多胺通过调节性T细胞功能特化调控适应性抗肿瘤免疫

研究关注肿瘤微环境中多胺过量释放如何以 CK2 依赖方式驱动调节性 T 细胞向免疫抑制方向极化,以及剥夺多胺或抑制 CK2 后 Treg 细胞获得组织修复特性并协调抗肿瘤 2 型免疫应答

geo
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基因组分类GPL3432810090
GSE296432: Polyamines regulate adaptive antitumor immunity by functional specialization of regulatory T cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

多胺通过调节性T细胞功能特化调控适应性抗肿瘤免疫

Polyamines regulate adaptive antitumor immunity by functional specialization of regulatory T cells

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Polyamines regulate adaptive antitumor immunity by functional specialization of regulatory T cells,包含 1 个文件 GSE296432_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为小鼠(10090),平台为 GPL34328。研究关注肿瘤微环境中多胺过量释放如何以 CK2 依赖方式驱动调节性 T 细胞向免疫抑制方向极化,以及剥夺多胺或抑制 CK2 后 Treg 细胞获得组织修复特性并协调抗肿瘤 2 型免疫应答。数据可用于分析 Treg 细胞功能特化相关基因表达变化(。

【数据集背景】

源站首次发布:May 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在癌症中,代谢变化和不受控制的肿瘤生长改变营养可用性,影响抗肿瘤免疫应答。调节性 T(Treg)细胞是 T 细胞的一个亚群,具有免疫抑制特性,并已被发现额外具备控制组织稳态和修复的能力。然而,尚不清楚这些功能如何在分子上受到控制,以及它们是否受肿瘤代谢影响。在此,我们报告肿瘤微环境中多胺的过度释放以蛋白激酶 CK2(CK2)依赖的方式指导 Treg 细胞的功能极化朝向免疫抑制。在 Treg 细胞中剥夺多胺以及遗传或药理学抑制 CK2 活性,可诱导 Treg 细胞的组织修复特性,这些特性协调有效的抗肿瘤 2 型免疫应答,并协调组织修复机制以支持

【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:GPL34328、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=GSE296432

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

在癌症中,代谢变化和不受控制的肿瘤生长改变了营养物质的可用性,影响抗肿瘤免疫反应。调节性T(Treg)细胞是具有免疫抑制特性的T细胞亚群,已被发现还具有控制组织稳态和修复的能力。然而,这些功能如何在分子水平上受到控制,以及它们是否受到肿瘤代谢的影响,尚不清楚。在此,我们报告肿瘤微环境中多胺的过度释放以蛋白激酶CK2(CK2)依赖的方式指导Treg细胞向免疫抑制的功能极化。在Treg细胞中剥夺多胺以及遗传或药理学抑制CK2活性,可诱导Treg细胞的组织修复特性,从而协调有效的抗肿瘤2型免疫反应,并协调组织修复机制以支持肿瘤根除。这些发现表明靶向调节Treg细胞功能的潜力,为癌症治疗提供了新途径。本数据集旨在研究DFMO对基因表达的影响,该影响取决于蛋白激酶CK2的β亚基CK2β的存在。

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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