人组织驻留CD8+ T细胞中CD49a表达与细胞毒性诱导受RUNX2和RUNX3转录因子活性调控 [RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,用于研究人组织驻留CD8+ T细胞中CD49a表达及细胞毒性诱导的分子机制
![GSE232236: CD49a expression and induction of cytotoxicity on human tissue-resident CD8+ T cells is controlled by RUNX2 and RUNX3 transcription factor activity [RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114092.jpg)
基本信息
资源简介
人组织驻留CD8+ T细胞中CD49a表达与细胞毒性诱导受RUNX2和RUNX3转录因子活性调控 [RNA-seq]
CD49a expression and induction of cytotoxicity on human tissue-resident CD8+ T cells is controlled by RUNX2 and RUNX3 transcription factor activity [RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个RNA-seq表达谱文件,用于研究人组织驻留CD8+ T细胞中CD49a表达及细胞毒性诱导的分子机制。数据覆盖表皮CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞与循环记忆T细胞的克隆关系,以及IL-15和TGF-β刺激下RUNX2、RUNX3依赖的转录变化,并涉及黑色素瘤中RUNX2转录与细胞毒性的相关性。可用于分析转录因子调控、组织驻留记忆T细胞分化及肿瘤免疫相关基因表达(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CD49a标记高细胞毒性表皮组织驻留记忆(TRM)细胞,但其分子回路及其与循环细胞群的关系尚不明确。我们证明,人表皮CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞中RUNX家族转录因子结合基序富集,同时伴有RUNX2和RUNX3蛋白高表达。表皮CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞与循环记忆CD8+CD45RA–CD62L+ T细胞之间的克隆重叠,鉴定出一群具有在新位点播种细胞毒性TRM细胞潜力的循环细胞。在IL-15和TGF-β刺激下,循环CD8+CD45RA–CD62L+ T细胞亚群以RUNX2和RUNX3依赖的方式获得CD49a表达和细胞毒性转录谱。相反,敲除RUNX3而非RUNX2,可阻止CD103表达。在黑色素瘤中,高RUNX2而非RUNX3转录与细胞毒性相关。
【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:GPL11154、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=GSE232236
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 30 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
CD49a标志着高细胞毒性表皮组织驻留记忆(TRM)细胞,但其分子机制及其与循环细胞群的关系尚不明确。我们发现,人表皮CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞中RUNX家族转录因子结合基序富集,同时伴有RUNX2和RUNX3蛋白的高表达。表皮CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞与循环记忆CD8+CD45RA–CD62L+ T细胞之间的克隆重叠揭示了一个循环细胞库,这些细胞有潜力在新部位播种细胞毒性TRM细胞。在IL-15和TGF-β刺激下,部分循环CD8+CD45RA–CD62L+ T细胞以依赖RUNX2和RUNX3的方式获得了CD49a表达和细胞毒性转录谱。相反,敲除RUNX3而非RUNX2,阻止了CD103的表达。在黑色素瘤中,高RUNX2而非RUNX3转录与细胞毒性CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞特征及患者总体生存率相关。综上所述,我们的结果表明,RUNX2和RUNX3的联合活性促进了细胞毒性CD8+CD103+CD49a+ TRM细胞的分化,从而对感染和恶性细胞提供免疫监视。
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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