- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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
内容概要Elabscience 人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒是一款专为生命科学与医学研究打造的高效细胞分离工具。 产品介绍人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒是 Elabscience 品牌推出的核心产品，专注于人初始 CD8+T 细胞的精准分离。 检测原理人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒采用阴性分选技术，通过特异性结合非目标细胞的抗体与磁珠复合物，在磁场作用下将 CD8+T 细胞以外的杂细胞（如 CD56+、CD57+、CD45RO + 细胞等 目标细胞（人初始 CD8+T 细胞）因不与磁珠结合而留在上清液中，最终实现快速、高效的分离。 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。
15710编辑于 2025-11-14 - 来自专栏作图丫
【单细胞文献解读】溃疡性结肠炎CD8+T细胞的单细胞图谱
结果解析 01 人结肠CD8+T细胞状态的拓扑结构 本研究使用基于液滴的单细胞RNA测序(scRNA-seq)对三名健康志愿者和三名UC患者的结肠单个CD8+T细胞进行了分离(图1A)，收集了8581个细胞的基因表达数据 小结：描绘了结肠CD8+T细胞的异质性，包括具有固有性和适应性特征的IL26+细胞和DP调节性CD8+T细胞。 02 溃疡性结肠炎结肠CD8+T细胞的动态重构 作者观察到溃疡性结肠炎患者CD8+T细胞亚群变化较大，例如，组织驻留的记忆T细胞（TRM）平均占健康恢复细胞总数的45%，但仅占CD8+细胞总数的约10% 揭示了CD8+T细胞组成中广泛的异质性，包括扩增的效应子和效应子后分化的CD8+T细胞。 作者确定了健康和UC样本中的结肠CD8+T细胞表型，定义了它们的克隆关系，并说明：对于分化功能障碍型的UC CD8+T细胞，IL-26的表达可以减轻人源急性结肠炎症状。
1.2K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏凋亡检测试剂盒推文
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 本试剂盒适用于分离小鼠脾脏和淋巴结的 CD8+T 细胞，分离出的细胞可直接进行下游应用。 检测原理本试剂盒采用阴性分选技术实现 CD8+T 细胞的高效分离。 ）将这些非目标细胞吸附去除，从而留下未被标记的纯净 CD8+T 细胞。 抗病毒免疫研究：针对病毒感染模型，分离 CD8+T 细胞以分析其在病毒清除、免疫记忆形成中的作用。细胞治疗研发：为 CD8+T 细胞过继性免疫治疗研究提供高纯度起始细胞，助力细胞改造与治疗效能评估。
29910编辑于 2025-09-22 - 来自专栏DrugOne
Brief. Bioinform. | 基于肿瘤免疫微环境数学建模和强化学习的免疫检查点抑制剂（ICI）联合化疗决策优化
