CD4极化T细胞减少接受过继细胞治疗的黑色素瘤患者中肿瘤浸润淋巴细胞的扩增 [ChIP-seq]
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 CD4 极化 T 细胞减少接受过继细胞治疗的黑色素瘤患者中肿瘤浸润淋巴细胞的扩增，采用 ChIP-seq 技术进行基因组结合/占据谱分析
![GSE218005: CD4 Polarized T cells Reduce the Expansion of Tumor Infiltrating Lymphocytes in Melanoma Patients Treated with Adoptive Cell Therapy [ChIP-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114118.jpg)
基本信息
资源简介
CD4极化T细胞减少接受过继细胞治疗的黑色素瘤患者中肿瘤浸润淋巴细胞的扩增 [ChIP-seq]
CD4 Polarized T cells Reduce the Expansion of Tumor Infiltrating Lymphocytes in Melanoma Patients Treated with Adoptive Cell Therapy [ChIP-seq]
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 CD4 极化 T 细胞减少接受过继细胞治疗的黑色素瘤患者中肿瘤浸润淋巴细胞的扩增，采用 ChIP-seq 技术进行基因组结合/占据谱分析。数据覆盖肿瘤与皮肤癌方向，物种为 9606（人类），平台为 GPL18573，包含 1 个文件，样例为 GSE218005_series_matrix.txt.gz。可用于研究 CD4 极化 T 细胞对 TIL 扩增的影响及相关调控机制（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Nov 15 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：使用肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的过继细胞疗法（ACT）在治疗 PD-1 难治性黑色素瘤方面有效，但需要足够的 TIL 体外扩增。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL18573、9606。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE218005
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 29 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景：采用肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的过继细胞疗法（ACT）在治疗PD-1难治性黑色素瘤方面有效，但需要充分的体外扩增TIL。方法：对接受TIL ACT治疗的转移性黑色素瘤患者的CD4+和CD8+ TIL进行了RNA-seq（n=12）和乙酰化组蛋白H3的ChIP-seq（n=19）分析。根据输注TIL中位数的划分，将患者分为“TIL高”和“TIL低”组。输注的TIL数量和CD4+ TIL频率与总生存期（OS）相关。结果：输注的TIL数量与更长的OS相关（R2=0.57，p=0.00076），而输注的CD4+百分比与输注的TIL总数呈负相关（R2=0.64，p=0.00047）。CD4+ TIL的RNA-seq分析显示，在TIL低组中Th2/Th17/Treg转录本和通路增加。CD8+ TIL的ChIP-seq分析显示，在TIL低组中，CD8+激活期间上调的基因乙酰化降低。结论：输注的TIL数量与总生存期增加相关，而RNA-seq表明，转移的TIL中极化的CD4+细胞与总体扩增减少相关。
这些数据表明，CD4+肿瘤浸润淋巴细胞极化不当可能会减少扩增并降低治疗效果。
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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