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癌细胞竟 偷走 免疫细胞线粒体？免疫细胞: 不慌, 能 充电！ | MedChemExpress (MCE)
02癌细胞“偷走”线粒体癌细胞伸出"魔爪"—纳米管研究人员设计了一个简单的实验，将不同的鼠/人类乳腺癌细胞与效应免疫细胞 (如自然杀伤 T 细胞 (NKT) 或 CD3+ /CD8+T 细胞) 共培养， FESEM 图像显示乳腺癌细胞和免疫细胞之间的纳米管 (红色箭头)。CD8+ /CD3+ T 细胞被添加到 MDA-MB-231 (a) 或 4T1 细胞 (b) 中。 在与癌细胞 (4T1) 共培养之前，NKT 细胞 (DN32.D3) 中的线粒体用 MitoTracker Green (绿色) 染料标记。 结果发现，与 PD1 单独治疗相比，L-778123 联合 PD1 阻断显著增加了肿瘤内 T 细胞的活化和浸润，导致肿瘤进展延迟，动物存活时间延长 (图 3b)。a. Nat Nanotechnol. 2022 Jan;17(1):98-106. [3] Baldwin JG, et al.
36700编辑于 2024-11-29- 来自专栏流式抗体推文
Elabscience 阴性分选技术！人初始 CD4⁺T 细胞分离一步到位，省时高效
凭借高效阴性分选技术，可实现 96% 以上的高纯度分选，1 次实验能处理 1×10⁷个细胞，且细胞可直接用于下游研究，为免疫相关研究提供可靠工具支持。 其纯度和活性直接影响免疫机制研究、自身免疫病发病机制探索、肿瘤免疫治疗研发等多个领域的实验结果。传统分选方法存在操作复杂、分选纯度低、细胞活性受损等问题，难以满足高精度科研需求。 分选后可通过流式细胞术验证纯度，使用 APC Anti-Human CD3 Antibody [OKT-3]、PE Anti-Human CD4 Antibody [RPA-T4]、FITC Anti-Human CD45RO Antibody [UCHL1] 及 PE/Cyanine7 Anti-Human CD45RA Antibody [HI100] 组合标记，精准识别初始 CD4⁺T 细胞（CD3⁺CD4 药物研发：评估候选药物对初始 CD4⁺T 细胞功能的影响，筛选免疫调节类药物。产品优势高纯度分选：分选后细胞纯度可达 96% 以上，显著优于传统方法，减少杂质细胞干扰。
17510编辑于 2025-11-14 - 来自专栏凋亡检测试剂盒推文
肿瘤免疫研究好搭档！Elabscience 小鼠CD8 T细胞阴性分选试剂盒，助力成果突破
内容概要Elabscience 推出的 EasySort™小鼠 CD8+T 细胞阴性分选试剂盒（货号：MIM003N），凭借阴性分选技术实现小鼠脾脏和淋巴结中 CD8+T 细胞的快速高效分离，分选后细胞纯度高达 因此，从复杂组织样本中高效分离高纯度、高活性的 CD8+T 细胞，是开展免疫机制研究、开发免疫治疗策略的基础前提。传统细胞分选方法常面临纯度不足、细胞活性受损、操作繁琐等问题，难以满足精准实验需求。 为破解这一痛点，Elabscience 基于先进的阴性分选技术研发专用试剂盒，旨在为科研人员提供稳定可靠的细胞分离解决方案，助力免疫相关研究的顺利推进。 细胞活性优异：阴性分选技术不损伤目标细胞，分离后的细胞可直接用于下游培养、染色、功能检测等应用。适配性强：明确适用于小鼠脾脏和淋巴结样本，覆盖免疫研究常用组织来源。 结合亲民的价格与完善的品质保障，无疑是实验室分选小鼠 CD8+T 细胞的优选之选，赶快入手解锁你的免疫研究新突破！
32810编辑于 2025-09-22 - 来自专栏流式抗体推文
告别杂细胞干扰！Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒，精准富集人初始 T 细胞
内容概要Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒凭借阴性分选技术，可从新鲜或冻存的人 PBMC 样本中快速分离高纯度人初始 T 细胞。 产品介绍Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒是一款操作快速简便的细胞分离产品，核心用于分离人初始 T 细胞。 背景介绍初始 T 细胞作为免疫系统的关键组成部分，在免疫应答启动、免疫记忆形成等过程中发挥核心作用。 检测原理Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒采用阴性分选技术，通过特异性去除样本中 CD3⁻非 T 细胞、CD45RO⁺记忆 T 细胞等非目标细胞，实现人初始 T 细胞（CD3⁺CD45RA 自身免疫病研究：分析初始 T 细胞在自身免疫病发生发展中的作用。疫苗研发：评估疫苗对初始 T 细胞的激活效果及免疫应答强度。再生医学：探索初始 T 细胞在组织修复与免疫重建中的应用。
