GSE316257:用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号

该数据集来自NCBI GEO,标题为用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号,属于肿瘤/肺癌方向,采用高通量测序表达谱,平台为GPL34290,物种为10090,仅含1个文件GSE316257_series_matrix.txt.gz

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时间序列分类GPL3429010090
时间序列GSE316257: Rewiring STAT signaling from the cell surface with Trikine immunotherapeutics

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE316257:用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号

Rewiring STAT signaling from the cell surface with Trikine immunotherapeutics

该数据集来自NCBI GEO,标题为用Trikine免疫疗法从细胞表面重编程STAT信号,属于肿瘤/肺癌方向,采用高通量测序表达谱,平台为GPL34290,物种为10090,仅含1个文件GSE316257_series_matrix.txt.gz。研究通过工程化Trikine迫使细胞表面形成三链细胞因子受体复合物,诱导定制STAT转录信号,其中IL-2、IL-10和IL-21受体三聚组合可共激活pSTAT5与pSTAT3特征,IL-2型Trikine增强T细胞干性并持久控制肿瘤,IL-10型Trikine促进免疫浸润并在小细胞肺癌等显示疗效。数据可用于分析相关表达谱与信号通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞因子使两条受体链二聚化,从而激活Janus激酶和STAT转录因子,这些因子调节免疫细胞,但具有治疗上的缺陷。我们设计了“Trikine”,以迫使在细胞表面顺式形成三链细胞因子受体复合物,从而诱导为治疗效力优化的定制STAT转录信号程序。设计的Trikine共激活了不同于任何天然细胞因子的pSTAT5和pSTAT3特征,这是通过组装Interleukin-2 (IL-2)、Interleukin-10 (IL-10)和Interleukin-21 (IL-21)受体的三聚体组合实现的。一种基于IL-2的Trikine抑制了T细胞的终末分化,促进了干性,并增强了肿瘤控制的持久性且无毒性。出乎意料的是,一种基于IL-10的Trikine诱导了免疫浸润进入免疫原性差的肿瘤,在小细胞肺癌和胰腺癌中显示出显著疗效。

【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:GPL34290、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=GSE316257

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 25 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316257

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

细胞因子通过使两条受体链二聚化来激活Janus激酶和STAT转录因子,从而调控免疫细胞,但存在治疗上的缺陷。我们设计了“Trikines”,迫使细胞表面形成三链细胞因子受体复合物的顺式构型,诱导定制化的STAT转录信号程序,以优化治疗效果。设计的Trikines共同激活了pSTAT5和pSTAT3特征,这些特征不同于任何天然细胞因子,通过组装白介素-2(IL-2)、白介素-10(IL-10)和白介素-21(IL-21)受体的三聚体组合实现。基于IL-2的Trikine抑制了T细胞的终末分化,促进了干性,并增强了肿瘤控制的持久性,且无毒性。出乎意料的是,基于IL-10的Trikine诱导了免疫细胞浸润到免疫原性较弱的肿瘤中,在小细胞肺癌和胰腺癌模型中显示出显著疗效。Trikines消除了为免疫疗法定制STAT特征所需的细胞工程需求。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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