全基因组CRISPR/Cas9筛选揭示影响肿瘤细胞对NK细胞杀伤敏感性的因素

该数据集来自NCBI,标题为全基因组CRISPR/Cas9筛选揭示影响肿瘤细胞对NK细胞介导杀伤敏感性的因素。源站描述指出NK细胞对多种癌细胞具有强细胞毒性,但调控NK细胞介导肿瘤细胞破坏的因素尚未完全阐明

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基因组分类OtherGPL301739606
GSE277690: Genome-wide CRISPR/Cas9 screen reveals factors that influence the susceptibility of tumor cells to NK cell-mediated killing

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

全基因组CRISPR/Cas9筛选揭示影响肿瘤细胞对NK细胞杀伤敏感性的因素

Genome-wide CRISPR/Cas9 screen reveals factors that influence the susceptibility of tumor cells to NK cell-mediated killing

该数据集来自NCBI,标题为全基因组CRISPR/Cas9筛选揭示影响肿瘤细胞对NK细胞介导杀伤敏感性的因素。数据包含1个文件(GSE277690_series_matrix.txt.gz),涉及人类(9606)样本,平台为GPL30173。源站描述指出NK细胞对多种癌细胞具有强细胞毒性,但调控NK细胞介导肿瘤细胞破坏的因素尚未完全阐明。该数据可用于研究肿瘤细胞对NK细胞杀伤敏感性的分子机制,筛选相关调控因子(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 自然杀伤(NK)细胞对多种癌细胞类型表现出强效的细胞毒性活性。在过去五十年中,已采用多种方法来阐明NK细胞介导肿瘤控制的复杂分子机制。尽管在阐明NK细胞与肿瘤细胞之间的相互作用方面已取得重大进展,但调控NK细胞介导肿瘤细胞破坏的因素尚未完全了解。这包括NK细胞识别的多种肿瘤配体以及NK细胞用于消除肿瘤细胞的机制。

【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、GPL30173、9606。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=GSE277690

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 11 202,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

背景 自然杀伤(NK)细胞对多种癌细胞类型表现出强效的细胞毒性活性。在过去五十年中,已采用多种方法来阐明NK细胞介导肿瘤控制的复杂分子机制。尽管在阐明NK细胞与肿瘤细胞之间的相互作用方面已取得显著进展,但调控NK细胞介导肿瘤细胞破坏的调节因素尚未完全明了。这包括NK细胞识别的多种肿瘤配体以及NK细胞用以消除肿瘤细胞的机制。方法 在本研究中,我们采用全基因组CRISPR-Cas9筛选方法结合功能性细胞毒性实验,以阐明调节结肠腺癌HCT-116细胞对NK细胞介导细胞毒性敏感性的蛋白质。结果 对与NK细胞共孵育后存活的HCT-116细胞中引导RNA(gRNA)分布的分析表明,ICAM-1是NKp44介导的免疫突触中的关键参与者,其中NKp44作为激活受体,对NK细胞消除HCT-116肿瘤细胞至关重要。

此外,凋亡或IFN-γ信号通路相关基因的破坏赋予了对NK细胞攻击的抗性。我们进一步阐明,NK细胞来源的IFN-γ在体外促进线粒体凋亡,并在体内对B16-F10肺转移发挥控制作用。结论:在基于NK细胞的治疗背景下,应考虑监测肿瘤细胞表面的ICAM-1水平或调节其表达。此外,考虑到IFN-γ的扩散特性,我们的发现强调了利用NK细胞来源的IFN-γ增强直接杀伤肿瘤细胞并通过细胞因子扩散促进旁观者效应的潜力,值得进一步研究。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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