GSE216113:lncRNA Malat1 抑制 miR-15/16 以增强细胞毒性 T 细胞活化与记忆细胞形成
研究围绕长链非编码 RNA Malat1 与 microRNA 家族 miR-15/16 构成的非编码 RNA 回路,探讨其对细胞毒性 T 细胞活化与分化的调控作用,并结合 Ago2 HITS-CLIP 等高通量测序手段开展分析

基本信息
资源简介
GSE216113:lncRNA Malat1 抑制 miR-15/16 以增强细胞毒性 T 细胞活化与记忆细胞形成
The lncRNA Malat1 Inhibits miR-15/16 to Enhance Cytotoxic T Cell Activation and Memory Cell Formation
该数据集来自 NCBI GEO(GSE216113),包含 1 个 series matrix 文件,主题为高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。研究围绕长链非编码 RNA Malat1 与 microRNA 家族 miR-15/16 构成的非编码 RNA 回路,探讨其对细胞毒性 T 细胞活化与分化的调控作用,并结合 Ago2 HITS-CLIP 等高通量测序手段开展分析。数据可用于研究 T 细胞活化、记忆细胞形成相关的非编码 RNA 调控机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞毒性 T 细胞通过 T 细胞受体和共刺激受体 CD28 的正确活化,对于针对病毒、许多胞内细菌和癌症的适应性免疫至关重要。通过对 RNA:蛋白质相互作用的生化分析,我们发现了一个调控细胞毒性 T 细胞活化与分化的新型非编码 RNA 回路,该回路由长链非编码 RNA Malat1(Metastasis Associated Lung Adenocarcinoma Transcript 1)和 microRNA 家族 miR-15/16 组成。miR-15/16 是一个广泛且高表达的肿瘤抑制 microRNA 家族,对细胞增殖和存活具有重要作用。miR-15/16 在 T 细胞对病毒感染的反应中也发挥重要作用,包括调控抗原特异性 T 细胞扩增和 T 细胞记忆。对交联免疫沉淀进行 Argonaute-2 高通量测序比较(Ago2 HITS-CLIP,或 AHC)并结合基因
【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:GPL24247、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=GSE216113
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
细胞毒性T细胞通过T细胞受体和共刺激受体CD28的适当激活,对于针对病毒、许多胞内细菌及癌症的适应性免疫至关重要。通过对RNA:蛋白质相互作用的生化分析,我们揭示了一个由长非编码RNA Malat1(转移相关肺腺癌转录本1)和microRNA家族miR-15/16组成的新型非编码RNA回路,该回路调控细胞毒性T细胞的激活与分化。miR-15/16是一个广泛且高表达的肿瘤抑制miRNA家族,对细胞增殖和存活至关重要。miR-15/16在T细胞对病毒感染的应答中也扮演重要角色,包括调节抗原特异性T细胞扩增及T细胞记忆。通过比较正常与miR-15/16缺陷T细胞中的Argonaute-2高通量测序交联免疫沉淀(Ago2 HITS-CLIP,或AHC)结合基因表达谱分析,揭示了一个包含数百个直接受miR-15/16靶向的mRNA的大型网络,其中许多与T细胞激活、存活及记忆形成具有功能相关性。
在这些靶标中,长链非编码RNA Malat1在T细胞中含有绝对值最大的miR-15/16依赖性AHC峰。该结合位点也是T细胞转录组中检测到的最强lncRNA:miRNA相互作用之一。我们采用CRISPR靶向结合同源定向修复技术,构建了在Malat1的miR-15/16结合位点携带5个核苷酸突变的小鼠。该突变破坏了Malat1:miR-15/16相互作用,并增强了对其他miR-15/16靶基因(包括CD28)的抑制。破坏Malat1与miR-15/16的相互作用降低了细胞毒性T细胞活化,包括IL-2的表达以及更广泛的CD28响应性基因程序。相应地,Malat1突变削弱了LCMV Armstrong和单核细胞增生李斯特菌感染后记忆细胞的持久性。本研究标志着长链非编码研究领域的重大进展
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




