GSE108753：髓系靶向免疫疗法协同诱导炎症与抗肿瘤免疫

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE108753

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

目的：在检查点抑制剂治疗失败的患者中引发有效的抗肿瘤免疫应答是癌症免疫治疗的一项关键挑战，而在这类患者中，肿瘤相关髓系细胞和巨噬细胞（TAMs）是有前景的治疗靶点。我们在一种自体、低免疫原性的小鼠黑色素瘤模型中证明，激动性抗CD40单克隆抗体与CSF1R抑制剂的联合治疗能够有效抑制肿瘤生长。用于测量单细胞多重蛋白分泌的微孔实验鉴定出，未经治疗的肿瘤具有独特的TAM亚群，分别分泌MMP9或共分泌CCL17/22，具有M2样状态的特征。联合治疗降低了这些亚群的频率，同时诱导出一个独立的多功能炎症性TAM亚群，共分泌TNF、IL-6和IL-12。这种联合治疗对肿瘤的抑制作用部分依赖于T细胞、TNF和IFN。总之，本研究证明了靶向TAMs将“冷”肿瘤微环境转化为能够引发保护性T细胞应答的“炎症性”肿瘤微环境的潜力。

方法：使用QIAzol和RNeasy Mini试剂盒（QIAGEN）纯化总RNA，其中包含柱上DNase处理。纯化的RNA送至耶鲁基因组分析中心，进行mRNA分离和文库制备。使用SMARTer Ultra Low Input RNA for Illumina Sequencing试剂盒，从50ng总RNA生成非链特异性文库。文库混合后，每泳道六个样本，在Illumina HiSeq 2500上测序（75-bp双端读取），并使用STAR比对到GRCm38（mm10）参考基因组。本分析采用了基于计数的差异表达方案（Anders等，2013）；可使用HTSeq对可比对数据进行计数，并导入R中使用DESeq2进行差异表达分析。为了找到用于特征生成的差异调控基因集，以1.5-Log2倍数变化

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。