用时请注意版本时效。

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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

单核细胞来源的巨噬细胞(mo-macs)驱动肿瘤微环境(TME)中的免疫抑制,而肿瘤增强的骨髓(BM)髓系生成则为这些细胞群体提供来源。在此,我们对小鼠和肺癌患者的BM髓系祖细胞、循环单核细胞和肿瘤浸润mo-macs连续体进行了配对转录组和染色质分析,以鉴定为促肿瘤mo-macs提供支持的髓系祖细胞程序。通过分析染色质可及性和组蛋白修饰变化,我们发现肺部肿瘤在BM髓系祖细胞中为Nfe2l2(NRF2)启动可及性,作为对氧化应激的细胞保护反应。NRF2活性在单核细胞于肺部TME中分化为mo-macs的过程中得以维持并增强,从而调控氧化应激,进而促进代谢适应、抵抗细胞死亡,并促成免疫抑制表型。NRF2基因缺失和药理学抑制显著降低了TME中mo-macs的存活和免疫抑制功能,使NK和T细胞治疗性抗肿瘤免疫得以实现,并与检查点阻断策略产生协同作用。

总之,我们的研究确定了一个可靶向的表观遗传节点,该节点调控髓系祖细胞失调,从而在肿瘤微环境中维持免疫调节型单核细胞衍生的巨噬细胞。

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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