18410编辑于 2025-11-13 - 来自专栏流式抗体推文
Elabscience 人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒，快速分离CD8+T 细胞，直接用于下游实验
背景介绍在免疫研究、肿瘤学、感染病学等领域，初始 CD8+T 细胞作为免疫系统的关键组成部分，其功能研究、活化机制探索及临床转化应用均具有重要意义。 流式细胞术验证结果显示，分选后 CD8+CD56-CD57-CD45RO - 细胞比例显著提升，确保了目标细胞的高纯度。应用领域免疫细胞功能研究：探究初始 CD8+T 细胞的活化、增殖及分化机制。 肿瘤免疫治疗：为 CAR-T 细胞疗法、肿瘤疫苗研发等提供高质量初始细胞原料。感染病学研究：分析初始 CD8+T 细胞在病毒、细菌感染中的免疫应答过程。 自身免疫性疾病研究：揭示初始 CD8+T 细胞在疾病发生发展中的作用。药物研发：用于免疫调节药物的活性筛选与效果评估。 无论是基础科研中的免疫机制探索，还是临床转化中的细胞治疗研究，它都能提供稳定、可靠的细胞分离支持，助力科研人员高效推进项目进展。
19110编辑于 2025-11-14 - 来自专栏单细胞天地
流式分选后指定细胞亚群的表达量差异(无需单细胞)
比如根据表达量情况把病人分型，比如乳腺癌的分子分型：你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型，其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。 但是呢，传统的bulk转录组测序，其实虽然说测序的样品仍然是肿瘤组织，但是它是一个复杂的生态系统，不仅仅是有恶性的肿瘤细胞，还有围绕它的各式各样的免疫细胞，以及以内皮细胞和成纤维细胞为代表的多种基质细胞 其实没有单细胞也是可以研究具体的细胞亚群的表达量差异，那就是流式分选指定细胞亚群，比如： Hepatic CD4+ or CD8+ T-cells of 12 months NASH-diet + 8 更多类似的先分选指定细胞亚群再进行差异表达量分析的研究 比如数据集：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi? 同步查看视频配套代码 ：https://www.jianshu.com/p/5bce43a537fd ATAC-SEQ实战演练的素材 链接：https://share.weiyun.com/5rYmPT1 密码：dr3ub6
87110发布于 2021-03-24 - 来自专栏技术文章
告别分选困扰，Elabscience 让记忆 T 细胞分离快人一步～
记忆T细胞：人体的免疫“特种部队”在对抗疾病时，人体免疫记忆的核心——记忆T细胞，特别是其中的CD4+和CD8+两大亚群，扮演着截然不同又相互协作的角色。 它们通过分泌特定的细胞因子来激活和指导其他免疫细胞（如B细胞和CD8+ T细胞），是形成有效、持久免疫应答的关键。记忆CD4+ T细胞对维持长期免疫记忆至关重要。 为此，Elabscience®全新推出的人Memory CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒，采用磁珠阴性分选技术，通过去除非目的细胞，从而富集未被标记的目标细胞，分选后可得到一种最接近天然状态、功能完整 它可以保持目的细胞未受刺激的原始状态，得到的细胞不带有任何抗体和磁珠标记，可直接进行下游应用。产品优势无刺激，分选目的细胞无抗体和磁珠标记，细胞状态不受影响。纯度高，分选后细胞纯度大于85%。 结果展示以上就是Elabscience®人Memory CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒的相关介绍，更多细胞分选试剂盒持续上线中。
11100编辑于 2025-12-31 - 来自专栏生信技能树
任何细胞都有免疫特征
