IFN-γ 通过 Meis1 诱导肿瘤中造血干细胞髓系分化
研究利用 MC38 肿瘤和 Lewis 肺癌模型评估造血干细胞分化偏倚,通过 ELISA 和生物信息学分析筛选关键促炎细胞因子,并探讨肿瘤诱导髓系偏倚分化的主要转录因子,以及 HSC 来源的 MDSC 与 T 细胞功能受损对肿瘤进展的影响(来

基本信息
资源简介
IFN-γ 通过 Meis1 诱导肿瘤中造血干细胞髓系分化
IFN-γ induces hematopoietic stem cell myelopoiesis through Meis1 in tumor
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 IFN-γ induces hematopoietic stem cell myelopoiesis through Meis1 in tumor,属于肿瘤/肺癌方向,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL21493。数据包含 1 个文件 GSE309030_series_matrix.txt.gz,作者为 Xue,Han。研究利用 MC38 肿瘤和 Lewis 肺癌模型评估造血干细胞分化偏倚,通过 ELISA 和生物信息学分析筛选关键促炎细胞因子,并探讨肿瘤诱导髓系偏倚分化的主要转录因子,以及 HSC 来源的 MDSC 与 T 细胞功能受损对肿瘤进展的影响(来。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 24 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:肿瘤相关的组织损伤性髓系细胞过度产生和淋巴细胞生成缺失由慢性炎症引起。造血干细胞(HSCs)是所有先天性和适应性免疫细胞的来源,并依赖具体情境通过一系列谱系偏倚的多能祖细胞(MPPs)进行分化。方法:采用 MC38 肿瘤和 Lewis 肺癌模型评估 HSCs 分化偏倚。通过 elisa 检测和生物信息学分析,筛选出促进 HSCs 髓系偏倚分化的关键促炎细胞因子。接下来,在肿瘤诱导的髓系偏倚分化中发现了主要转录因子。最后,测量 HSC 来源的髓系来源抑制细胞(MDSCs)和受损的 T 细胞功能,以评估肿瘤进展的原因。通过靶向髓系偏倚的 HSCs,Emapalumab 被用
【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:GPL21493、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=GSE309030
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 25 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 慢性炎症导致肿瘤过度产生破坏组织的髓系细胞,并造成淋系细胞生成缺失。造血干细胞(HSCs)是所有固有免疫细胞和适应性免疫细胞的来源,并根据不同情况通过一系列具有谱系偏向的多能祖细胞(MPPs)进行分化。方法 采用MC38肿瘤和Lewis肺癌模型评估HSCs的分化偏向。通过ELISA检测和生物信息学分析,筛选出促进HSCs髓系偏向分化的关键促炎细胞因子。随后,在肿瘤诱导的髓系偏向分化中发现了主要转录因子。最后,检测HSC来源的髓源性抑制细胞(MDSCs)和受损的T细胞功能,以评估肿瘤进展的原因。通过靶向髓系偏向的HSCs,使用Emapalumab抑制肿瘤进展。结果 我们发现,在MC38肿瘤和Lewis肺癌模型中,HSCs保持髓系偏向分化,这反映了其在肿瘤模型中的广泛特性,并且是由一种促炎细胞因子IFN-γ诱导的。
转录谱分析表明,Meis同源盒1(Meis1)在肿瘤预处理的造血干细胞(HSCs)中富集,而在HSCs中敲除Meis1可阻止HSCs相关的髓系细胞分化。源自HSCs的髓源性抑制细胞(MDSCs),作为主要因素,促进了肿瘤进展。针对髓系分化的HSCs,抗PD-1与Emapalumab(一种抗IFN-γ抗体)的联合应用,抑制了HSC来源的MDSCs,并增强了T细胞相关的适应性免疫应答,从而抑制肿瘤进展。骨髓增生异常综合征(MDS),表现为造血衰竭引起的异常髓系细胞分化,通过使用Emapalumab或Meis1抑制剂治疗得到改善。结论 这些结果表明,靶向HSCs是治疗肿瘤的一种新方法,而PD-1与Emapalumab的联合可能作为一种新型治疗策略,以改善……
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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