肺癌中细胞毒性CD39+肿瘤相关NK细胞对NKG2A阻断的响应(10X Multiome)

该数据集来自非小细胞肺癌(NSCLC)患者样本,采用匹配的单核RNA与ATAC测序(10X Multiome)解析肿瘤浸润NK细胞的转录与表观遗传景观

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基因组分类GPL246769606
GSE304741: Cytotoxic CD39+ tumor-associated NK cells respond to NKG2A blockade in lung cancer (10X Multiome)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肺癌中细胞毒性CD39+肿瘤相关NK细胞对NKG2A阻断的响应(10X Multiome)

Cytotoxic CD39+ tumor-associated NK cells respond to NKG2A blockade in lung cancer (10X Multiome)

该数据集来自非小细胞肺癌(NSCLC)患者样本,采用匹配的单核RNA与ATAC测序(10X Multiome)解析肿瘤浸润NK细胞的转录与表观遗传景观。研究识别出以ITGAE(CD103)和ITGA1(CD49a)为标志的两个肿瘤相关NK(taNK)细胞亚群,具有组织驻留和功能障碍特征但保留细胞毒性功能。轨迹与调控子分析揭示从早期GZMK+ NK细胞向ENTPD1+(CD39+)效应状态的炎症驱动转变,功能分析表明CD39+ taNK细胞是主要细胞毒性NK细胞群体。数据可用于NK细胞分化、功能状态及免疫治疗响应的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):自然杀伤(NK)细胞靶向免疫疗法正在兴起,但肿瘤浸润NK细胞的分化与功能状态仍知之甚少。利用来自非小细胞肺癌(NSCLC)患者样本的匹配单核RNA和ATAC测序,我们解析了肿瘤内NK细胞的转录和表观遗传景观。我们鉴定出两个以ITGAE(CD103)和ITGA1(CD49a)表达为标志的肿瘤相关NK(taNK)细胞亚群,它们显示出组织驻留和功能障碍特征,同时保留细胞毒性功能。轨迹和调控子分析揭示了从早期颗粒酶K(GZMK)+ NK细胞向以干扰素刺激基因(ISG)程序为特征的ENTPD1+(CD39+)效应状态的炎症驱动转变。功能分析确定CD39+ taNK细胞是主要细胞毒性NK细胞群体,具有优越的

【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=GSE304741

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 09 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

自然杀伤(NK)细胞靶向免疫疗法正在兴起,但肿瘤浸润NK细胞的分化及功能状态仍知之甚少。我们利用非小细胞肺癌(NSCLC)患者样本的配对单核RNA和ATAC测序,解析了肿瘤内NK细胞的转录和表观遗传景观。我们鉴定出两个肿瘤相关NK(taNK)细胞亚群,分别以ITGAE(CD103)和ITGA1(CD49a)表达为标志,它们表现出组织驻留和功能障碍的特征,同时保留细胞毒性功能。轨迹和调控子分析揭示了一种炎症驱动的转变,从早期颗粒酶K(GZMK)+ NK细胞向以干扰素刺激基因(ISG)程序为特征的ENTPD1+(CD39+)效应状态过渡。功能分析确定CD39+ taNK细胞是主要的细胞毒性NK细胞群体,具有优越的杀伤能力,且该能力可被NKG2A阻断进一步增强。本研究为NSCLC中NK细胞分化提供了机制性见解,并确立CD39+ taNK细胞作为免疫治疗的可靶向效应群体。

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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