ARSI细胞系或IL-10对巨噬细胞极化的影响

该数据集来自NCBI GEO,研究ARSI细胞系或IL-10对巨噬细胞极化的影响。ARSI细胞系源自原发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤(腿型),该肿瘤富含表达M2标志物的肿瘤相关巨噬细胞

geo
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基因组分类GPL342849606
GSE303514: Effect of ARSI cell line or IL-10 on macrophage polarization

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

ARSI细胞系或IL-10对巨噬细胞极化的影响

Effect of ARSI cell line or IL-10 on macrophage polarization

该数据集来自NCBI GEO,研究ARSI细胞系或IL-10对巨噬细胞极化的影响。ARSI细胞系源自原发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤(腿型),该肿瘤富含表达M2标志物的肿瘤相关巨噬细胞。数据包含1个文件(GSE303514_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606)。可用于探究淋巴瘤细胞与巨噬细胞相互作用的分子机制,以及IL-10/IL-10RA通路在巨噬细胞极化中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):原发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤,腿型(PCDLBCL-LT)是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的一种罕见亚型,具有与免疫豁免部位LBCL共享的遗传特征(尤其是MYD88L265P突变),并富含表达M2标志物的肿瘤相关巨噬细胞(TAM)。利用本研究所开发的一种独特的PCDLBCL-LT细胞系(ARSI细胞系),我们试图从机制上解析淋巴瘤细胞与巨噬细胞之间的相互作用。我们证明,ARSI细胞可诱导源自原代单核细胞的巨噬细胞发生表型、转录和功能改变。这些改变不需要细胞间接触,对ARSI分泌组的蛋白质组分析显示,多种已知影响巨噬细胞的细胞因子和趋化因子浓度较高,包括IL-10。随后我们证明,阻断IL-10/IL-10RA相互作用可抑制巨噬细胞极化

【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:GPL34284、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=GSE303514

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

原发性皮肤弥漫性大B细胞淋巴瘤,腿型(PCDLBCL-LT)是弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)的一种罕见亚型,其遗传特征与免疫豁免部位的大B细胞淋巴瘤(LBCL)共有(尤其是MYD88L265P突变),并富含表达M2标志物的肿瘤相关巨噬细胞(TAM)。利用本研究所建立的一株独特的PCDLBCL-LT细胞系(ARSI细胞系),我们试图从机制上阐明淋巴瘤细胞与巨噬细胞之间的相互作用。我们证明,ARSI细胞可诱导来源于原代单核细胞的巨噬细胞发生表型、转录和功能改变。这些改变不需要细胞间接触,对ARSI分泌蛋白组的蛋白质组学分析显示,多种已知可影响巨噬细胞的细胞因子和趋化因子浓度较高,包括IL-10。随后我们证明,阻断IL-10/IL-10RA相互作用可抑制肿瘤细胞诱导的巨噬细胞极化。

总之,这些结果证实了该模型在研究淋巴瘤细胞与巨噬细胞相互作用方面的稳健性,强调了IL-10在淋巴瘤微环境建模中的关键作用,并可能有助于在微环境靶向治疗日益增多的时代更好地界定其特异性。

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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