巨噬细胞内在及IL-9依赖的精氨酸代谢促进肺肿瘤生长

该数据集来自 NCBI GEO,标题为巨噬细胞内在及 IL-9 依赖的精氨酸代谢促进肺肿瘤生长,属于肿瘤/肺癌分类。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24247,物种为小鼠(10090)

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GSE292222: Macrophage-intrinsic and IL-9-dependent arginine metabolism promotes lung tumor growth

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

巨噬细胞内在及IL-9依赖的精氨酸代谢促进肺肿瘤生长

Macrophage-intrinsic and IL-9-dependent arginine metabolism promotes lung tumor growth

该数据集来自 NCBI GEO,标题为巨噬细胞内在及 IL-9 依赖的精氨酸代谢促进肺肿瘤生长,属于肿瘤/肺癌分类。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24247,物种为小鼠(10090)。研究聚焦肿瘤相关巨噬细胞在 IL-9 信号下通过精氨酸酶 1(ARG1)及精氨酸代谢促进肿瘤生长的机制,并涉及含 Arg1 siRNA 的巨噬细胞靶向纳米颗粒治疗。数据可用于探索肺癌免疫微环境中巨噬细胞代谢重编程及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤相关巨噬细胞是一种丰富的、浸润肿瘤的细胞群体,通过产生免疫抑制性肿瘤免疫微环境(TIME)来支持肿瘤细胞逃避免疫细胞检测。巨噬细胞的免疫抑制功能由细胞因子环境决定。IL-9 是一种多效性细胞因子,可作为肿瘤生长的正向或负向调节因子。我们实验室此前发现 IL-9 具有促肿瘤作用,其通过扩增肺间质巨噬细胞群体并诱导精氨酸酶 1(ARG1)表达来增强肿瘤生长。然而,IL-9R/ARG1+ 间质巨噬细胞促进肿瘤进展的潜在机制仍不完全清楚。在此,我们证明含有 Arg1 siRNA 的巨噬细胞靶向纳米颗粒可在治疗上减少肿瘤负荷并减少促肿瘤精氨酸衍生代谢物 pr

【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=GSE292222

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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

肿瘤相关巨噬细胞是一种丰富的肿瘤浸润细胞群体,通过产生免疫抑制性肿瘤免疫微环境(TIME),支持肿瘤细胞逃避免疫细胞的抗肿瘤检测。巨噬细胞的免疫抑制功能由细胞因子环境决定。IL-9是一种多效性细胞因子,可对肿瘤生长发挥正向或负向调控作用。我们实验室此前发现,IL-9通过扩增肺间质巨噬细胞群体并诱导精氨酸酶1(ARG1)表达来增强肿瘤生长,从而发挥促肿瘤作用。然而,IL-9R/ARG1+间质巨噬细胞促进肿瘤进展的潜在机制仍不完全清楚。在此,我们证明,含有Arg1 siRNA的巨噬细胞靶向纳米颗粒可在治疗上减轻肿瘤负荷,并减少促肿瘤精氨酸衍生代谢产物的生成。此外,通过对从Il9r-/-:WT混合骨髓嵌合小鼠中分离的肺巨噬细胞进行批量RNA测序,我们证明IL-9从内在层面改变了肺间质巨噬细胞的转录组格局。

在机制上,IL-9通过依赖IRF4的调控途径促进内在Arg1表达,并调节间质巨噬细胞和肺组织内精氨酸和多胺浓度,从而导致肺肿瘤生长增加和巨噬细胞表型改变。因此,我们的工作定义了IL-9反应性巨噬细胞的促肿瘤机制,该机制由肺间质巨噬细胞中内在精氨酸代谢改变所介导,从而促进肺肿瘤生长。

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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