肺癌中新型CAF群体协调高抑制性调节性T细胞募集与定位 [scRNA-seq_PDGFRa+成纤维细胞]
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE303165系列的单细胞RNA测序数据,聚焦于肺腺癌(LUAD)肿瘤微环境中表达CHL1的新型免疫调节性癌症相关成纤维细胞(imCAF)群体

基本信息
资源简介
肺癌中新型CAF群体协调高抑制性调节性T细胞募集与定位 [scRNA-seq_PDGFRa+成纤维细胞]
A novel CAF population coordinates hyper-suppressive regulatory T cell recruitment and localization in lung cancer [scRNA-seq_PDGFRa+ fibroblasts)
该数据集来自NCBI GEO,包含GSE303165系列的单细胞RNA测序数据,聚焦于肺腺癌(LUAD)肿瘤微环境中表达CHL1的新型免疫调节性癌症相关成纤维细胞(imCAF)群体。数据文件为GSE303165_series_matrix.txt.gz,涉及小鼠(10090)表达谱,使用GPL24247平台。通过单细胞与空间转录组技术,该数据可用于研究imCAF与CXCR3+调节性T细胞的空间共定位关系,以及imCAF通过CXCL9等趋化因子介导免疫抑制的机制,为肺癌免疫微环境研究提供转录组资源(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(CAF)丰富且高度异质,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已得到充分表征,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。在这里,我们在LUAD肿瘤微环境中鉴定出一个新型免疫调节性CAF群体(imCAF),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imCAF与CXCR3+调节性T(Treg)细胞空间共定位,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,imCAF产生CXCL9,一种关键的趋化吸引
【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=GSE303165
【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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- OpenDataLab:
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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