图2展示了模型描述的癌细胞、免疫细胞和药物之间的交互机制： 化疗耐药性癌细胞和敏感性癌细胞之间的竞争； CD8+T 细胞在抗原呈现时增殖，抗原来自癌细胞表面、由CD8+T细胞和化疗药物引起的癌细胞产生抗原性细胞凋亡 ； 癌细胞、调节性T细胞（Tregs）对CD8+T细胞的抑制； 免疫检查点蛋白（PD-L1）减弱CD8+T 细胞杀伤癌细胞，而免疫检查点抑制剂恢复CD8+T 细胞对癌细胞的杀伤能力； 化疗对免疫系统的协同作用和破坏作用 ：杀伤癌细胞，减少癌细胞对CD8+T细胞的抑制并释放抗原；同时也杀伤CD8+T细胞。 总结来说，作者发现“热”肿瘤中CD8+T细胞增长很快；“冷”肿瘤中的CD8+T细胞刚开始增长快，但后续和癌细胞持平；而“极端冷”肿瘤中CD8+T细胞增长比癌细胞慢。 总之，CD8+T细胞的浸润率和癌细胞对化疗药物耐药性是决定ICC使用的重要因素。作者建议临床医生在决定ICC疗程时获得CD8+T 细胞基因特征和癌细胞对化疗耐药性检验。
40610编辑于 2024-11-23 - 来自专栏作图丫
【单细胞文献解读】早期复发性肝癌的肿瘤微环境
从整体上来看，早期复发的HCC中，CD8+T细胞的比例更高，而CD4+T细胞更低（图E）。 小结：在复发HCC中，DC比例增加，Tregs减少，增殖的T细胞较少，CD8+T细胞丰度增加。 03 HCC的CD8+T细胞发育轨迹 利用Monocle绘制HCC原发灶和复发灶的CD8+T细胞进化轨迹。 05 在HCC复发早期，CD8+T细胞的克隆扩增减少 联合scRNA和scTCR，探索CD8+T细胞share的克隆情况，我们检测了CD8+ T细胞的克隆扩增能力。 比较HCC原发灶vs癌旁的clonal CD8+T细胞比例，发现HCC原发灶中有更多的clonal CD8+T。 比较HCC复发灶vs癌旁的top 10 CD8+T细胞克隆比例，发现两者之间无差别（图C）。 总的来说，HCC复发灶的CD8+T细胞没有明显的克隆扩增。
1.6K10编辑于 2022-03-29 - 来自专栏python3
3-9 读写缓存流 ——Buffered
类BufferedStream就是给另一流上的读写操作添加一个缓冲区。缓冲区是内存中的字节块，用于缓存数据，从而减少对操作系统的调用次数。因此，缓冲区可提高读取和写入性能。使用缓冲区可进行读取或写入，但不能同时进行这两种操作。BufferedStream 的Read和Write方法自动维护缓冲区的读写过程。
90410发布于 2020-01-08 - 来自专栏生信菜鸟团
竟然还能发：scRNA+bulk RNAseq筛选CD8+T细胞相关特征预测胃癌预后
方法：①从TISCH2数据库中检索到的scRNA-seq图谱来筛选出CD8+T细胞特征基因；②利用Cox和LASSO回归构建基于这些CD8+T细胞特征基因的TCGA队列预后模型；③进行生存分析以研究特征对 在GSE134520注释到9个细胞亚群。将两个数据集的CD8T细胞取交集后得到703个候选CD8+T细胞特征基因进行后续分析。 KEGG富集分析发现，CD8+T细胞特征基因主要富集于神经退行性变（hsa05022）和帕金森病（hsa05012）等通路。 3.2 筛选CD8+T细胞相关风险特征基因 从上述703个交叉基因中通过单因素Cox回归分析鉴定出35个与GC患者临床结局明显相关的CD8+T细胞标志基因。 CD8+T细胞特征在预测GC临床结局方面具有显著性能。 3.3 风险特征与临床特征之间的关系 高危评分与晚期肿瘤分期呈显著正相关。
54510编辑于 2024-03-06 - 来自专栏单细胞天地
单细胞测序鉴定银屑病的致病细胞亚群
将银屑病Tc17细胞亚群与黑色素瘤浸润的 CD8+T 细胞进行比较，发现这些细胞中细胞因子、溶细胞和代谢转录活性的上调，这与衰竭程序不同。 结果 细胞聚类 质控后的细胞： 银屑病：2919个CD8+T细胞， 正常皮肤：1656个CD8+T细胞。 分11个亚群。 银屑病皮肤中的炎性CD8+T 细胞亚群 接着研究银屑病皮肤中的CD8+T 细胞。看了已知的T细胞marker在各群的表达。如下图A。健康皮肤多的亚群，如cluster1，2，3，5，炎性子表达的少。 比较银屑病人Tc17 亚群和黑色素病人浸润的CD8+T细胞 之前的文献中有对黑色素瘤浸润的T细胞失能打分。 从每个 CD8+T 细胞群中，细胞群之间共享 43 到263个TCR（即，可以在同一受试者的不同细胞群中发现的TCR序列）。
