Rab37介导的OPN分泌通过自分泌-旁分泌信号富集SPP1+巨噬细胞驱动肺肿瘤进展

研究通过单细胞 RNA 测序发现,Rab37 野生型肿瘤富集免疫抑制性 Spp1+ 肿瘤相关巨噬细胞,而 Rab37 敲除肿瘤中 Thbs1+ 巨噬细胞比例更高,提示 Rab37 依赖的巨噬细胞编程转变

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时间序列分类GPL2424710090
GSE311076: Rab37-mediated OPN secretion enriches SPP1+ macrophages through autocrine–paracrine signaling to drive lung tumor progression

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Rab37介导的OPN分泌通过自分泌-旁分泌信号富集SPP1+巨噬细胞驱动肺肿瘤进展

Rab37-mediated OPN secretion enriches SPP1+ macrophages through autocrine–paracrine signaling to drive lung tumor progression

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,包含 1 个文件(GSE311076_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/肺癌。研究通过单细胞 RNA 测序发现,Rab37 野生型肿瘤富集免疫抑制性 Spp1+ 肿瘤相关巨噬细胞,而 Rab37 敲除肿瘤中 Thbs1+ 巨噬细胞比例更高,提示 Rab37 依赖的巨噬细胞编程转变。机制上,Rab37 促进骨桥蛋白(OPN)分泌,激活 STAT3 信号形成自分泌反馈环,维持 Spp1 表达并诱导 M2 样极化;旁分泌 OPN 信号进一步促进肺癌细胞增殖和迁移。该数据可用于研究 Rab37 调控巨噬细胞异质性及肺癌微环境的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)是高度可塑的免疫细胞,塑造肿瘤微环境(TME)并影响癌症进展。然而,调控其功能异质性的分子决定因素仍不完全清楚。在本研究中,我们确定 Rab37 是重塑肺 TME 内巨噬细胞状态的关键调节因子。单细胞 RNA 测序显示,Rab37 野生型(WT)肿瘤富集免疫抑制性 Spp1+ TAMs,而 Rab37 敲除(KO)肿瘤含有更高比例的 Thbs1+ TAMs,表明 Rab37 依赖的巨噬细胞编程转变。机制上,Rab37 促进骨桥蛋白(OPN)分泌,其激活 STAT3 信号以建立自分泌反馈环,维持 Spp1 表达并诱导 M2 样极化。旁分泌 OPN 信号进一步促进肺癌细胞增殖、迁移

【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=GSE311076

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)是一种高度可塑的免疫细胞,能够塑造肿瘤微环境(TME)并影响癌症进展。然而,调控其功能异质性的分子决定因素仍未完全阐明。在本研究中,我们鉴定出Rab37是重塑肺TME中巨噬细胞状态的关键调控因子。单细胞RNA测序显示,Rab37野生型(WT)肿瘤中富集免疫抑制性Spp1+ TAMs,而Rab37敲除(KO)肿瘤中Thbs1+ TAMs比例更高,提示巨噬细胞编程发生了Rab37依赖性转变。在机制上,Rab37促进骨桥蛋白(OPN)分泌,后者激活STAT3信号通路,建立自分泌反馈环路,从而维持Spp1表达并诱导M2样极化。旁分泌OPN信号进一步促进肺癌细胞增殖、迁移和侵袭。在临床肺癌标本中,CD163+/Rab37+/OPN+ TAMs与复发和不良生存相关,多因素分析证实其具有独立预后价值。

这些发现共同表明,Rab37通过调控OPN/STAT3信号通路来决定巨噬细胞的表型和功能,从而强化免疫抑制性肿瘤微环境并促进肺癌进展。因此,靶向Rab37–OPN轴可能是一种有前景的治疗策略。

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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