PRJNA802670:先天样T细胞介导肿瘤免疫监视的自我反应性计划

该数据集来自 NCBI,主题为肿瘤免疫监视中先天样 T 细胞介导的自我反应性计划,属于肿瘤/其他分类,主题标签为 Transcriptome or Gene expression

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文本分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA802670: Programme of Self-Reactivity for Innate-Like T Cell-Mediated Cancer Immunosurveillance

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

PRJNA802670:先天样T细胞介导肿瘤免疫监视的自我反应性计划

该数据集来自 NCBI,主题为肿瘤免疫监视中先天样 T 细胞介导的自我反应性计划,属于肿瘤/其他分类,主题标签为 Transcriptome or Gene expression。源站描述指出,癌症免疫监视认为细胞免疫可清除转化细胞,其中细胞毒性 CD8+ T 细胞是主要介导者;癌细胞可表达新抗原致敏常规 CD8+ T 细胞,但后者会转变为以高表达免疫检查点共抑制受体 PD-1 为特征的耗竭功能障碍状态。尽管抗 PD-1 在临床上成功恢复癌症免疫,许多患者对检查点阻断疗法无应答。近期研究揭示肿瘤浸润 CD8+ T 细胞存在显著异质性,PD-1+ 群体仅占一部分,而除 PD-1+ 亚群外,其他 CD8+ T 细胞群体的身份仍 larg。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):癌症免疫监视的概念将细胞免疫的作用归结为消除转化细胞,其中细胞毒性 CD8+ T 细胞是主要介导者。癌细胞可以表达新抗原以致敏常规 CD8+ T 细胞,但这些细胞 nonetheless 会转变为以高表达免疫检查点共抑制受体 PD-1 为特征的耗竭功能障碍状态。尽管抗 PD-1 在恢复癌症免疫方面取得了临床成功,但许多患者对检查点阻断疗法没有应答。值得注意的是,最近的研究揭示了肿瘤浸润 CD8+ T 细胞之间存在令人难以置信的异质性,PD-1+ 群体仅占一部分,然而,除了 PD-1+ 亚群之外,其他 CD8+ T 细胞群体的身份在很大程度上仍然未知。在这里,在对小鼠和人类恶性肿瘤中存在的 CD8+ T 细胞进行的无偏调查中,我们重新发现了一个群体

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA802670

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

癌症免疫监视的概念将细胞免疫的作用归结为清除转化细胞,其中细胞毒性CD8+ T细胞是主要介质。癌细胞可以表达新抗原以激活常规CD8+ T细胞,但这些细胞 nonetheless 会转变为一种以免疫检查点共抑制受体PD-1高表达为特征的功能障碍性耗竭状态。尽管抗PD-1在恢复癌症免疫方面取得了临床成功,但许多患者对检查点阻断疗法无响应。值得注意的是,近期研究揭示了肿瘤浸润CD8+ T细胞之间存在惊人的异质性,PD-1+群体仅占其中一部分,然而,除了PD-1+亚群之外,其他CD8+ T细胞群体的身份在很大程度上仍不清楚。在此,在对小鼠和人类恶性肿瘤中存在的CD8+ T细胞进行的无偏倚调查中,我们重新发现了一个FCER1G+先天样T细胞群体,我们此前已证明该群体具有高细胞毒性潜力且抵抗耗竭,在此称为“杀伤性先天样T细胞”,或ILTCks。

肿瘤浸润性CD8+PD-1+ T细胞呈寡克隆性,而ILTCks则呈多克隆性,对未突变的肿瘤相关抗原具有广泛反应性。ILTCks并非由常规CD8+ T细胞分化而来,而是在胸腺细胞发育早期遭遇同源抗原后,由定向于ILTCk的祖细胞产生。定向的ILTCk胸腺祖细胞在整个生命过程中持续生成,并在肿瘤进展期间补充ILTCk细胞群。值得注意的是,肿瘤内ILTCks的扩增和效应分化依赖于癌细胞中IL-15的高表达,而在过继转移的ILTCk祖细胞中诱导性激活IL-15信号通路可抑制肿瘤生长。因此,抗原受体自身反应性和非常规个体发育将ILTCks与CD8+PD-1+ T细胞区分开来,使其成为一类新的肿瘤诱发免疫反应。靶向ILTCks的策略可能增强并

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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