Genetic Information Processing 3. Environmental Information Processing 4. Cellular Processes 5. 如果你感兴趣这些基因集，可以自己去阅读文献拿到Supplementary Table S4，然后针对这些通路去任意单细胞转录组数据集里面打分，肯定不会是这些免疫基因集仅仅是在免疫相关细胞亚群有活性。 stromal cell，而且在文章的figure4 继续强调了，如下所示： figure4 继续强调了 这一群细胞（iDSC）在免疫细胞里面的时候可以看到它非常特殊因为它的DSC的特征打分过高，跟其它免疫细胞格格不入 但是呢，如果把这一群细胞（iDSC）放在所有的DSC里面它又是无法融入进去，而且它的免疫打分又过高。所以作者做了个层次聚类，蛮直观的展示了这个iDSC其实是与DSC更加接近，如果是跟免疫细胞相比。 （iDSC）更加的具有DSC特征，跟免疫细胞相比。
47410编辑于 2024-01-04 - 来自专栏单细胞天地
单细胞RNA测序揭示了胶质母细胞瘤进展过程中免疫景观的演化
总的来说，该研究展示了免疫细胞在GBM发展过程中的演变景观，特莫唑胺对GBM的免疫细胞组成有显著影响，这为GBM的治疗策略提供了重要的线索。 Ki67阳性微胶质细胞占总微胶质细胞的百分比。数据以生物独立重复的均值±标准差呈现，对照组脑天0 n=3，GBM和对侧n=7、4和3，分别对应于10-15、20-25和>30天。 统计分析，相对于对照组脑小胶质细胞（天0）。 (e) EdU+和EdU–流式分选微胶质细胞的差异表达基因的热图。 (f) 流式分选小胶质细胞（EdU+、EdU–）、巨噬细胞和对侧微胶质细胞的转录组的Spearman相关性与指示的RNAseq数据集的相关性。 (g) EdU+和EdU–流式分选小胶质细胞群之间的差异表达基因和GO分析。 (h) 流式分选正常脑小胶质细胞和携带GBM的对侧微胶质细胞之间的差异表达基因和GO分析。
79310编辑于 2024-03-22 - 来自专栏单细胞天地
人乳腺癌中成纤维细胞的异质性和免疫抑制微环境研究
这些数据与富含 CAF-S1 的 TNBC 中 FOXP3+ T 淋巴细胞的积累一致，并显示了 CAF 亚群如何促进免疫抑制。 结果 流式分选指标，CD45-, EPCAM-, CD31-，去除血细胞、上皮细胞、内皮细胞；成纤维细胞的分群指标： FAP, integrin b1/CD29, aSMA, S100-A4/ FSP1 结论是不同乳腺癌类型的CAF亚型数量、空间分布不一样 CAF-S1 主要和FOXP3 淋巴细胞的积累有关 分别研究不同亚群的功能。主要分析CAF 与免疫浸润的关系。 也就是说 CAF-S1富集的TNBC T 细胞浸润程度更高，同时CD8+ T细胞的减少可能影响TN乳腺癌的预后。 CAF-S1,CAF-S4 的分子水平表征 流式分选出这两个细胞亚群，做RNA测序。 总结 主要用流式分选的方法分出四个细胞亚群。CAF-S1 在免疫抑制过程中有重要角色。CAF-S1能吸引CD4+CD25+ T细胞并促进其分化为CD25+FOXP3 细胞。
1.7K30编辑于 2022-03-14 - 来自专栏单细胞天地
TISCH || 肿瘤免疫单细胞中心
肿瘤免疫单细胞中心(TISCH)是一个专注于肿瘤微环境(TME)的scRNA-seq数据库。TISCH在单细胞水平提供了详细的细胞类型注释，使不同癌症类型的TME得以探索。 和细胞类型的层级： ? 所以研究肿瘤的老师可以参考啦。 ? 往期回顾 scRNA-seq Clustering quality control（二） CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否 单细胞初级8讲和高级分析8讲 ---- ---- ----
1.9K31发布于 2020-10-19 - 来自专栏单细胞天地
探索人类肠道免疫细胞图谱
生信技能树核心成员，单细胞天地特约撰稿人，简书创作者，单细胞数据科学家。 ? IGK_UMIS', 'IGL_READS', 'IGL_UMIS', 'TCR_v_gene', 'TCR_d_gene', 'TCR_j_gene', 'TCR_c_gene', 'TCR_cdr3' 看看各个细胞类型的比例： se = pd.Series(adata.obs['cell_type']) countDict = dict(se.value_counts()) proportitionDict 其实，这个数据中大量的免疫组库的信息，我们并没有去利用。 可以想象一下，免疫组库有哪些分析点，把他们用起来。
