PRJNA1369376:Trikine免疫疗法重编程细胞表面STAT信号[IL21 Trikine的RNAseq]
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RNAseq,用于研究通过Trikine免疫疗法在细胞表面重编程STAT信号
![PRJNA1369376: Rewiring STAT signaling from the cell surface with Trikine immunotherapeutics [RNAseq of IL21 Trikine]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/135788.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1369376:Trikine免疫疗法重编程细胞表面STAT信号[IL21 Trikine的RNAseq]
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RNAseq,用于研究通过Trikine免疫疗法在细胞表面重编程STAT信号。源站描述涉及工程化Trikine促使三链细胞因子受体复合物顺式形成,诱导定制STAT转录信号程序,并提及IL-2、IL-10、IL-21受体组合及小细胞肺癌和胰腺癌模型中的效果。数据可用于分析相关基因表达与信号通路变化(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,共同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/PRJNA1369376
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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,但具有治疗上的局限性。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组装,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。基于IL-2的Trikines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诱导免疫细胞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无需细胞工程即可为免疫治疗定制STAT特征。总体设计:小鼠T细胞按所述方法用IL-2预激活,并在无血清或无细胞因子的条件下静置过夜。
随后,将细胞分别与100 nM IL-2(GER110)、IL-21(GER112)、IL-1 + IL-21(GERcombo)或21/2-trikine(GER119)孵育24小时。未刺激的细胞(NS)作为对照。每种条件进行3次技术重复。使用RNeasy Micro Kit(Qiagen)从每种条件的1–2.5百万个细胞中提取总RNA,随后按照制造商说明进行mRNA文库制备(poly-A富集)。每个文库在NovaSeq X Plus PE150平台上测序,每个样本获得约12 x 10^6条reads。
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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