GSE306979:艾灸促进肿瘤免疫应答与血管正常化增强顺铂对Lewis肺癌小鼠的抗肿瘤效果

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为艾灸联合顺铂对 Lewis 肺癌小鼠的抗肿瘤作用机制。研究通过 RNA 测序与生物信息学分析,探索艾灸联合顺铂经免疫-血管微环境调控抗肿瘤通路与分子机制,并发现该联合治疗可增强肿瘤组织中 CD4+ T 细胞与髓系树突状细胞浸润,促进 M1 巨噬细

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GSE306979: Moxibustion Promotes Tumor Immune Responses and Vascular Normalization to Enhance Antitumor Effect of Cisplatin in Lewis Lung Cancer Mice

基本信息

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预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE306979:艾灸促进肿瘤免疫应答与血管正常化增强顺铂对Lewis肺癌小鼠的抗肿瘤效果

Moxibustion Promotes Tumor Immune Responses and Vascular Normalization to Enhance Antitumor Effect of Cisplatin in Lewis Lung Cancer Mice

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,主题为艾灸联合顺铂对 Lewis 肺癌小鼠的抗肿瘤作用机制。研究通过 RNA 测序与生物信息学分析,探索艾灸联合顺铂经免疫-血管微环境调控抗肿瘤通路与分子机制,并发现该联合治疗可增强肿瘤组织中 CD4+ T 细胞与髓系树突状细胞浸润,促进 M1 巨噬细胞与辅助性 T 1 细胞极化。数据包含 1 个文件 GSE306979_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,可用于肺癌免疫微环境、血管正常化及联合治疗机制相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫抑制性肿瘤微环境和血管异常是影响化疗药物抗癌效果的重要因素。既往研究表明,艾灸联合顺铂可改善肿瘤免疫和血管正常化。本研究的目的是通过调节免疫-血管微环境,进一步探讨艾灸联合顺铂如何调控抗肿瘤通路和分子机制。通过 RNA 测序和生物信息学分析,我们确定了相关信号通路和关键分子,随后在细胞和分子水平进行了验证。艾灸与顺铂联合增强了肿瘤组织中 CD4+ T 细胞和髓系树突状细胞的浸润,同时促进 M1 巨噬细胞和辅助性 T 1 细胞的极化。该治疗方法调节

【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=GSE306979

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 26 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

免疫抑制性肿瘤微环境和血管异常是影响化疗药物抗癌效果的重要因素。既往研究表明,艾灸联合顺铂可改善肿瘤免疫和血管正常化。本研究旨在进一步探讨艾灸联合顺铂如何通过调节免疫-血管微环境来调控抗肿瘤通路及分子机制。通过RNA测序和生物信息学分析,我们确定了相关信号通路和关键分子,并随后在细胞和分子水平进行了验证。艾灸联合顺铂增强了肿瘤组织中CD4+ T细胞和髓系树突状细胞的浸润,同时促进了M1型巨噬细胞和辅助性T 1细胞极化。该治疗方法通过在mRNA水平上调Il2和下调Il1β来调节免疫相关分子,并伴随CXCL1、IL-13、CCL3和CCL4蛋白表达下降。此外,艾灸上调了Ifnγ和Pf4 mRNA水平,并下调了Vegfa和Flt1。

因此,肿瘤微环境中促血管生成因子与抗血管生成因子之间的失衡可以得到纠正。值得注意的是,瘤内注射IFN-γ中和抗体后,艾灸联合顺铂的抗肿瘤效应被消除,提示IFN-γ的关键作用。研究结果表明,艾灸与顺铂联合应用能够增强肿瘤免疫、抑制肿瘤血管生成。这一治疗效果可能通过上调IFN-γ介导。

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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