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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)
见招拆招，一起来看看到底咋回事儿~01肿瘤与免疫免疫细胞与癌细胞就像是两军对战，抗争已久。癌细胞相当“狡猾”！不断通过免疫检查点分子逃避 T 细胞介导的肿瘤免疫。 这不，Tanmoy Saha 等人首次研究了癌细胞和免疫细胞之间的线粒体运输，发现癌细胞可以通过纳米管介导“偷走”免疫细胞线粒体，癌细胞不仅获得了代谢功能，而且在此过程中也严重地使免疫细胞丧失功能[2] 有趣的是，FESEM 图像分析显示癌细胞和免疫细胞通过纳米级管状结构进行物理连接(图 1a-d)。在某些情况下，发现来自癌细胞的单个纳米管与几个免疫细胞串联连接并与免疫细胞膜形成多个接触(图 1d)。 此外，测试了线粒体转移的方向性，结果表明，线粒体的运输主要是单向的——从免疫细胞到癌细胞。免疫细胞：灾难！要无法呼吸了接下来，研究人员通过代谢分析研究了线粒体转移对癌细胞和免疫细胞的影响。 Signal Transduct Target Ther. 2022 Sep 19;7(1):331. [2] Saha T, et al.
36700编辑于 2024-11-29- 来自专栏用户7627119的专栏
细胞焦亡结合免疫发7分+2区SCI
以上结果表明，在MIBC的TME中，与焦亡相关的基因特征具有较好的分类效果，P4与焦亡和免疫激活显著相关。 图4 MIBC亚型分类 7. 总的来说，TMB与PRGScore正相关，细胞焦亡可能是影响MIBC对抗PD-1/PD-L1免疫治疗的关键因素。PRGScore与大部分免疫检查点基因正相关（图7B）。 根据PRGScore将IMvigor210，GSE176307和转移性黑色素瘤免疫治疗队列患者分为PRGScore-高组和PRGScore-低组，PRGScore-高组的患者总生存期较差（图7D-7G） 单细胞数据集分析表明PRGScore-高组的肿瘤细胞和髓系细胞中LGALS9表达较高（图7I）。此外，作者的研究表明具有细胞焦亡状态和LGALS9表达较高的患者总生存期较高（图7J）。 图7 PRGScore预测抗PD-1/L1免疫治疗反应 结论 总的来说，作者的分析表明，PRGScore是MIBC的独立危险因子，为MIBC患者的预后和免疫治疗反应提供有价值的信息。
83510编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信技能树
任何细胞都有免疫特征
关键是看如何定义免疫特征，比如kegg数据库里面的就有很多免疫特征相关的功能基因列表，首先它区分成为了如下所示的7个大类： 1. Metabolism 2. Human Diseases 7. 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 （iDSC）更加的具有DSC特征，跟免疫细胞相比。
47610编辑于 2024-01-04 - 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。 ? 图例画到图上看看： sc.pl.umap(adata, color=['cell_type'],legend_loc='on data',legend_fontsize=7) ? 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 肿瘤免疫与单细胞、空间、外显子和免疫疗法
此外，研究发现NK细胞还能够表达一系列非MHC分子特异性的抑制型受体,如LAIR-1，MAFA，gp49B1,CD66a,Siglec7等,参与保护了机体某些不表达MHCI类分子的正常细胞。 这两种免疫系统的共同作用实现了机体抵御外来病原物的自我保护目的。(二)适应性免疫细胞对肿瘤的识别与免疫效应1.特异性抗肿瘤细胞免疫 在抗肿瘤细胞免疫中，T细胞介导的特异性免疫应答反应起着重要作用。 T细胞能够表达一系列特有的表面分子，其中包括识别MHC分子与抗原复合物的TCR、CD3、CD4/CD8分子，以及大部分成熟T细胞表面的CD28分子(识别B细胞或其他APC表面B7家族共刺激分子的受体)和 determined）+++CD8结合MHCI类分子，信号转导--+CD21(CR2)补体C3d分子和EB病毒的受体+--CD28APC上B7家族共刺激分子的受体--+CD32(FcγRII)IgG ;②主要组织相容性抗原 MHCII,使B细胞能够发挥抗原提呈细胞的作用;③CR1(CD31)和CR2(CD21),补体受体:④Fcγ5RⅡ(CD32)，识别IgG;⑤B7-1(CD80)和 B7-
