MYC-ATF4-ASS1 轴调控黑色素瘤胞内精氨酸合成及免疫微环境 [Bulk RNA-seq]
数据可用于研究黑色素瘤中精氨酸合成通路与抗肿瘤免疫的关系,以及 BRAF/MEK 抑制剂联合精氨酸耗竭策略的转录组特征(来源 NCBI)
![GSE322852: MYC-ATF4-ASS1 axis governs intracellular arginine synthesis and dictates the immune microenvironment in melanoma [Bulk RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/68728.jpg)
基本信息
资源简介
MYC-ATF4-ASS1 轴调控黑色素瘤胞内精氨酸合成及免疫微环境 [Bulk RNA-seq]
MYC-ATF4-ASS1 axis governs intracellular arginine synthesis and dictates the immune microenvironment in melanoma [Bulk RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 MYC-ATF4-ASS1 轴调控黑色素瘤胞内精氨酸合成及免疫微环境,采用 Bulk RNA-seq 表达谱技术,物种为人类(9606),平台为 GPL30173,共 1 个文件,样例为 GSE322852_series_matrix.txt.gz,作者为 Haiwei Mou,发布时间为 Mar 04 202。数据可用于研究黑色素瘤中精氨酸合成通路与抗肿瘤免疫的关系,以及 BRAF/MEK 抑制剂联合精氨酸耗竭策略的转录组特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 04 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):耐药性是癌症靶向治疗和免疫治疗面临的主要挑战。精氨酸饥饿已被证明是克服复发性肿瘤的一种有前景的策略。然而,所涉及的关键分子以及免疫应答如何被引发尚不清楚。在此,我们在黑色素瘤细胞中鉴定出 MYC-ATF4-ASS1 信号通路,它不仅调控胞内精氨酸合成,还调节抗肿瘤免疫。黑色素瘤细胞中 ATF4 敲除与同一细胞中 ASS1 敲除表型相似,两者均对 ADI-PEG20 等精氨酸耗竭剂表现出更高的敏感性。BRAF/MEK 抑制剂与精氨酸耗竭剂的联合策略在免疫缺陷小鼠模型中显示出显著的治疗效果。在同基因小鼠模型中,Atf4 和 Ass1 敲除的黑色素瘤均表现出 Cd8+ T 细胞浸润增强和肿瘤生长显著减少。单细
【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:GPL30173、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=GSE322852
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
耐药性是癌症靶向治疗和免疫治疗面临的主要挑战。精氨酸饥饿已被证明是克服复发性肿瘤的一种有前景的策略。然而,所涉及的关键分子以及免疫应答如何被激发尚不十分清楚。在此,我们在黑色素瘤细胞中发现MYC-ATF4-ASS1信号传导是一条通路,它不仅控制细胞内精氨酸合成,还调节抗肿瘤免疫。黑色素瘤细胞中ATF4敲除可表型模拟同一细胞中ASS1敲除,二者均对ADI-PEG20等精氨酸耗竭剂表现出更高的敏感性。BRAF/MEK抑制剂与一种精氨酸耗竭剂的联合策略在免疫缺陷小鼠模型中显示出显著的治疗效果。在同基因小鼠模型中,Atf4和Ass1敲除的黑色素瘤均表现出Cd8+ T细胞浸润增强以及肿瘤生长显著减少。单细胞转录组学分析了重塑后的肿瘤微环境,并揭示一个驻留巨噬细胞亚群被内源性精氨酸阻断重编程。
总体而言,我们的研究结果表明,MYC-ATF4-ASS1轴不仅调控黑色素瘤对精氨酸的脆弱性,还塑造了免疫微环境。
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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