PRJNA1269434:体液免疫应答中T细胞辅助瞬时解锁生发中心B细胞高可塑性状态的iPSC RNA-seq数据集

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE298448_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,分类属肿瘤/淋巴瘤

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基因组分类GPL2833010090
PRJNA1269434: T cell help transiently unlocks a high plasticity state in germinal center B cells during the humoral immune response [iPSC_RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

PRJNA1269434:体液免疫应答中T细胞辅助瞬时解锁生发中心B细胞高可塑性状态的iPSC RNA-seq数据集

Valproic acid inhibits Burkitt lymphoma by downregulating PFN2 expression to modulate the PI3K/AKT pathway

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE298448_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,分类属肿瘤/淋巴瘤。源站标题聚焦丙戊酸通过下调PFN2调控PI3K/AKT通路抑制Burkitt淋巴瘤,源站描述涉及VPA对BL细胞系增殖、周期和凋亡的影响及体内CDX实验。数据可用于Burkitt淋巴瘤相关基因表达分析、药物作用机制探索及B细胞淋巴瘤转录组研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Burkitt淋巴瘤(BL)是一种B细胞非霍奇金淋巴瘤,常见于儿童。目前化疗是BL的主要治疗手段,但CHOP治疗方案效果有限,需警惕中枢神经系统受累和肿瘤溶解综合征。因此,寻找有效且低毒性的BL治疗药物迫切且必要。丙戊酸(VPA)是一种市售抗癫痫药物,据报道对某些肿瘤具有抑制作用,但其对BL是否有效尚不清楚。通过CCK-8实验和流式细胞术分析,我们发现VPA可抑制BL细胞系(Daudi、Raji和Namalwa)的增殖、细胞周期并促进凋亡。此外,VPA对Namalwa细胞系来源的异种移植瘤(CDX)在体内具有显著抑制作用,我们成功构建了三个BL患者来源的

【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:GPL28330、10090。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=GSE298448

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 03 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

在细胞分化过程中,尽管表观遗传屏障的增强导致表型可塑性逐渐丧失,但在疾病或损伤后可能会重新获得。在此,我们报道了在体液免疫应答过程中成熟B细胞前所未有地生理性获得表观遗传可塑性。可塑性的获得严格依赖于滤泡辅助性T(TFH)细胞,且仅限于生发中心(GC)B细胞而非活化B细胞,表明该表型既有非细胞自主性也有细胞自主性因素的贡献。重要的是,GC可塑性不依赖于增殖,也不能仅用MYC程序的激活来解释。相反,GC可塑性与B细胞身份的相互削弱以及由NFκB和其他信号诱导的祖细胞和干细胞样程序的去抑制相关,这些信号位于TFH信号传导的下游。因此,GC B细胞可塑性的生理性获得受到亲和力成熟正向选择检查点的严格调控。

值得注意的是,组蛋白1功能缺失通过染色质解聚导致干细胞基因异常重新激活,使GC B细胞得以绕过这一门控机制。最后,富集GC可塑性特征的弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者预后显著较差,提示该机制在免疫调节和适应性中发挥作用,并可能与淋巴瘤发生相关。总体设计:将用SRBC免疫9天的雄性小鼠脾脏B细胞通过阴性磁珠富集预富集B220阳性细胞,并染色生殖中心B细胞标志物(B220+ CD38- Fas+),包括用于通过流式分选分离TFH活化GC B细胞的内源性Myc-GFP报告基因。将批量GC或TFH活化GC B细胞接种于小鼠胚胎成纤维细胞(MEF)上,在细胞因子存在下培养6天,经多西环素(Dox)处理进行体细胞重编程为诱导多能干细胞(iPSC)。在

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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