56710编辑于 2024-02-27- 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。 CD4+ T细胞的分化轨迹：Treg簇T7和T9位于exhausted 的Th簇T8的另一端。 C0为CCR7高表达的 naïve-like 簇。 基于TCR的分析显示，68.5%的DN细胞至少存在一对可产生α-β链，2.4%的DN细胞存在成对可产生γ-δ链。 共鉴定了在TCR+巨噬细胞和CD4+/CD8+ T细胞之间共享的61个TCR Clonotypes，其中7也存在于巨噬细胞克隆中。
1.9K20发布于 2021-12-01 - 来自专栏用户7627119的专栏
单细胞免疫组库的应用
T细胞和B细胞是适应性免疫应答的重要成分。 T细胞表面的TCR（T cell receptor）与MHC分子-抗原肽复合物结合，通过促进吞噬细胞杀灭细胞内的微生物或直接杀伤受感染的细胞来执行细胞免疫功能。 基于TCR数据分析，发现肝癌内存在大量肿瘤组织特异的克隆增生的T细胞，但是这些细胞大多处于耗竭状态，从而揭示了肿瘤细胞逃逸免疫监视的原因。 TCR测序，绘制乳腺癌肿瘤微环境中多种免疫细胞表型的单细胞图谱。 单细胞免疫组库研究在抗体开发、用药及疫苗评估等方面也有较高的应用价值。
1.5K10发布于 2020-08-06 - 来自专栏单细胞天地
单细胞切病理 || 免疫与炎症
免疫与炎症在一种疾病种正在被广泛研究，它就是众病之王，癌症，它的发生发展过程为我们展示了癌细胞如何巧妙地集成正常细胞的功能，形成与人体循环系统持续互动的血管支持体系。 ，使损伤局部的血液循环中的白细胞及血浆蛋白渗出损伤因子所在的部位，稀释、中和、杀伤及清除有害物种 炎症反应的消退和终止 实质细胞核间质细胞增生，修复受损伤的组织 可以看出像免疫反应一样，炎症反应中细胞也是主角 得益于通量和灵敏度的极大提升，发现新的细胞类型和状态也为单细胞技术在免疫和炎症研究中广泛应用。 在得到新型的细胞类型/状态亚群之后，我们往往要问：它是如何发挥功能的？它为什么在这里？ 血液系统是各种重要免疫和炎症的重要载体，也是各种免疫和免疫事件发生的主要场所。单细胞技术像一个高通量的扫码系统，可以帮助我们快速勘探血管中各类细胞的分化发育、相互作用、功能变化等。 这些信息可以开拓我们对炎症和免疫细胞的理解范畴。
68020编辑于 2022-06-13 - 来自专栏单细胞天地
多靶点自体免疫细胞技术
不过数据公开的是 PRJNA342632 for exome data and PRJNA243084 for RNA-seq data 背景知识 肿瘤免疫疗法 近年来，肿瘤免疫疗法已成为继手术、放疗和化疗之后的第四种肿瘤治疗手段 肿瘤免疫治疗，主要包括 免疫疫苗 免疫检查点抑制剂治疗 过继性免疫细胞治疗 细胞因子治疗 其中以CTLA4、PD1/PDL1抑制剂为代表的免疫检查点抑制剂，以其显著的临床疗效而备受瞩目。 而本文的研究属于肿瘤免疫治疗的过继性T细胞疗法（ACT）领域，之前以CART为主，最近出现了另外一种疗法——TIL（Tumor Infiltrating T cell，肿瘤浸润淋巴细胞），表现也十分惊艳 不同患者不同肿瘤类型对免疫疗法的反应不可预测，是因为免疫成分的异质性以及肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）在单个肿瘤内和患者之间的多样化表型。 of neoantigen-specific lymphocytes in the peripheral blood of melanoma patients》即是从晚期恶性黑色素瘤患者的外周免疫细胞中可根据
72810发布于 2020-03-27 - 来自专栏生信技能树
使用 CellTypist 进行免疫细胞类型分类
install celltypist import scanpy as sc import celltypist from celltypist import models 下载 2,000 个免疫细胞的 model [6/7]: Cells_Lung_Airway.pkl Downloading model [7/7]: Nuclei_Lung_Airway.pkl 所有模型都存储在models.models_path 免疫细胞的分类非常详细。 一些模型元信息。 sc.pl.violin(adata_2000, top_3_genes, groupby = 'cell_type', rotation = 90) 感觉还不错，比R语言里面的singleR的可能准确一些，注释免疫细胞时可以考虑用一下 ，singleR注释免疫细胞真是一言难尽。
