肺癌中新型CAF群体协调高抑制性调节性T细胞招募与定位 [bulkRNA-seq_Tregs]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE303163,聚焦肺癌中一种新型免疫调节性癌症相关成纤维细胞(imCAF)群体如何协调高抑制性调节性 T 细胞的招募与定位

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GSE303163: A novel CAF population coordinates hyper-suppressive regulatory T cell recruitment and localization in lung cancer [bulkRNA-seq_Tregs]

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肺癌中新型CAF群体协调高抑制性调节性T细胞招募与定位 [bulkRNA-seq_Tregs]

A novel CAF population coordinates hyper-suppressive regulatory T cell recruitment and localization in lung cancer [bulkRNA-seq_Tregs]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE303163,聚焦肺癌中一种新型免疫调节性癌症相关成纤维细胞(imCAF)群体如何协调高抑制性调节性 T 细胞的招募与定位。数据包含 1 个文件 GSE303163_series_matrix.txt.gz,属于 bulkRNA-seq 的 Treg 表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为 GPL34475。可用于研究肺腺癌肿瘤微环境中 CAF 亚群与 Treg 的空间共定位及趋化因子信号机制,支持免疫调控相关表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在许多实体瘤类型中,癌症相关成纤维细胞(CAFs)丰富且高度异质,具有不同亚群发挥免疫调节功能。尽管在被认为高度促纤维增生的恶性肿瘤中它们已被充分表征,但肺腺癌(LUAD)中不同 CAF 群体如何影响肿瘤免疫微环境仍不清楚。在此,我们在 LUAD 肿瘤微环境中鉴定出一个新的免疫调节性 CAF 群体(imCAFs),以 CHL1 表达为特征,并富集于涉及免疫调节和趋化因子信号的转录程序。通过单细胞和空间转录组学,我们证明 imCAFs 与 CXCR3+ 调节性 T(Treg)细胞在空间上共定位,后者是一种在肿瘤边界积聚的高抑制性 T 细胞亚群。在机制上,imCAFs 产生 CXCL9,一种关键的趋化因

【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:GPL34475、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=GSE303163

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 25 202,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

在多种实体瘤类型中,癌症相关成纤维细胞(CAFs)丰度高且高度异质,具有不同亚群发挥免疫调节功能。尽管在被认为是高度促结缔组织增生性恶性肿瘤中,CAFs已被充分表征,但肺腺癌(LUAD)中不同CAF群体如何影响肿瘤–免疫微环境仍不甚清楚。在此,我们在LUAD肿瘤微环境中鉴定出一个新的免疫调节性CAFs(imCAFs)群体,以CHL1表达为特征,并富集于涉及免疫调节和趋化因子信号的转录程序。通过单细胞和空间转录组学,我们证明imCAFs与CXCR3+调节性T(Treg)细胞在空间上共定位,后者是一种积聚于肿瘤边界的超抑制性T细胞亚群。在机制上,imCAFs产生CXCL9,这是一种关键趋化因子,介导CXCR3+ Tregs向肿瘤的募集,促进免疫抑制微环境。功能分析显示,肿瘤驻留的CXCR3+ Tregs具有增强的增殖和抑制能力,并且在转录上与CXCR3-对应细胞不同。

在Treg细胞中基因敲除Cxcr3或在基质细胞中敲除Cxcl9可显著减少Treg细胞的积聚,从而增强CD8+ T细胞的活化并降低肿瘤负荷。在人类NSCLC样本中也观察到类似的CHL1+ imCAF样成纤维细胞,并发现其与Treg细胞共定位,肺肿瘤中CHL1表达增加与细胞毒性评分降低和无进展生存期缩短相关。这些发现揭示了一个关键的基质–免疫轴,其中imCAF来源的CXCL9协调LUAD中高抑制性CXCR3+ Treg细胞的定位和功能,并突显imCAF–CXCL9–CXCR3+ Treg细胞招募回路作为恢复抗肿瘤免疫的有前景的治疗靶点。

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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