72930发布于 2020-11-25 - 来自专栏流式抗体推文
从基础到临床：Elabscience APC 标记抗人 CD45RA 抗体，全方位支持免疫研究
该抗体可特异识别CD45RA抗原，帮助研究人员有效区分 naïve T细胞与记忆T细胞，在免疫学研究、肿瘤免疫治疗和血液疾病诊断中具有重要价值。 CD45在T淋巴细胞和B淋巴细胞上与淋巴细胞磷酸酶相关磷酸蛋白（LPAP）非共价结合。据报道，CD45与其他几种细胞表面抗原相关，包括CD1、CD2、CD3和CD4。 ）特异性结合 荧光检测：APC荧光染料在红激光（633-640 nm）激发下，在660 nm处产生发射光 信号分析：流式细胞仪检测荧光信号，从而鉴定和分选CD45RA阳性细胞群体 应用领域基础免疫研究 naïve T细胞与记忆T细胞的鉴定与分选 T细胞分化与激活机制研究 临床研究与应用 白血病免疫分型（如AML） 免疫功能评价 造血干细胞移植研究：CD45RA耗尽的外周干细胞移植可降低移植后病毒感染风险 肿瘤免疫研究：CD45RA-CD4+T细胞在乳腺癌风险中起介导作用 疾病诊断与监测 传染病防控与免疫状态监测 微小残留病（MRD）和复发/难治性AML监测 相关文献参考 CD40 promotes
28910编辑于 2025-11-10 - 来自专栏单细胞天地
CNS图表复现03—单细胞区分免疫细胞和肿瘤细胞
如果你也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。 今天讲解第三步：根据一些基因的表达来区分细胞是否属于免疫细胞。 我在单细胞天地的教程：是否是免疫细胞很容易区分那是否是肿瘤细胞呢？ 不同标记基因在不同细胞亚群的表达情况 其中PTPRC基因代表的是CD45分子，是免疫细胞的标记，所以可以使用它来区分： # Annotate Immune vs Nonimmune clusters # table table(sce@meta.data$immune_annotation) # Make and save relevant plots 接下来可以进行 TSNE plot 可视化，看到免疫细胞和非免疫细胞是泾渭分明 TSNE plot 可视化看免疫细胞 ---- ----
2.2K32发布于 2020-09-23 - 来自专栏生信技能树
并不一定要单细胞转录组才能看肿瘤免疫微环境个细胞亚群比例
但实际上在没有单细胞转录组数据这个技术之前，也是可以探测肿瘤免疫微环境个细胞亚群比例的，比如流式细胞仪。 但是我查了一下，发现这个仪器还蛮贵的，比如一个招标信息《上海交通大学流式细胞分选仪，200万》： ? 上海交通大学流式细胞分选仪，200万 既然流式细胞仪如此昂贵，那我们就一起看看流式细胞仪是如何探测肿瘤免疫微环境个细胞亚群比例的吧。以发表在Front. 免疫细胞亚群的分布情况 首先CD3+ T cells在肺腺癌和肺鳞癌都是占比接近50%，其细分为CD4+ T cells和CD8+ T cells，其它细胞亚群比例详细如下表： ? 看不同分组的各个免疫细胞亚群比例情况： ?
83640发布于 2020-12-07 肿瘤免疫与单细胞、空间、外显子和免疫疗法
ILCs包括NK细胞， ILC1s,ILC2s,ILC3s等亚群，多为组织驻留淋巴细胞,广泛分布于肠道、皮肤等黏膜屏障部位。ILCs能够通过分泌细胞因子等参与抵抗肿瘤的第一道防线。 3、自然杀伤细胞( natural killer cell,NK 细胞)是淋巴细胞的亚群，也可归为ILC，约占外周血淋巴细胞的15%。 ⑤通过人抗肿瘤抗体IgG1和IgG3作为桥梁，产生抗体依赖的细胞介导的细胞毒作用，并且,IL-2和IFN-y可增强该效应。 常见的区分B淋巴细胞与T淋巴细胞的CD分子标记CD标记功能B细胞TH细胞TC细胞CD2黏附分子，信号转导-++CD3TCR 的信号转导组分-++CD4结合 MHCI类分子，信号转导-+CD5ND（not Fc端受体+--CD35(CR1)补体C3d分子的受体+--CD40信号转导+--CD45信号转导+++T 细胞对抗原的识别具有MHC 限制性。
56710编辑于 2024-02-27- 来自专栏科研菌
6+分的单细胞结合湿实验值得学习！