9K72编辑于 2021-12-29 - 来自专栏生信菜鸟团
敲开免疫细胞进入肿瘤的大门
---- 研究内容 事实上，发挥抗肿瘤免疫反应的细胞如想成功清除肿瘤必须考虑两方面的因素。 第一个方面就是需要一支强大的免疫细胞军团，只有拥有训练有素且兼具各项功能的免疫细胞互相协作，才能行驶强大的抗肿瘤免疫的潜力；第二个方面就是需要打入敌军内部，即使再强大的军队到不了战场，那对战争的结果也无济于事 ；而恰恰第二方面是肿瘤细胞逃避免疫细胞攻击的主要手段之一。 本文的研究结果为了解TA-HECs的分子和功能特征，以及它们在肿瘤免疫和免疫治疗期间淋巴细胞进入肿瘤中的作用提供了理论支持。 ---- 展望 总之，这项研究结果揭示了TA-HECs的分子和功能特征，及其在肿瘤免疫和免疫治疗过程中淋巴细胞进入肿瘤的作用。
56220编辑于 2022-04-08 - 来自专栏单细胞天地
单细胞免疫组库基础介绍
分享是一种态度 免疫系统 免疫系统中主要包含两类淋巴细胞：B lymphocytes (B cells) 和 T lymphocytes (T cells)。 BCR/TCR 的 CDR3 由 V、 D、 J 三个基因编码，淋巴细胞的成熟过程中，通过 V、 D、 J 基因的重排形成了各种重组序列片段，由于 V、 D、 J 基因片段本身具有多样性，再加上体细胞突变 因此对于淋巴细胞多样性的研究便集中在了 CDR3 区多样性的研究。 基础知识理解 免疫组库：V(D)J序列多样性的集合即为免疫组库（Immune Repertoire, IR） 免疫组库测序目标：5‘转录组+V(D)J片段分析，可同时获得单细胞转录组以及免疫组库数据。 组装后的有效细胞数：有效的细胞数的估计与表达靶向 V(D)J 转录本相关，要求 barcode 有一个 contig 能够有至少 2 个具有足够 reads 支持的 UMI。
2.6K31编辑于 2022-11-24 - 来自专栏单细胞天地
单细胞时代|| 单细胞代谢组学之免疫代谢
但随着单细胞应用的出现，研究人员现在可以估计临床样本中单个免疫细胞的代谢状态。 在这里，我们回顾这些单细胞技术和他们验证免疫代谢的共同原则，同时也概述免疫细胞的代谢异质性。 关键的免疫代谢概念 单细胞代谢谱分析方法中针对不同代谢蛋白提供了最低限度的免疫代谢背景。关于免疫代谢的更多细节，我们参考了在不同的免疫细胞和疾病中关于这一主题的优秀和更全面的评论。 免疫细胞亚型的关键代谢途径(A)是调节免疫细胞重要的代谢途径，包括最近单细胞分析方法中使用的代谢靶点。 不同的免疫细胞有着不同的氨基酸代谢途径 T细胞的免疫激活与氨基酸代谢需求的增加有关，例如l型氨基酸转运蛋白1 (LAT1、CD98和SLC7A5)的重要性以及TCR参与后成功信号转导的丝氨酸途径。 根据谱系标记表达模式识别出不同的免疫细胞亚群后，无需预先分类就可以估计和比较所有免疫细胞亚群的代谢状态。
3.9K40发布于 2021-03-10 - 来自专栏生信修炼手册
肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介
肿瘤微环境是肿瘤细胞生存和发展的土壤，其中浸润到肿瘤局部的免疫细胞介导了肿瘤免疫微环境，tumor immune microenvironment, 简称TIME。 通过转录组测序，可以获得肿瘤样本中不同基因的表达量数据，通过对应的生物信息学软件，可以得到肿瘤免疫微环境中各种细胞的表达量，从而对肿瘤微环境进行分型，识别浸润的免疫细胞亚群，比较不同亚群的表达情况，结合生存分析 ，进一步筛选某种微环境亚型或者免疫细胞亚群作为biomarker。 基于基因表达谱数据，分析肿瘤免疫微环境组分的软件有很多，大致分成了以下3种策略 1. marker gene 将不同免疫细胞对应的marker genes作为基因集合, 采用类似GSEA的算法来评估样本中高表达的基因在不同免疫细胞的基因集合中是否富集 反卷积 卷积和反卷积是深度学习中常见的算法，将每个样本看做是多种免疫细胞的混合，采用线性回归拟合出每种免疫细胞的组分和表达量与最终混合后的关系，通过反卷积算法，提取每种免疫细胞的表达特征，示意如下 ?
