移植 mT3 肿瘤的单细胞 RNA 测序(scRNAseq)

背景与目的:胰腺导管腺癌(PDAC)以纤维化和大量癌症相关成纤维细胞(CAF)为特征。我们研究了破坏 CAF、免疫系统与癌细胞之间相互作用的策略,重点关注黏附分子 cadherin 11(CDH11),该分子与其他纤维化疾病相关,并由活化的成纤维细胞表达

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基因组分类肿瘤胰腺癌单细胞 RNA 测序scRNAseqCAFCDH11PDAC小鼠模型
Single cell RNA sequencing (scRNAseq) of transplanted mT3 tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

移植 mT3 肿瘤的单细胞 RNA 测序(scRNAseq)

背景与目的:胰腺导管腺癌(PDAC)以纤维化和大量癌症相关成纤维细胞(CAF)为特征。我们研究了破坏 CAF、免疫系统与癌细胞之间相互作用的策略,重点关注黏附分子 cadherin 11(CDH11),该分子与其他纤维化疾病相关,并由活化的成纤维细胞表达

Single cell RNA sequencing (scRNAseq) of transplanted mT3 tumors

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:胰腺导管腺癌(PDAC)以纤维化和大量癌症相关成纤维细胞(CAF)为特征。我们研究了破坏 CAF、免疫系统与癌细胞之间相互作用的策略,重点关注黏附分子 cadherin 11(CDH11),该分子与其他纤维化疾病相关,并由活化的成纤维细胞表达。方法:我们比较了人胰腺炎和胰腺癌组织与细胞中 CDH11 mRNA 的水平,并与正常胰腺进行比较,同时测量了人和小鼠胰腺病变及正常组织中的 CDH11 蛋白水平。我们将 p48-Cre;LSL-Kras G12D/+ ;LSL-Trp53 R172H/+(KPC)小鼠与 CDH11 敲除小鼠杂交,并测量子代的生存时间。收集胰腺并通过组织学、免疫组织化学和(单细胞)RNA 测序进行分析;RNA 和蛋白质被鉴定

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、胰腺癌、单细胞 RNA 测序、scRNAseq、CAF、CDH11、PDAC、小鼠模型。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A96ca66e3c7d2fed78c9bc85001a9acd20a7405c6cea4d17e5d7b1bfff80f0e8e

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景与目的:胰腺导管腺癌(PDAC)以纤维化和大量癌相关成纤维细胞(CAFs)为特征。我们研究了破坏CAFs、免疫系统与癌细胞之间相互作用的策略,重点关注黏附分子钙黏蛋白11(CDH11),该分子与其他纤维化疾病相关,并由活化的成纤维细胞表达。方法:我们比较了人胰腺炎和胰腺癌组织及细胞中CDH11 mRNA水平与正常胰腺的差异,并检测了人和小鼠胰腺病变及正常组织中CDH11蛋白水平。我们将p48-Cre;LSL-Kras G12D/+;LSL-Trp53 R172H/+(KPC)小鼠与CDH11敲除小鼠杂交,并测量子代生存时间。收集胰腺并通过组织学、免疫组织化学和(单细胞)RNA测序进行分析;通过成像质谱流式技术鉴定RNA和蛋白质。部分小鼠接受PD1抗体或吉西他滨注射,并监测生存情况。将KPC小鼠的胰腺癌细胞皮下注射到Cdh11 +/+和Cdh11 –/–小鼠中,并监测肿瘤生长。

将来自KPC小鼠(C57BL/6)的胰腺癌细胞(mT3)皮下注射到Cdh11 +/+(C57BL/6J)小鼠体内,并给小鼠注射抗CDH11抗体、吉西他滨或CDH11小分子抑制剂(SD133),监测肿瘤生长。结果:CAFs中CDH11 mRNA和蛋白水平显著高于胰腺癌上皮细胞、人或小鼠胰腺癌细胞系或免疫细胞。KPC/ Cdh11 +/– 和KPC/ Cdh11 –/– 小鼠的生存期显著长于KPC/ Cdh11 +/+ 小鼠。在KPC/ Cdh11 +/+ 小鼠中,基质活化标志物完全包围胰腺上皮内瘤变,而在KPC/ Cdh11 +/– 和KPC/ Cdh11 –/– 小鼠中则不完全包围,且后者的病变在肿瘤中心也含有较少的FOXP3 + 细胞。与胰腺肿瘤相比

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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