PRJNA1113354:肿瘤浸润性CTL扩增与效应功能依赖Slc7a5介导的色氨酸摄取 [scRNA-seq]
该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/皮肤癌分类,主题为转录组或基因表达,采用 scRNA-seq 技术。研究关注肿瘤抗原识别后细胞毒性 T 淋巴细胞(CTL)的肿瘤浸润与效应功能,以及 T 细胞营养摄取和代谢重编程对 CTL 功能的调控作用
![PRJNA1113354: Tumor-Infiltrating CTL expansion and effector functions depends on Slc7a5-dependent tryptophan update [scRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/122046.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1113354:肿瘤浸润性CTL扩增与效应功能依赖Slc7a5介导的色氨酸摄取 [scRNA-seq]
该数据集来自 NCBI,属于肿瘤/皮肤癌分类,主题为转录组或基因表达,采用 scRNA-seq 技术。研究关注肿瘤抗原识别后细胞毒性 T 淋巴细胞(CTL)的肿瘤浸润与效应功能,以及 T 细胞营养摄取和代谢重编程对 CTL 功能的调控作用。数据涉及肿瘤特异性 CTL 与表达抗原的肿瘤细胞共培养模型,分析 CTL 对肿瘤与单独抗原的不同色氨酸摄取响应,并通过 ATAC-Seq 揭示包括 Slc7a5 在内的一批转运蛋白的转录激活。可用于研究肿瘤微环境中 CTL 代谢调控与效应功能相关机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肿瘤抗原识别及随后的细胞毒性 T 淋巴细胞(CTL)肿瘤浸润至关重要,但仅凭这些不足以产生抗肿瘤反应。T 细胞的营养摄取和代谢重编程可能决定 T 细胞分化和效应功能,从而在肿瘤微环境中控制 CTL 功能。Slc7a5 是大中性氨基酸的 system L 转运蛋白,在病毒感染期间调控 T 细胞受体(TCR)介导的 T 细胞活化。使用肿瘤特异性 CTL 和表达抗原(Ag)的肿瘤细胞共培养模型,我们确定肿瘤特异性 CTL 通过增加色氨酸摄取来响应肿瘤,而仅响应抗原而不含肿瘤细胞时则减少色氨酸摄取。对 Ag 激活和肿瘤激活的 CTL 进行 ATAC-Seq 分析,揭示了包括 Slc7a5(一种转运蛋白)在内的大量转运蛋白的转录激活,
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1113354
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数据说明
肿瘤抗原识别及随后的细胞毒性T淋巴细胞(CTL)肿瘤浸润是抗肿瘤反应的必要条件,但仅凭这些还不足以引发有效的抗肿瘤应答。T细胞的营养摄取和代谢重编程可能决定T细胞的分化与效应功能,从而调控肿瘤微环境中CTL的功能。Slc7a5是一种大中性氨基酸的L型系统转运体,在病毒感染期间调控T细胞受体(TCR)介导的T细胞活化。通过使用肿瘤特异性CTL与表达抗原(Ag)的肿瘤细胞共培养模型,我们确定肿瘤特异性CTL在应对肿瘤时通过增加色氨酸摄取来作出反应,而在仅应对抗原而无肿瘤细胞时则减少色氨酸摄取。对Ag激活和肿瘤激活的CTL进行ATAC-Seq分析,揭示了包括Slc7a5(一种色氨酸转运体)在内的大量转运体的转录激活。Slc7a5特异性抑制剂显著降低了CTL-肿瘤共培养中的色氨酸摄取,而该微环境中仅存在肿瘤特异性CTL和肿瘤,表明Slc7a5在肿瘤激活的CTL中转运色氨酸发挥重要作用。
随后,我们构建了仅在T细胞中缺失Slc7a5的小鼠(Slc7a5.TKO)。移植的乳腺肿瘤在WT和Slc7a5.TKO小鼠中的生长速度相似。然而,Slc7a5.TKO小鼠形成的肺转移灶显著多于WTR小鼠。此外,移植的黑色素瘤在Slc7a5.TKO小鼠中的生长速度显著快于WT小鼠。与WT小鼠相比,Slc7a5.TKO小鼠的T细胞未见显著差异。然而,在荷瘤小鼠的肿瘤中,CD4+和CD8+ T细胞均减少,表明Slc7a5-色氨酸代谢通路在肿瘤微环境中T细胞活化和扩增中发挥重要作用。scRNA-seq分析确定,与病毒感染宿主中MOTRC1通路减弱不同,Slc7a5缺失导致肿瘤浸润
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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