1.8K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏作图丫
7+分析思路！巨噬细胞的分子特征与肿瘤免疫微环境联合分析！
在TCGA队列中检测了免疫浸润微环境的估计分数与cluster以及免疫细胞水平之间的关联(图2b)。cluster1的估计评分、免疫评分和中风评分均高于cluster2（图2B）。 随后比较了两个cluster之间与抗原呈递、细胞表面受体、共抑制、配体和细胞粘附相关的几个系列免疫检查点分子的水平。免疫检查点标记物在cluster1中倾向于过表达（图2c）。 图6 06 巨噬细胞分层组预测了对免疫治疗的反应 作者评估了MScores是否能够预测免疫阻断治疗对胶质瘤患者的治疗效果。 然而，当根据免疫治疗反应类型对患者进行进一步分层时，疾病进展组、疾病稳定组和部分反应组显示出不同的 MScores，其中部分反应和完全反应与较低的MScore相关（图 7B）。 图7 小编总结 通过确定一个包含26个巨噬细胞特异性基因的基因特征，并分析了它们在胶质瘤中的预后价值，结果证明了巨噬细胞在胶质瘤进展中的调节作用。
74840编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生信菜鸟团
细胞图谱 | Cell | 人类免疫细胞中的亚洲多样性
这里，我们介绍了亚洲免疫多样性图谱（AIDA），这是一个多国人类免疫细胞的单细胞RNA测序（scRNA-seq）健康参考图谱。 AIDA 包含来自619名捐赠者的1,265,624个循环免疫细胞，涵盖5个亚洲国家中的7个人群组，以及6个对照组。 Para_02 对人类免疫细胞多样性的研究很有趣，因为血液细胞比例通常用于诊断，血液特征的变化与疾病风险相关，而且免疫表型分析被用来监测诸如艾滋病、白血病和淋巴瘤等疾病。 87.1%（图6B、S7A和S7B）。 例如，外周血中的特征（如细胞类型丰度和克隆型扩增）已与免疫细胞肿瘤浸润、肿瘤对免疫治疗的反应以及疾病状态相关联。 这些可能具有预后标志物的潜力。
59010编辑于 2025-05-17 - 来自专栏单细胞天地
COVID-19病人支气管免疫细胞单细胞测序分析
3.1 样本收集 2020年1-2月取自深圳第三人民医院的13个病人，并根据新型冠状病毒肺炎诊疗方案（http://www.nhc.gov.cn/yzygj/s7653p/202003/46c9294a7dfe4cef80dc7f5912eb1989 为了评估细胞因子和趋化因子水平，检查了其他几名病人的支气管肺泡灌洗液（S7-S10，他们的人口调查数据在附表四） 来自维基百科： 细胞因子（英语：cytokine，又稱细胞介素、细胞激素、细胞素、细胞活素 是一小分子细胞因子家族蛋白。主要作用是趋化细胞的迁移. 细胞沿着趋化因子浓度增加的信号向趋化因子源处的迁徙。有些趋化因子在免疫监视过程中控制免疫细胞趋化，如诱导淋巴细胞到淋巴结。 4.3 COVID-19患者BALF 中T细胞克隆扩增分析 使用scTCR-seq对8个COVID-19患者（排除了S3）BALF的7个T细胞群分析了T细胞克隆扩增 ? 同时，细胞因子也会激活这些免疫细胞，被激活的免疫细胞则会产生更多的细胞素。通常来说，人体会检查并控制这个反馈循环。但是在有些情况下，情况会失控，导致一个地方聚集了太多被激活的免疫细胞。
2K20发布于 2020-06-24 - 来自专栏单细胞天地
CellKb Immune:轻松拿捏小鼠免疫细胞注释
前言 生信技能树公众号之前已经介绍了很多有关细胞注释的工具或软件了，如：ToppCell Atlas:单细胞分析中针对细胞类型的富集分析，但是其中很多都是偏向于对人来源的细胞进行注释。 因此，在单细胞测序产生的数据中，除了最多的人来源的研究外，紧接着就是小鼠的数据了。那么分析小鼠的单细胞数据时会有一个巨大的挑战，就是如何准确的对小鼠各种细胞类型进行命名。 ---- 主要内容 首先，需要强调的是CellKb Immune所有用于细胞注释的marker genes都是作者通过搜集以发表的研究手动整理的，其中包括各种免疫功能调节相关的文章。 Availability of associated values (e.g. average expression, fold change, statistical significance)； 7) 总之，CellKb Immune提供了一个易于使用的参考数据库，具有快速可靠的方法，可以一站式解决小鼠单细胞数据分析中各种免疫细胞类型的注释。 ----
2.3K40编辑于 2022-11-24
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