XCR1+与CD11b+迁移性树突状细胞协同交叉致敏肿瘤内CD8+ T细胞并赋予组织驻留记忆表型 [RNA-Seq]
该数据集来自小鼠肺癌模型,采用RNA-Seq表达谱分析,研究XCR1+ DC1与CD11b+ DC2两类迁移性树突状细胞在肿瘤浸润CD8+ T细胞交叉致敏中的作用
![GSE337601: XCR1+ and CD11b+ migratory dendritic cells cooperate for the crosspriming of intratumoral CD8+ T cells with a tissue-resident memory phenotype [RNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/74261.jpg)
基本信息
资源简介
XCR1+与CD11b+迁移性树突状细胞协同交叉致敏肿瘤内CD8+ T细胞并赋予组织驻留记忆表型 [RNA-Seq]
XCR1+ and CD11b+ migratory dendritic cells cooperate for the crosspriming of intratumoral CD8+ T cells with a tissue-resident memory phenotype [RNA-Seq]
该数据集来自小鼠肺癌模型,采用RNA-Seq表达谱分析,研究XCR1+ DC1与CD11b+ DC2两类迁移性树突状细胞在肿瘤浸润CD8+ T细胞交叉致敏中的作用。数据覆盖效应型、耗竭型及CD103+CD69+组织驻留记忆样CD8+ T细胞,并涉及肿瘤引流淋巴结中的TRM样前体细胞。可用于探索不同树突状细胞亚群对CD8+ T细胞分化与组织驻留记忆表型形成的调控机制,以及抗肿瘤免疫相关基因表达特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤浸润CD8+ T细胞群体的组成和多样性对抗肿瘤免疫的发展具有重要影响。在一种小鼠肺癌模型中,我们研究了树突状细胞亚群对多种类型肿瘤浸润CD8+ T细胞生成的作用。我们发现,CD44+PD1-效应型和PD1+TIM3+耗竭型肿瘤浸润CD8+ T细胞需要XCR1+ DC1s,但不需要依赖IRF4的CD11b+ DC2s。相比之下,CD103+CD69+ TRM样肿瘤浸润CD8+ T细胞同时需要DC1s和DC2s。在肿瘤引流淋巴结中也发现了相同的需求,我们在那里鉴定出同时依赖XCR1+ DC1s和CD11b+迁移性DC2s的CD103+ TRM样前体细胞。在机制上,我们证明两种迁移性树突状细胞协同作用。交叉呈递迁移性DC2s表面低MHCI-肽密度引起的轻度TCR触发以及低IL-12
【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:GPL34328、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=GSE337601
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 07 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
肿瘤浸润性CD8+ T细胞群体的组成和多样性对抗肿瘤免疫的发展具有重要影响。在肺癌小鼠模型中,我们探讨了树突状细胞亚群在各类肿瘤浸润性CD8+ T细胞生成中的作用。我们发现,CD44+PD1-效应型和PD1+TIM3+耗竭型肿瘤浸润性CD8+ T细胞需要XCR1+ DC1s,但不需要IRF4依赖的CD11b+ DC2s。相比之下,CD103+CD69+ TRM样肿瘤浸润性CD8+ T细胞则需要DC1s和DC2s两者。在肿瘤引流淋巴结中也发现了相同的需求,我们在其中鉴定出依赖XCR1+ DC1s和CD11b+迁移性DC2s两者的CD103+ TRM样前体细胞。在机制上,我们证明两种迁移性树突状细胞协同作用。交叉呈递迁移性DC2s表面低MHCI-肽密度引起的轻度TCR触发以及低IL-12支持淋巴结中TGFb依赖的TRM特化。交叉呈递迁移性DC1s表面高TCR触发和高MHCI-肽密度以及高IL-12支持增殖性扩增和CXCR6获得。
总之,这些发现强调了在肿瘤引流淋巴结内多个DC亚群的共同作用下,肿瘤内TRM样细胞的诱导,协调了TRM表型指令与增殖扩增。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




