MTBLS16098：胃癌免疫中ABCA1介导的胆固醇转移
本研究探讨胃癌细胞中ABCA1介导的胆固醇转移如何影响人Vgamma9Vdelta2 T细胞的抗肿瘤功能。研究考察胆固醇蓄积、NF-kappaB信号与T细胞效应功能之间的关系，并评估靶向这一代谢互作能否恢复抗肿瘤活性
基本信息
资源简介
MTBLS16098：胃癌免疫中ABCA1介导的胆固醇转移
MTBLS16098 是一个聚焦胃癌免疫代谢机制的数据集，英文全称为 ABCA1-mediated cholesterol transfer in gastric cancer immunity，归类于肿瘤 / 胃癌方向，来源为 ebi.ac.uk。该数据集围绕胃癌细胞中 ABCA1 介导的胆固醇转移展开，考察这一过程如何影响人 Vgamma9Vdelta2 T 细胞的抗肿瘤功能，并进一步分析胆固醇蓄积、NF-kappaB 信号与 T 细胞效应功能之间的关系。研究还评估靶向该代谢互作能否恢复抗肿瘤活性，旨在阐明胃癌的一种免疫逃逸机制，为改进基于 Vgamma9Vdelta2 T 细胞的免疫治疗策略提供依据。
【数据集背景】
胃癌的免疫逃逸机制是肿瘤免疫研究的重要问题。该数据集所对应的研究关注胃癌细胞与免疫细胞之间的代谢互作，特别是胆固醇转移这一环节。研究以 ABCA1 介导的胆固醇转移为切入点，探讨胃癌细胞如何通过代谢途径影响人 Vgamma9Vdelta2 T 细胞的抗肿瘤功能。研究同时考察胆固醇蓄积与 NF-kappaB 信号之间的关系，以及这些因素与 T 细胞效应功能的关联，从而试图揭示胃癌免疫逃逸的一个机制层面，并为开发改善 Vgamma9Vdelta2 T 细胞免疫治疗的策略提供基础。
【数据内容】
该数据集的内容围绕胃癌细胞中 ABCA1 介导的胆固醇转移及其对 Vgamma9Vdelta2 T 细胞抗肿瘤功能的影响展开。研究涉及胆固醇蓄积、NF-kappaB 信号和 T 细胞效应功能之间关系的考察，以及对靶向这一代谢互作能否恢复抗肿瘤活性的评估。关于数据的具体类型、样本数量、分组设计和检测指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk。关于样本采集方式、实验平台、检测方法及数据处理流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤免疫与免疫代谢方向的研究场景，尤其是胃癌免疫逃逸机制、胆固醇代谢与 T 细胞功能关系、NF-kappaB 信号相关效应功能，以及 Vgamma9Vdelta2 T 细胞免疫治疗策略探索等主题。关于具体适用的分析任务或建模用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS16098
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
本研究探讨ABCA1介导的胃癌细胞胆固醇转运如何影响人Vgamma9Vdelta2 T细胞的抗肿瘤功能。研究考察胆固醇蓄积、NF-kappaB信号传导与T细胞效应功能之间的关系，并评估靶向这一代谢相互作用能否恢复抗肿瘤活性。本研究旨在阐明胃癌的一种免疫逃逸机制，并为开发改善基于Vgamma9Vdelta2 T细胞的免疫治疗策略提供依据。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
