PRJNA1369374:Trikine免疫疗法重编程细胞表面STAT信号[IL21 Trikine的scRNAseq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。数据为IL21 Trikine的scRNAseq,用于研究通过Trikine免疫疗法在细胞表面重编程STAT信号
![PRJNA1369374: Rewiring STAT signaling from the cell surface with Trikine immunotherapeutics [scRNAseq of IL21 Trikine]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/135791.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1369374:Trikine免疫疗法重编程细胞表面STAT信号[IL21 Trikine的scRNAseq]
该数据集来自NCBI,属于肿瘤/肺癌分类,主题为转录组或基因表达。数据为IL21 Trikine的scRNAseq,用于研究通过Trikine免疫疗法在细胞表面重编程STAT信号。源站描述提及工程化Trikine可迫使三链细胞因子受体复合物在细胞表面顺式形成,诱导定制STAT转录信号程序;基于IL-2、IL-10和IL-21受体的三聚体组合可共激活pSTAT5和pSTAT3特征。该数据可用于分析Trikine处理后的单细胞转录组变化及相关信号通路(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【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,但具有治疗上的局限性。我们设计了“Trikine”,以迫使三链细胞因子受体复合物在细胞表面顺式形成,从而诱导为治疗疗效优化的定制STAT转录信号程序。设计的Trikine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,共激活了不同于任何天然细胞因子的pSTAT5和pSTAT3特征。基于IL-2的Trikine限制T细胞的终末分化,促进干性,并增强肿瘤控制的持久性。出乎意料的是,基于IL-10的Trikine诱导免疫浸润进入免疫原性差的肿瘤,在小细胞肺癌和胰腺癌模型中显示出显著疗效。Trikines ob
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1369374
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1369374
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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
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- OpenDataLab:
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,但存在治疗上的局限性。我们设计了“Trikines”,迫使三条链细胞因子受体复合物在细胞表面发生顺式形成,从而诱导量身定制的STAT转录信号程序,并针对治疗效力进行优化。所设计的Trikines通过组装白细胞介素-2(IL-2)、白细胞介素-10(IL-10)和白细胞介素-21(IL-21)受体的三聚体组合,共同激活了不同于任何天然细胞因子的pSTAT5和pSTAT3特征信号。基于IL-2的Trikines可抑制T细胞的终末分化,促进干性,并增强肿瘤控制的持久性。出乎意料的是,一种基于IL-10的Trikine可诱导免疫细胞浸润进入免疫原性较差的肿瘤,在小细胞肺癌和胰腺癌模型中显示出显著疗效。Trikines无需细胞工程即可为免疫治疗定制STAT特征信号。
总体设计:在B16F10+pmel ACT模型中,针对super IL-2(2)、sIL-2+IL-21(2Pos21)或IL-2/21-trikine(2-trikine)治疗的低剂量方案,于肿瘤注射后第18天采集小鼠肿瘤。将肿瘤切碎并使用gentleMACS Octo Dissociator解离。通过Sony Cell Sorter SH800S分选活细胞、单细胞、Thy1.1+CD8+细胞,收集TILs用于测序。
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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