PRJNA764562:TNFRSF11B抑制结肠癌微环境中记忆CD4+T细胞活化:多组学整合分析
该数据集来自 NCBI,主题为结肠癌微环境中 TNFRSF11B 抑制记忆 CD4+T 细胞活化的多组学整合分析。源站描述显示,研究利用 TCGA-COAD 数据集(n=514)识别 TNFRSF11B 为结肠癌预后因子,并通过免疫组化数据集(n=86)、290 个单结直肠癌细胞(GSE81861)

基本信息
资源简介
PRJNA764562:TNFRSF11B抑制结肠癌微环境中记忆CD4+T细胞活化:多组学整合分析
该数据集来自 NCBI,主题为结肠癌微环境中 TNFRSF11B 抑制记忆 CD4+T 细胞活化的多组学整合分析。源站描述显示,研究利用 TCGA-COAD 数据集(n=514)识别 TNFRSF11B 为结肠癌预后因子,并通过免疫组化数据集(n=86)、290 个单结直肠癌细胞(GSE81861)、31 对配对结肠癌转录组数据集及 FACS 分析进行验证,构建了由八个 IRGs 组成的风险评分系统以预测结肠癌患者预后。数据可用于结肠癌预后预测与免疫微环境相关研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:结直肠癌是全球致死性癌症,由于大多数患者微环境中肿瘤突变负荷低且肿瘤浸润淋巴细胞比例低,需要寻找创新的免疫治疗方法。方法:使用 TCGA-COAD 数据集(n = 514),我们确定 TNFRSF11B 为结肠癌的预后因素。进一步应用免疫组化(IHC)数据集(n = 86)、290 个单结直肠癌细胞(GSE81861)和 31 对配对结肠癌转录组数据集验证 TNFRSF11B 的功能,并通过荧光激活细胞分选(FACS)分析确认。结果:构建了由八个 IRGs(FGFR2、ZC3HAV1L、TNFRSF11B、CD79A、IGHV3-11、IGHV3-21、IGKV2D-30 和 IGKV6D-21)组成的风险评分系统,用于预测结肠癌患者的预后。仅 TNFRSF11B 与晚期密切相关,
【主题与分类】
主题标签:Raw sequence reads。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA764562
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:结直肠癌是全球范围内的一种致死性癌症。由于大多数患者肿瘤微环境中肿瘤突变负荷低且肿瘤浸润淋巴细胞比例低,因此需要寻找创新的免疫治疗方法。方法:利用TCGA-COAD数据集(n = 514),我们确定TNFRSF11B为结肠癌的预后因素。进一步应用免疫组化(IHC)数据集(n = 86)、290个单结直肠癌细胞(GSE81861)以及31对配对结肠癌转录数据集来验证TNFRSF11B的功能,并通过荧光激活细胞分选(FACS)分析加以确认。结果:构建了一个由八个免疫相关基因(FGFR2、ZC3HAV1L、TNFRSF11B、CD79A、IGHV3-11、IGHV3-21、IGKV2D-30和IGKV6D-21)组成的风险评分系统,用于预测结肠癌患者的预后。仅TNFRSF11B与晚期、淋巴结转移和更差的生存结局密切相关(p=0.010、p=0.014和p=0.0061)。在我们的IHC数据集中,72.09%(62/86)的结肠癌患者存在TNFRSF11B过表达,且其总生存时间显著缩短(p=0.072)。
高TNFRSF11B表达通常具有较晚的TNM分期(p=0.067)、更高的淋巴结转移频率(p=0.029)和淋巴血管侵犯(p=0.007),以及更高的肺炎发生率(p=0.056),相较于对照组。通过GESA分析,与致病性大肠杆菌感染相关的六个基因(KRT18、ARPC5L、ACTG1、ARPC2、EZR、YWHAZ)随着TNFRSF11B过表达而同时增加。这些基因涉及肌动蛋白细胞骨架调控、志贺菌病、细菌侵入上皮细胞及沙门氏菌感染。最后,通过CIBERSORT比较,仅激活的记忆CD4+ T细胞(p=0.017)在高TNFRSF11B表达组中显著减少,这一结果在TCGA-COAD数据集的TIMER2.0分析中得到证实。我们还进行了FACS以阐明TNFRSF11B下调中央记忆CD4+ T细胞的免疫活性,并且e
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。




