UCPVax CD4辅助肽疫苗诱导Th1细胞、抗体反应及表位扩展改善抗肿瘤免疫的TCR-seq数据集

研究对60例晚期肺癌患者外周血进行免疫分析,揭示疫苗选择性激活CD4+ T细胞,诱导多能Th1细胞、表位扩展和抗体反应,并促进效应记忆与细胞溶解性分化

geo
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其他分类OtherGPL155209606疫苗编码
GSE271545: UCPVax, a CD4 helper peptide vaccine induces polyfunctional Th1 cells, antibody response and epitope spreading to improve antitumor immunity  [TCR-seq]

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

UCPVax CD4辅助肽疫苗诱导Th1细胞、抗体反应及表位扩展改善抗肿瘤免疫的TCR-seq数据集

UCPVax, a CD4 helper peptide vaccine induces polyfunctional Th1 cells, antibody response and epitope spreading to improve antitumor immunity [TCR-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于UCPVax(端粒酶来源的CD4辅助肽疫苗)的TCR-seq数据,文件为GSE271545_series_matrix.txt.gz。研究对60例晚期肺癌患者外周血进行免疫分析,揭示疫苗选择性激活CD4+ T细胞,诱导多能Th1细胞、表位扩展和抗体反应,并促进效应记忆与细胞溶解性分化。数据可用于研究疫苗诱导的T细胞受体 repertoire 变化及抗肿瘤免疫机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):诱导抗肿瘤CD4+辅助T细胞反应对于治疗性癌症疫苗的疗效至关重要。然而,很少有疫苗专门设计用于靶向人类癌症中的CD4+ T细胞。在此,我们表征了UCPVax的免疫机制,这是一种源自端粒酶的辅助肽疫苗。对60例晚期肺癌患者外周血的离体免疫分析显示,UCPVax在广泛的HLA-DR限制范围内选择性激活体内CD4+ T细胞。该疫苗引发协同免疫三联体,包括细胞因子多功能的CD4+ Th1细胞、表位扩展和抗体反应,有助于有效的肿瘤控制。单细胞分析进一步表明,UCPVax驱动CD4+ T细胞向效应记忆和细胞溶解性分化。因此,疫苗诱导的CD4+ T细胞触发广泛而持久的抗肿瘤免疫。这些发现

【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:Other、GPL15520、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=GSE271545

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 12 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

诱导抗肿瘤CD4+ T辅助细胞应答对于治疗性癌症疫苗的疗效至关重要。然而,鲜有疫苗专门针对人类癌症中的CD4+ T细胞进行设计。在此,我们表征了UCPVax的免疫机制,这是一种来源于端粒酶的辅助肽疫苗。对60例晚期肺癌患者外周血进行的离体免疫分析显示,UCPVax在广泛的HLA-DR限制范围内选择性激活体内CD4+ T细胞。该疫苗引发协同性免疫三联体,包括细胞因子多功能性CD4+ Th1细胞、表位扩展和抗体应答,有助于有效的肿瘤控制。单细胞分析进一步表明,UCPVax驱动CD4+ T细胞向效应记忆和细胞溶解性分化。因此,疫苗诱导的CD4+ T细胞触发广泛而持久的抗肿瘤免疫。这些发现凸显了UCPVax作为一种现成的辅助平台,可增强治疗性癌症疫苗的疗效。

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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