体内实验使用了ptagBFP-C质粒，将4T1细胞转染后，经过后续选择得到稳定转染的细胞，再进行FACS分选获得了高BFP（蓝色荧光蛋白）表达的细胞，最后将4T1-BFP细胞接种到免疫缺陷（NSG）小鼠的原发性肿瘤和同源的具有免疫能力的 3DM：培养基中的3D球状体培养；3DG：水凝胶中的3D球状体培养；TBS：皮下注射；TBM：乳腺脂肪垫注射；SBS：分选后的皮下注射；SBM：分选后的乳腺脂肪垫注射；SNS：免疫缺陷鼠分选后的皮下注射 ；SNM：免疫缺陷鼠分选后的乳腺脂肪垫注射。 但是，TBM/TBS与2D培养的差异基因与4T1细胞的变化无关，因为未分选的和分选出来的4T1-BFP +仅有1251个（48％）上调的基因和336个（24％）下调的基因重叠（图2.E）。 图3.B也显示相比3DG、3DM与2D，体内肿瘤模型分选细胞的细胞周期基因受到了显著的抑制。
1.4K30发布于 2020-12-08 - 来自专栏生信菜鸟团
【生信文献200篇】83 TNBC单细胞免疫图谱揭示了新的免疫细胞亚群
研究人员从14例naïve TNBC肿瘤患者中分离了9683个肿瘤浸润免疫细胞，并进行单细胞转录组测序，共获得了22个免疫细胞亚群，包括T细胞、巨噬细胞、B细胞和DC细胞。 进一步分析显示免疫细胞中与TCR信号通路和细胞毒性相关的分子上调，表明TCR信号通路被激活。 综上，该文献展示了免疫细胞治疗naïve TNBC肿瘤的单细胞转录组图谱，揭示了新的免疫细胞亚群。 TNBC患者的原发性肿瘤免疫细胞进行了深度单细胞RNA测序。 cytotoxic T cell（IFNG、PRF1、GZMA 和 GZMB）：T3和T5 CD4+细胞细分： T7和T9表现出显着的调节性T细胞（Treg）特征：FOXP3和IL2RA (CD25) 为了发现TNBC免疫治疗的潜在治疗靶点，研究人员试图研究这两种免疫抑制T细胞亚群唯一表达的基因。
1.9K20发布于 2021-12-01 - 来自专栏单细胞天地
人类胸腺发育的细胞图谱揭示了T细胞组库的形成
测序数据 组织样本： 人胸腺样本：胚胎（7 - 17 PCW）、出生后（3 m - 15 y）、成人（25 y、35 y） 小鼠胸腺样本：C57BL/6J （4、8、24 w） 分选策略： DAPI 阴选富集活细胞 CD45 分别富集免疫细胞和非免疫细胞 CD3 分别富集 T 细胞和非 T 细胞 EPCAM 富集上皮细胞 建库方法： 10x Genomics Single Cell 3' v2 and 5’ Reagent ，则将比例简单定义为：特定类型细胞数 / 细胞总数 如果细胞来自不同的分选门，则为每个分选门计算一个归一化因子：给定分选门的细胞数 / 所有分选门的总细胞数。 、CD8αα+ T 和 γδ T）、B 细胞、NK 细胞、固有免疫细胞（ILCs）、巨噬细胞、单核细胞和树突状细胞（dendritic cells, DCs）等 非免疫细胞：胸腺上皮细胞（thymic 最后，作者结合基于蛋白 marker 分选的 microarray 公共数据，发现 DN(P)、DN(Q) 和 DP(P) 分别对应 CD34+CD1A+ DN、CD4+ ISP 和 CD3- DP，而
4.5K51发布于 2021-04-16 - 来自专栏生信菜鸟团
三大单细胞技术【流式、CyTOF、scRNA-seq 】实战对比：如何理解你看到的细胞比例不一样？
通过参考已知数据集并结合基因表达，可将各簇注释为生物学细胞类型，如表达CD3D和CD4的簇（红色“0”和橙色“1”群）对应CD4^+^ T细胞，表达CD3D和CD8A的簇（粉色“3”和棕色“4”群）为CD8 、成本低 标记数目有限（~15），光谱重叠，依赖已知marker，信息量有限 临床免疫分型、细胞分选、群体比例检测 质谱流式（CyTOF） 蛋白 金属抗体标记 → 原子化 → TOF质谱读取 高参数（> 40标记）、无光谱串扰、适合复杂免疫细胞分类 细胞破坏性检测、低通量、价格高、无分选功能 肿瘤免疫图谱、高维免疫监测、功能亚群深描 单细胞测序（scRNA-seq） 转录组 单细胞捕获 → RNA扩增 为了在测序中得到足够的免疫细胞，很多研究会预先用流式分选CD45^+^白细胞富集后再做scRNA测序。 分选特定阶段细胞，追踪比例变化 捕获多状态细胞，识别少量功能群体 无偏观测所有细胞类型及其分化轨迹 scRNA构建全景图谱 + 流式确认比例和纯度 肺纤维化 粗略判定免疫/成纤维细胞变化 高维免疫状态评估
2.5K11编辑于 2025-06-29
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