1.6K10发布于 2021-09-15 - 来自专栏作图丫
干湿结合让你的biomarker筛选更上一层！
导语 GUIDE ╲ 鉴定CD8+T细胞相关因子和黑色素瘤的共表达网络，阐明黑色素瘤CD8+T细胞相关基因在微环境中之间的相互作用。 发现在TCGA-SKCM队列中，黄色模块与CD8+T细胞的相关性最强(Cor=0.69；P=1e-26)。黄色模块与CD8+T细胞之间的相关性图如图2C所示。 接下来分析了这些共表达因子与其他类型癌症中CD8+T细胞浸润之间的相关性。 然后将PSMB10基因表达与CD8+T淋巴细胞结合，绘制多组的生存曲线。 CD8+T淋巴细胞水平高和PSMB10水平高的患者预后最好，而CD8+T淋巴细胞水平低和PSMB10水平低的患者预后最差(图10F)。
60130编辑于 2022-03-29 - 来自专栏科研猫
7分+纯生信思路，看到后我又跃跃欲试了
TME中 CD8+T 细胞的异质表型和临床意义尚未完全阐明。 在这项研究中，作者基于多组学数据对免疫基因组进行分析，探讨了CD8+T细胞相关分子亚型的临床价值和肿瘤异质性。 颜色强度与CD8+T细胞的丰度呈正相关。 WNT信号通路和TGF-β信号通路有关 图A：CD8+T细胞相关基因的功能富集分析结果； 图B：高CD8+T细胞浸润组和低CD8+T细胞浸润组之间的基因集变异分析（GSVA）。 图C-D：高CD8+T细胞浸润组和低CD8+T细胞浸润组之间免疫相关特征的差异。 其中高CD8+T细胞浸润组的关键免疫检查点基因的表达水平升高； 图E：高CD8+T细胞浸润组和低CD8+T细胞浸润组中免疫抑制细胞的丰度。
89820编辑于 2022-04-09 - 来自专栏百味科研芝士
多数据库联合分析肾透明细胞癌免疫浸润轻松发3分+
图1.比较ccRCC和正常匹配组织中22种TIICs 与正常匹配肿瘤组织相比，ccRCC中CD8+T细胞，滤泡辅助T细胞（Tfh），调节T细胞（Treg），巨噬细胞M0，M1和中性粒细胞更多；而初始B细胞 用Pearson相关系数分析TIICs间的相关性，其中CD8+T细胞与Tfh呈强正相关，与静息记忆性CD4+T细胞呈强负相关，与巨噬细胞M2中等负相关。（图2） ? 图4.预后相关TIICs的的生存曲线 研究不同免疫细胞和ccRCC病理分级的关系：静息DC，静息肥大细胞，单核细胞和静息CD4+记忆性T细胞随肾癌Fuhrman分级增加而减少；而CD8+T细胞，Tfh， 以往研究表明，当肿瘤组织中存在功能成熟的DC时，CD8+T细胞与良好预后相关。本文中，ccRCC中CD8+T细胞浸润与不良预后相关，静息和激活DC与良好预后相关。 研究表明Treg和M2有促肿瘤作用，而本文中ccRCC CD8+T细胞，Treg，Tfh随着Fuhrman分级增加而增加，且CD8+T与M2间存在负相关，说明M2，Treg，Tfh可能在T细胞耗竭中起“
1.4K10发布于 2020-06-04 - 来自专栏纳米药物前沿
Nature：IL-18bp是IL-18免疫治疗的分泌性免疫检查点和屏障
与野生型IL-18不同，DR-18通过促进多功能效应CD8+T细胞的发展，降低表达耗竭TOX转录调节因子的耗竭CD8+T细胞的患病率，以及扩大干细胞样TCF1+前体CD8+T细胞的量，在小鼠肿瘤模型中发挥了强大的抗肿瘤作用 DR-18扩增干细胞样的TCF1+前体CD8+T细胞，并使其向多功能Teff细胞分化，远离TOX+Tex细胞。 这一机制似乎与阻断PD-1的作用不同，PD-1增强了Tex细胞的功能，但不影响干细胞样CD8+T细胞的数量。 例如，低剂量的IL-2可用于治疗性地扩大免疫抑制的Treg细胞，但高剂量可刺激CD8+T细胞用于肿瘤免疫治疗。 DR-18作用于CD8+Teff细胞、干细胞样TCF1+CD8+T细胞和NK细胞的能力为DR-18和其他IL-18受体激动剂的临床开发提供了强有力的理论基础。
