克服衰老以工程化可扩展通用T细胞疗法 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为克服衰老以工程化可扩展通用T细胞疗法,采用RNA-seq高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676

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基因组回归GPL246769606
GSE339292: Overcoming senescence to engineer scalable universal T cell therapies [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

克服衰老以工程化可扩展通用T细胞疗法 [RNA-seq]

Overcoming senescence to engineer scalable universal T cell therapies [RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为克服衰老以工程化可扩展通用T细胞疗法,采用RNA-seq高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台为GPL24676。研究针对自体细胞疗法面临的挑战,整合T细胞淋巴增殖性疾病、白血病T细胞系、全基因组CRISPR筛选和转基因富集筛选的线索,开发靶向复制性衰老相关基因的基因编辑策略,应用于健康供体CD8+ T细胞后可实现大规模体外扩增并保留效应功能。数据可用于研究T细胞衰老机制及通用型细胞疗法的工程化改造(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):过继性细胞疗法已为部分癌症患者带来变革性疗效。自体细胞疗法面临诸多挑战,因此需要建立异体策略。然而,细胞衰老会限制淋巴细胞增殖和功能,制约了我们生产可扩展异体解决方案以增加患者可及性的能力。T细胞或NK细胞的体外激活会加速这一过程,削弱扩增能力和效应功能。为解决这一问题,我们整合了来自T细胞淋巴增殖性疾病、白血病T细胞系、全基因组CRISPR筛选和转基因富集筛选的见解,开发了一种靶向复制性衰老相关基因的基因编辑策略。将该编辑策略应用于健康供体CD8+ T细胞后,可实现千万亿倍级的体外扩增,同时保留效应功能和淋巴细胞基本特性。进一步

【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:GPL24676、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=GSE339292

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 05 202,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

过继性细胞疗法已为部分癌症患者带来变革性疗效。自体细胞疗法面临诸多挑战,因此需要建立异体策略。然而,细胞衰老限制了淋巴细胞的增殖和功能,制约了我们生产可规模化异体解决方案以提高患者可及性的能力。T细胞或NK细胞的体外激活会加速这一过程,削弱其扩增能力和效应功能。为解决这一问题,我们整合了T细胞淋巴增殖性疾病、白血病T细胞系、全基因组CRISPR筛选和转基因富集筛选的见解,开发了一种靶向复制性衰老相关基因的基因编辑策略。将该编辑策略应用于健康供者CD8+ T细胞后,可实现百亿亿倍(quintillion-fold)的体外扩增,同时保留效应功能和淋巴细胞的基本特性。进一步工程化改造,引入CAR转基因和组织相容性编辑,使单个供者能够生产数千剂“通用效应细胞”(Universal Effector Cell,UEC)。UEC提供了一种可规模化、即用型的细胞治疗平台,能够提供强效、功能性治疗产品并改善患者可及性。

我们的结果强调了精确调节淋巴细胞中的细胞周期调控机制如何实现巨大的可扩展性,同时不影响正常的免疫效应功能或核心淋巴细胞特性。

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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