MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺肿瘤进展 [bulk RNA]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺肿瘤进展的 bulk RNA 数据。研究使用 MCT2 loxP/loxP 小鼠与 mCre-Tg 小鼠杂交,经他莫昔芬诱导 MCT2 缺失,对照小鼠接受溶剂处理,皮下注射 TC1 细胞后 24 天取瘤
![GSE338086: Monocarboxylate Transporter 2 (MCT2) Mitigates Lung Tumor Progression by Shaping the Immune Microenvironment [bulk RNA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/74970.jpg)
基本信息
资源简介
MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺肿瘤进展 [bulk RNA]
Monocarboxylate Transporter 2 (MCT2) Mitigates Lung Tumor Progression by Shaping the Immune Microenvironment [bulk RNA]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺肿瘤进展的 bulk RNA 数据。研究使用 MCT2 loxP/loxP 小鼠与 mCre-Tg 小鼠杂交,经他莫昔芬诱导 MCT2 缺失,对照小鼠接受溶剂处理,皮下注射 TC1 细胞后 24 天取瘤。数据包含 1 个文件 GSE338086_series_matrix.txt.gz,可用于分析 MCT2 缺失对肿瘤生长及肿瘤微环境细胞类型特异性转录变化的影响(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 09 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):单羧酸转运蛋白 2(MCT2;SLC16A7)是一种高亲和力丙酮酸转运蛋白,与癌症代谢有关。然而,其在肺癌进展和肿瘤微环境中的作用仍不清楚。本研究考察了 MCT2 缺失对肿瘤生长及肿瘤微环境内细胞类型特异性转录变化的影响。将 MCT2 loxP/loxP 小鼠与 mCre-Tg 小鼠杂交,并通过他莫昔芬诱导 MCT2 缺失。对照(CO)小鼠接受溶剂处理。皮下注射 TC1 细胞(100,000 个细胞/小鼠),24 天后收获肿瘤。使用 10x Genomics Chromium 平台对分离的肿瘤细胞核(4,000 个细胞核/样本;每组 n = 3)进行单核 RNA 测序(snRNA-seq)。数据使用 Cell Ranger v3.0.2 和 Seurat v5.2.1 处理,随后进行差异表达和通路富集分析 integra
【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:GPL17021、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=GSE338086
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- OpenDataLab:
数据说明
单羧酸转运蛋白2(MCT2;SLC16A7)是一种高亲和力丙酮酸转运蛋白,与癌症代谢相关。然而,其在肺癌进展和肿瘤微环境中的作用仍不清楚。本研究探讨了MCT2缺失对肿瘤生长及肿瘤微环境内细胞类型特异性转录变化的影响。将MCT2 loxP/loxP小鼠与mCre-Tg小鼠杂交,并通过他莫昔芬诱导MCT2缺失。对照(CO)小鼠接受溶剂处理。皮下注射TC1细胞(100,000个细胞/小鼠),24天后 harvest 肿瘤。使用10x Genomics Chromium平台对分离的肿瘤细胞核(4,000个细胞核/样本;每组n = 3)进行单核RNA测序(snRNA-seq)。数据使用Cell Ranger v3.0.2和Seurat v5.2.1处理,随后进行差异表达和通路富集分析,并与巨噬细胞bulk RNA-seq数据整合。MCT2缺陷肿瘤的生长速度显著快于对照肿瘤,支持MCT2的肿瘤抑制角色。转录组分析从7,840个CO和10,175个KO细胞核中获得了高质量图谱。
聚类分析识别出10个细胞群体,包括九种已注释的细胞类型。MCT2缺陷改变了多个细胞群体中涉及糖酵解、三羧酸循环、氧化磷酸化和脂肪酸代谢的通路。巨噬细胞表现出显著的转录变化,包括MAPK、PI3K-Akt、IgSF-CAM和细胞黏附分子信号通路的富集。这些发现得到了巨噬细胞bulk RNA-seq数据的支持。MCT2缺陷促进肿瘤生长并诱导肿瘤微环境的广泛转录重塑。代谢和免疫相关通路的改变,尤其是在巨噬细胞中,可能促进肺癌进展,并代表潜在的治疗靶点。
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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