1.3K30发布于 2021-02-04 - 来自专栏单细胞天地
揭示胶质母细胞瘤中T细胞功能障碍的免疫调节机制：髓系细胞与IL-10的关键作用
(b) 利用加权相邻邻居(WNN)数据整合和参考UMAP的降维处理，进行细胞类型注释。 (c) 对CD8+T 和CD4+T细胞进行降维聚类。 (d) CD8+T细胞的top30基因，展示重要的经典markers (e) CD4+T细胞的top30基因，展示重要的经典markers。 (b) CD8+T细胞中PRDM1基因的表达量。 (c) PRDM1扰动假设的插图。 (d) CD8+T细胞的RNA速率（RNA-速度）（左）和扰动轨迹（右）的矢量图。 (e) CD8+T细胞：推断的扰动（PRDM1）的矢量场投影，颜色表示发展和扰动轨迹的内积。 (f) 与（e）类似的CD4+T细胞的展示。 (c) GBM亚型和CD8+T细胞群之间的空间相关性分析，使用Moran统计（R2值）。点的大小和颜色表示空间相关性。
74910编辑于 2024-02-23 - 来自专栏科研菌
这篇3+分文章带你学会多数据库分析免疫浸润
图1.比较ccRCC和正常匹配组织中22种TIICs 与正常匹配肿瘤组织相比，ccRCC中CD8+T细胞，滤泡辅助T细胞（Tfh），调节T细胞（Treg），巨噬细胞M0，M1和中性粒细胞更多；而初始B细胞 用Pearson相关系数分析TIICs间的相关性，其中CD8+T细胞与Tfh呈强正相关，与静息记忆性CD4+T细胞呈强负相关，与巨噬细胞M2中等负相关。（图2） ? 图4.预后相关TIICs的的生存曲线 研究不同免疫细胞和ccRCC病理分级的关系：静息DC，静息肥大细胞，单核细胞和静息CD4+记忆性T细胞随肾癌Fuhrman分级增加而减少；而CD8+T细胞，Tfh， 以往研究表明，当肿瘤组织中存在功能成熟的DC时，CD8+T细胞与良好预后相关。本文中，ccRCC中CD8+T细胞浸润与不良预后相关，静息和激活DC与良好预后相关。 研究表明Treg和M2有促肿瘤作用，而本文中ccRCC CD8+T细胞，Treg，Tfh随着Fuhrman分级增加而增加，且CD8+T与M2间存在负相关，说明M2，Treg，Tfh可能在T细胞耗竭中起“
1.3K21发布于 2020-06-28 - 来自专栏纳米药物前沿
Nat Nanotechnol：选择性抑制肿瘤相关巨噬细胞溶酶体内的半胱氨酸蛋白酶以提高其交叉呈递抗原的能力
通过抗原交叉呈递激活CD8+T细胞在消除肿瘤方面非常有效。尽管该功能传统上归因于树突状细胞，但肿瘤相关巨噬细胞（TAM）也可以交叉呈递抗原。同时，TAM也是最丰富的肿瘤浸润白细胞。 然而，由于TAM调节其交叉呈递抗原能力的机制尚不完全清楚，导致TAM尚未被用于激活CD8+T细胞。 近日，Nature Nanotechnology报道了TAM在其溶酶体中含有过度活跃的半胱氨酸蛋白酶，阻碍了抗原交叉呈递，从而阻止了CD8+T细胞活化。 E64-DNA能够特异性抑制TAM溶酶体内的半胱氨酸蛋白酶群体，通过提高其交叉呈递抗原的能力激活CD8+T细胞来抑制肿瘤生长。 通过抑制半胱氨酸蛋白酶的活性，E64-DNA改善了TAM中的抗原交叉提呈，从而激活CD8+T细胞以对抗肿瘤的发生。
52720编辑于 2022-08-15 - 来自专栏刷题笔记
