霍奇金淋巴瘤HRS细胞转录组测序揭示NK细胞识别逃逸与未折叠蛋白反应

该数据集来自NCBI GEO,包含霍奇金淋巴瘤中经流式分选获得的霍奇金与Reed-Sternberg(HRS)细胞的全转录组测序数据,覆盖18例原发肿瘤的HRS细胞、匹配的瘤内非肿瘤性B细胞以及4个细胞系

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE301492: Transcriptome sequencing of Hodgkin lymphoma Hodgkin and Reed-Sternberg cells reveals escape from NK cell recognition and an unfolded protein response

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

霍奇金淋巴瘤HRS细胞转录组测序揭示NK细胞识别逃逸与未折叠蛋白反应

Transcriptome sequencing of Hodgkin lymphoma Hodgkin and Reed-Sternberg cells reveals escape from NK cell recognition and an unfolded protein response

该数据集来自NCBI GEO,包含霍奇金淋巴瘤中经流式分选获得的霍奇金与Reed-Sternberg(HRS)细胞的全转录组测序数据,覆盖18例原发肿瘤的HRS细胞、匹配的瘤内非肿瘤性B细胞以及4个细胞系。数据可用于比较HRS细胞与正常细胞亚群、经典型霍奇金淋巴瘤与原发性纵隔B细胞淋巴瘤的转录组差异,探索浆细胞分化受阻、未折叠蛋白反应及NK细胞识别逃逸等分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):经典型霍奇金淋巴瘤(cHL)的突变谱与相关B细胞淋巴瘤(包括原发性纵隔B细胞淋巴瘤(PMBL))有重叠,但二者在组织学和临床上不同。为发现区分cHL的分子特征,我们采用流式细胞术细胞分选和低起始量RNA测序,从十八例原发肿瘤的存活、分离的霍奇金与Reed-Sternberg(HRS)细胞,以及匹配的瘤内非肿瘤性B细胞和四个细胞系中生成全转录组数据。将HRS细胞与正常细胞亚群比较,揭示了流产性浆细胞分化的证据,伴有未折叠蛋白反应特征,该特征与浆细胞肿瘤共享,但不见于其他B细胞淋巴瘤类型。将cHL与PMBL比较,揭示了B细胞分化程序中的相似性但也存在关键差异,并伴有upr

【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:GPL16791、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE301492

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

经典霍奇金淋巴瘤(cHL)的突变谱与相关B细胞淋巴瘤存在重叠,包括原发纵隔B细胞淋巴瘤(PMBL),但二者在组织学和临床上却不相同。为揭示区分cHL的分子特征,我们采用流式细胞术细胞分选和低起始量RNA测序,从18例原发肿瘤中分离出的存活霍奇金和Reed-Sternberg(HRS)细胞生成了全转录组数据,并同时获取了配对的瘤内非肿瘤性B细胞及4个细胞系的数据。将HRS细胞与正常细胞亚群比较,揭示了流产性浆细胞分化的证据,伴有未折叠蛋白反应特征,该特征与浆细胞肿瘤共有,而不见于其他B细胞淋巴瘤类型。cHL与PMBL的比较显示了B细胞分化程序上的相似性,但也存在关键差异,同时cHL中参与微管细胞骨架组织的基因上调,这可能与HRS细胞独特的多核性质有关。

在HRS细胞中,我们还观察到SLAM家族受体的下调,这些受体对NK细胞活化至关重要,这为逃逸NK细胞介导的杀伤提供了潜在机制。发现了新的融合转录本,包括一种复发性转录本,预计会产生涉及TRAF1和PHF19的框内融合蛋白。

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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