单细胞RNA测序揭示肌层浸润性膀胱癌中成纤维细胞与T细胞相互作用

该数据集来自search.dataone.org,聚焦肌层浸润性膀胱癌(MIBC)肿瘤微环境中癌症相关成纤维细胞(CAFs)与耗竭T(Tex)细胞的相互作用

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基因组分类Tumor microenvironmentMIBCCancer Associated FibroblastsExhausted T cellsingle Cell RNA-Sequencing
Single-cell RNA-seq unveils fibroblast-t cell interplay in muscle-invasive bladder cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

单细胞RNA测序揭示肌层浸润性膀胱癌中成纤维细胞与T细胞相互作用

Single-cell RNA-seq unveils fibroblast-t cell interplay in muscle-invasive bladder cancer

该数据集来自search.dataone.org,聚焦肌层浸润性膀胱癌(MIBC)肿瘤微环境中癌症相关成纤维细胞(CAFs)与耗竭T(Tex)细胞的相互作用。数据包含12例患者的19份组织样本的单细胞RNA测序,涵盖7例MIBC、3例非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)和9份正常组织,鉴定出13个转录上不同的成纤维细胞簇和10个功能异质的T细胞亚群,并发现两种干扰素应答成纤维细胞群体F-ISG15和F-POSTN在MIBC微环境中占主导。可用于研究CAFs与Tex细胞互作机制及MIBC微环境异质性(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肌层浸润性膀胱癌(MIBC)以复杂的肿瘤微环境(TME)为特征,该微环境驱动侵袭性进展和治疗耐药。既往研究强调了癌症相关成纤维细胞(CAFs)和耗竭T(Tex)细胞在MIBC中的作用,但它们的相互作用机制仍知之甚少。本研究对来自12例患者的19份组织样本——7例MIBC、3例非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)和9份正常组织样本——进行单细胞RNA测序,鉴定出13个转录上不同的成纤维细胞簇和10个功能异质的T细胞亚群。两种干扰素(IFN)应答成纤维细胞群体F-ISG15(炎症性CAFs)和F-POSTN(肌成纤维细胞性CAFs)被证明在MIBC的TME中占主导。体内实验表明,Tex细胞分泌的IFN-γ极化CAFs分泌CXCL12,后者招募表达CXCR4的

【主题与分类】

主题标签:Tumor microenvironment、MIBC、Cancer Associated Fibroblasts、Exhausted T cells、ingle Cell RNA-Sequencing。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A0a330ef008917182e8d451a6cf582aaf42f9f91bd66954dab7db5ad7f97c45d1

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数据说明

肌层浸润性膀胱癌(MIBC)以复杂的肿瘤微环境(TME)为特征,该微环境驱动肿瘤侵袭性进展和治疗耐药。既往研究已强调癌症相关成纤维细胞(CAFs)和耗竭T(Tex)细胞在MIBC中的作用,但其相互作用机制仍知之甚少。本研究对来自12例患者的19份组织样本——包括7份MIBC、3份非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)和9份正常组织样本——进行单细胞RNA测序,鉴定出13个转录上不同的成纤维细胞簇和10个功能异质性的T细胞亚群。两种干扰素(IFN)应答性成纤维细胞群体,即F-ISG15(炎性CAFs)和F-POSTN(肌成纤维细胞样CAFs),被证实在MIBC的TME中占主导地位。体内实验表明,Tex细胞分泌的IFN-γ极化CAFs分泌CXCL12,后者通过CXCL12-CXCR4趋化轴招募表达CXCR4的T细胞。

空间分析揭示了一个双向环路:Tex衍生……,# 用于肌层浸润性膀胱癌研究的单细胞RNA测序数据集 该数据集背后的实验工作概述 该数据集旨在探索肌层浸润性膀胱癌(MIBC)肿瘤微环境(TME)中癌症相关成纤维细胞(CAFs)与耗竭T(Tex)细胞之间复杂的相互作用。组织样本采集自12名患者,包括7例MIBC、3例非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)和9份正常组织样本。对这些样本中分离出的共计127,391个细胞进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq)。随后对数据进行了全面分析,以鉴定不同细胞类型、成纤维细胞和T细胞亚型,并揭示调控其相互作用的分子机制。此外,通过免疫组织化学、免疫荧光、ELISA及其他检测方法进行了实验验证,以支持scRNA-seq分析的发现。

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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