结直肠癌IL-10阻断单细胞RNA测序数据集

该数据集来自search.dataone.org,主题为结直肠癌IL-10阻断研究,采用10X Chromium单细胞RNA测序技术,并涉及CRLM切片培养、免疫组化、原位杂交及荧光显微镜等多类实验

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医学影像Colorectal cancerIL-10CRLMCRCslice culturescRNAseq10X Chromium
Colorectal cancer interleukin-10 blockade scRNA-seq

基本信息

模态
医学影像
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

结直肠癌IL-10阻断单细胞RNA测序数据集

Colorectal cancer interleukin-10 blockade scRNA-seq

该数据集来自search.dataone.org,主题为结直肠癌IL-10阻断研究,采用10X Chromium单细胞RNA测序技术,并涉及CRLM切片培养、免疫组化、原位杂交及荧光显微镜等多类实验。数据覆盖微卫星稳定型结直肠癌肝转移(CRLM)中IL-10阻断对T细胞及CAR-T细胞抗肿瘤功能的影响,可用于探索肿瘤免疫微环境、免疫治疗抵抗机制及单细胞转录组分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:PD-1检查点抑制和过继细胞疗法在微卫星稳定型结直肠癌肝转移(CRLM)患者中效果有限。我们证明,白细胞介素-10(IL-10)阻断可增强CRLM切片培养物中内源性T细胞和嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞的抗肿瘤功能。设计:我们从人CRLM(n = 38)创建了器官型切片培养物,并测试了针对IL-10的中和抗体(αIL-10)的抗肿瘤效果。我们通过单重和多重免疫组化、原位杂交、单细胞RNA测序和延时荧光显微镜评估了切片培养物。此外,我们研究了αIL-10对癌胚抗原(CEA)特异性CAR-T细胞的影响,这些细胞被外源性给予人CRLM切片培养物和CRLM小鼠模型。结果:PD-1阻断几乎没有效果,

【主题与分类】

主题标签:Colorectal cancer、IL-10、CRLM、CRC、slice culture、scRNAseq、10X Chromium。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A719df0b6e4384bd7583269a56f84124f19b818f214f59a2b917b3f5543fe9ab4

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

目的:PD-1检查点抑制与过继性细胞疗法在微卫星稳定型结直肠癌肝转移(CRLM)患者中疗效有限。我们证明,在白介素-10(IL-10)阻断可增强CRLM切片培养中内源性T细胞和嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞的抗肿瘤功能。设计:我们从人CRLM(n=38)制备了器官型切片培养,并测试了抗IL-10中和抗体(αIL-10)的抗肿瘤效果。我们通过单重和多重免疫组化、原位杂交、单细胞RNA测序及延时荧光显微镜对切片培养进行了评估。此外,我们研究了αIL-10对癌胚抗原(CEA)特异性CAR-T细胞的影响,这些细胞被外源性给予至人CRLM切片培养和CRLM小鼠模型。结果:PD-1阻断在CRLM切片培养中效果甚微。相比之下,αIL-10使T细胞介导的癌细胞杀伤增加了1.8倍……

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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