饮食与aPD1对CD8代谢影响数据集

研究涉及多种小鼠NASH模型,发现肝内CD8+ T细胞虽呈促炎表型但运动能力受损,且代谢适应性广泛下降,二甲双胍可恢复该表型

geo
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其他分类OtherGPL3055710090
GSE184231: Impact of Diet and aPD1 on CD8 metabolism

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

饮食与aPD1对CD8代谢影响数据集

Impact of Diet and aPD1 on CD8 metabolism

该数据集来自NCBI GEO,标题为Impact of Diet and aPD1 on CD8 metabolism,聚焦肝细胞癌(HCC)中抗PD1治疗在NASH背景下失效的机制。研究涉及多种小鼠NASH模型,发现肝内CD8+ T细胞虽呈促炎表型但运动能力受损,且代谢适应性广泛下降,二甲双胍可恢复该表型。抗PD1联合二甲双胍可降低NASH小鼠肝内肿瘤负荷。数据包含1个文件GSE184231_series_matrix.txt.gz,可用于探索饮食、免疫检查点治疗与CD8+ T细胞代谢的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):只有一小部分HCC患者从免疫检查点抑制剂(ICI)治疗中获益。最近发表的研究表明,合并NASH的HCC患者对ICI治疗无应答。事实上,我们证明抗PD1治疗在几种小鼠NASH模型中无效。CD8+ T细胞被确定为抗PD1治疗的效应细胞。我们观察到肝脏CD8+ T细胞的促炎表型,但这并不能解释抗PD1治疗在NASH中的无效性。然而,我们的研究揭示了NASH中瘤内CD8+ T细胞运动能力的受损。此外,在NASH的肝脏CD8+ T细胞中观察到代谢适应性的广泛降低。这可通过二甲双胍治疗恢复。抗PD1与二甲双胍的联合治疗降低了NASH中的肝内肿瘤负荷,这一发现对NASH患者具有重要意义。该GEO提交包含

【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:Other、GPL30557、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE184231

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE184231

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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

只有一小部分HCC患者能从免疫检查点抑制剂(ICI)治疗中获益。近期发表的研究表明,NASH患者的HCC对ICI治疗无响应。实际上,我们证明了抗PD1治疗在几种小鼠NASH模型中无效。CD8+ T细胞被确定为抗PD1治疗的效应细胞。我们观察到肝脏CD8+ T细胞呈现促炎表型,但这并不能解释抗PD1治疗在NASH中无效的原因。然而,我们的研究揭示了NASH中肿瘤内CD8+ T细胞运动能力受损。此外,在NASH的肝脏CD8+ T细胞中观察到代谢适应性的广泛降低。二甲双胍治疗可恢复这一现象。抗PD1与二甲双胍联合治疗减少了NASH中的肝内肿瘤负荷,这一发现对NASH患者具有重要意义。本GEO提交包含CD8 nsolver微阵列分析的原始文件。

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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