GSE310446:暴露的磷脂酰丝氨酸是CD8 T细胞耗竭中的非经典抑制分子 [scRAN-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE310446,聚焦CD8 T细胞耗竭中暴露的磷脂酰丝氨酸作为非经典抑制分子,采用scRAN-seq技术
![GSE310446: Exposed phosphatidylserine is a non-classical inhibitory molecule during CD8 T cell exhaustion [scRAN-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/75326.jpg)
基本信息
资源简介
GSE310446:暴露的磷脂酰丝氨酸是CD8 T细胞耗竭中的非经典抑制分子 [scRAN-seq]
Exposed phosphatidylserine is a non-classical inhibitory molecule during CD8 T cell exhaustion [scRAN-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE310446,聚焦CD8 T细胞耗竭中暴露的磷脂酰丝氨酸作为非经典抑制分子,采用scRAN-seq技术。数据覆盖肿瘤/肺癌方向,包含1个文件GSE310446_series_matrix.txt.gz,作者为Christopher B Medina,发布时间为Nov 19 202。可用于研究磷脂酰丝氨酸在慢性抗原刺激下对T细胞耗竭的调控机制,以及抑制性分子分类扩展的分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在癌症和慢性感染中,CD8 T细胞耗竭的标志是抑制性表面受体的表达,如PD-1、TIM-3、CTLA-4、LAG-3和TIGIT。因此,抑制性受体的关注一直局限于表面表达的蛋白质,需要扩展到不同类别的抑制性分子。在本研究中,我们确定脂质代谢物磷脂酰丝氨酸(PS)是T细胞耗竭的调节因子。PS定位于活细胞的内质膜,但在凋亡细胞中外化到外膜,在那里它可以作为有效的抑制性配体。然而,PS在活免疫细胞上的作用尚不清楚4。我们表明,在慢性淋巴细胞性脉络丛脑膜炎病毒(LCMV)感染期间,活的、耗竭的、抗原特异性CD8 T细胞外化PS。PS暴露在T细胞激活时启动,慢性抗原刺激导致持续的外化
【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=GSE310446
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
在癌症和慢性感染中,CD8 T细胞耗竭的标志是抑制性表面受体的表达,如PD-1、TIM-3、CTLA-4、LAG-3和TIGIT。因此,对抑制性受体的关注一直局限于表面表达的蛋白,有必要扩展到不同类别的抑制性分子。在本研究中,我们鉴定出脂质代谢物磷脂酰丝氨酸(PS)是T细胞耗竭的调节因子。PS定位于活细胞质膜的内侧,但在凋亡细胞中会外化至外膜,在那里可作为强效的抑制性配体发挥作用。然而,PS在活免疫细胞上的作用尚不明确4。我们发现,在慢性淋巴细胞性脉络丛脑膜炎病毒(LCMV)感染期间,活的、耗竭的抗原特异性CD8 T细胞会将PS外化。PS暴露在T细胞活化时启动,而慢性抗原刺激导致其持续外化。PD-1+ Tcf1+干细胞样、Tim-3+过渡性以及Tim3+终末分化/耗竭细胞均暴露PS。此外,转录组学和脂质组学分析发现,耗竭期间PS代谢增加。
为评估暴露的PS在耗竭中的抑制功能,我们用靶向PS的抗体(mch1N11)5治疗慢性感染小鼠,发现单独治疗即可扩增PD-1+ LCMV特异性CD8 T细胞免疫应答。最显著的是,PD-1+ Tcf1+ 干细胞样CD8 T细胞在治疗后下调了静息相关基因模块,并增加了增殖与自我更新。在机制上,我们发现来自耗竭T细胞的暴露PS可抑制邻近树突状细胞上的共刺激分子表达,从而限制PD-1+ CD8 T细胞增殖。靶向PS与aPD-L1联合可协同进一步增加CD8 T细胞效应应答并改善病毒控制。最后,我们鉴定出来自人透明细胞肾细胞癌(ccRCC)和人非小细胞肺癌(NSCLC)的CD8肿瘤浸润淋巴细胞
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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