硫嘌呤寡核苷酸选择性损伤端粒用于弥漫大B细胞淋巴瘤免疫治疗
该数据集来自NCBI GEO,标题为硫嘌呤寡核苷酸选择性损伤端粒用于弥漫大B细胞淋巴瘤免疫治疗,包含1个文件GSE304480_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,平台为GPL16791,物种为人(9606)

基本信息
资源简介
硫嘌呤寡核苷酸选择性损伤端粒用于弥漫大B细胞淋巴瘤免疫治疗
Cell-Selective Telomere Damage by Thiopurine-Based Oligonucleotide for Diffuse Large B-cell Lymphoma Immunotherapy
该数据集来自NCBI GEO,标题为硫嘌呤寡核苷酸选择性损伤端粒用于弥漫大B细胞淋巴瘤免疫治疗,包含1个文件GSE304480_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,平台为GPL16791,物种为人(9606)。源站描述涉及TERT靶向的6tdG寡核苷酸在DLBCL中的选择性细胞毒性和抗肿瘤免疫作用。数据可用于研究DLBCL端粒损伤相关基因表达变化及免疫治疗机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 04 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):端粒酶(TERT)是一种参与维持弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)端粒长度的酶。此前靶向TERT+癌症的尝试面临挑战,包括临床反应延迟和靶向/脱靶毒性。在此,我们提出一种DLBCL靶向寡核苷酸,旨在递送合成TERT底物6-硫代-2'-脱氧鸟苷(6tdG),损伤端粒并触发细胞凋亡。在体外,6tdG寡核苷酸(6tdGOs)对TERT+ DLBCL细胞具有选择性细胞毒性,而不影响活化T细胞或非恶性TERT—细胞。重复静脉给予6tdGO(而非6tdG核苷)对异种移植人DLBCL模型和同源E-myc/15A淋巴瘤小鼠具有显著抗肿瘤作用。在免疫 competent 小鼠中,6tdGO治疗诱导了系统性、淋巴瘤特异性且CD8 T细胞介导的抗肿瘤免疫反应
【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=GSE304480
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 05 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
端粒酶(TERT)是一种参与维持弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)端粒长度的酶。此前针对TERT阳性癌症的靶向尝试面临诸多挑战,包括临床应答延迟以及靶向/脱靶毒性。在此,我们介绍一种旨在递送合成TERT底物6-硫代-2’-脱氧鸟苷(6tdG)的DLBCL靶向寡核苷酸,该底物可损伤端粒并触发细胞凋亡。在体外,6tdG-寡核苷酸(6tdGOs)对TERT阳性DLBCL细胞具有选择性细胞毒性,而不影响活化T细胞或非恶性的TERT阴性细胞。重复静脉给予6tdGO(而非6tdG核苷)对异种移植人DLBCL模型及小鼠同基因E-myc/15A淋巴瘤具有显著抗肿瘤作用。在免疫功能正常小鼠中,6tdGO治疗诱导了全身性、淋巴瘤特异性且由CD8 T细胞介导的抗肿瘤免疫应答。6tdGO的远隔效应在缺乏Sting1或Ifnar1表达的小鼠中被消除,但在缺乏Trl9表达的小鼠中未被消除。这些发现提示,6tdGO诱导的淋巴瘤细胞死亡触发了STING介导的I型IFN信号传导,从而促进CD8 T细胞的募集/活化。
重要的是,重复的6tdGO治疗在人源化hCD34/NOG小鼠中耐受性良好。除人B细胞百分比降低外,6tdGO并未减少造血干细胞、髓系细胞或T细胞的数量。总体而言,6tdGO为侵袭性TERT+DLBCL提供了一种有效且更安全的策略,并具有激活基于T细胞的抗肿瘤免疫的潜力。
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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