PRJNA1492482:MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺部肿瘤进展 [snRNA-Seq]
数据基于 snRNA-Seq 技术,围绕 MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺部肿瘤进展这一研究主题展开,可用于肺癌免疫微环境与单核 RNA 测序相关的转录组或基因表达分析
![PRJNA1492482: Monocarboxylate Transporter 2 (MCT2) Mitigates Lung Tumor Progression by Shaping the Immune Microenvironment [snRNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/70849.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1492482:MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺部肿瘤进展 [snRNA-Seq]
Monocarboxylate Transporter 2 (MCT2) Mitigates Lun... (ID 1492482) - BioProject - NCBI
该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1492482),英文标题为 Monocarboxylate Transporter 2 (MCT2) Mitigates Lung Tumor Progression by Shaping the Immune Microenvironment [snRNA-Seq],属于肿瘤/肺癌方向,主题标签为 Transcriptome or Gene expression。数据基于 snRNA-Seq 技术,围绕 MCT2 通过塑造免疫微环境缓解肺部肿瘤进展这一研究主题展开,可用于肺癌免疫微环境与单核 RNA 测序相关的转录组或基因表达分析。源站未提供样本量、物种、测序平台及具体处理条件。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一研究计划相关的生物数据集合,源自单一组织或联合体。BioProject 记录为用户提供一个统一入口,以查找为该计划生成的各类数据。
【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/PRJNA1492482
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1492482
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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。
聚类分析鉴定出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。总体设计:对八周龄的MCT2条件性敲除小鼠给予他莫昔芬处理五天
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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