3-9 堆栈模拟队列 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101223979 3-9 堆栈模拟队列 (20 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列
59530发布于 2019-11-08 IL-10信号在肿瘤免疫治疗中的双重角色及精准研究策略
然而，近年研究表明，在特定时空背景下，IL-10也能直接作用于CD8+T细胞，增强其细胞毒性功能、维持记忆表型，并促进抗肿瘤免疫应答。 研究发现，肿瘤浸润免疫细胞（如CD8+T细胞、巨噬细胞）的IL-10R表达呈现“滞后性非线性”特征。 3.临床相关性验证：通过对涵盖27种人类肿瘤类型的组织芯片进行分析，研究证实肿瘤浸润的CD8+T细胞和巨噬细胞普遍存在IL-10R高表达状态，提示该机制可能具有广泛的临床意义。 2.IL-10RA表达水平与细胞分型分析：•利用优化的细胞表面染色与流式细胞术方案，试剂盒可精确检测并量化特定免疫细胞亚群（如CD8+T细胞、巨噬细胞、中性粒细胞）上IL-10RA的表达水平，识别IL- 例如，在验证IL-10R高表达的基础上，进一步评估IL-10对CD8+T细胞增殖（通过CFSE或Ki67检测）、细胞因子（如IFN-γ）分泌或细胞毒功能的影响。
16210编辑于 2026-01-19- 来自专栏优雅R
多组学文献精读07 | TGF-β以耗竭T细胞削弱PD-L1抑制剂疗效（视频）
Figure S1c-d PD-L1在免疫细胞上的表达与免疫相关转录组特征有关，例如高CD8+T细胞Score和免疫相关基因的表达量(火山图) ? Figure 1b-c 高CD8+T细胞Score具有更好的临床反应 高CD8+T细胞Score具有显著延长的OS ? Figure 2a-c a：IHC；棕色：CD8+T细胞；此图肿瘤内少CD8+T；而基质内富含CD8+T。 b：病人泌尿系统肿瘤的免疫表型可分为三种：耗竭+豁免+炎症 c：炎症型中具有良好应答者具有更高的CD8+T细胞Score f：具体展示下三种免疫表型的IHC，棕色：CD8+T细胞； ? Figure 4c-d EMT6小鼠模型：FCM检测：应用PD-L1和TGFβ联合抑制-->CD8+T细胞及颗粒酶B数量显著增加 ?
1.9K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏科研猫
文献解读 | 8分+，单细胞基因组学+肿瘤微环境+预后
结果：提出了四种类型的nccRCC的单细胞景观，并证明CD8+T细胞衰竭、肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）和肉瘤过程是nccRCC组织免疫抑制的关键因素，且与不良预后密切相关。 细胞类型相对丰度的计算表明，在 274 名 nccRCC 患者队列中，耗竭的CD8+T细胞、TAMs和sarRCC衍生细胞的比例较大，与nccRCC的预后不佳相关。 图 2：nccRCC 发生异常的生物学过程 3.耗竭的CD8+T在nccRCC的TME中富集 图A：CD8+T细胞被分为三个亚组； 图B：气泡图中显示三个亚组细胞最重要的10个标志物； 图C：检测到的免疫检查点涉及 耗竭的CD8+T细胞亚群中，靶点HAVCR2/LAG3可能优于PD-1/PD-L1和CTLA4作为nccRCC的免疫治疗靶点。 ； 这些数据指出了衰竭的CD8+T细胞、TAMs和肉瘤性RCC在nccRCC进展中的关键意义。
85030编辑于 2022-04-09 - 来自专栏生信技能树
SARS-CoV-2感染的雪貂支气管肺泡灌洗液单细胞转录组数据挖掘（2） 细分NK和CD8的T单细胞亚群
（全部的代码复制粘贴即可运行，欢迎尝试以及批评指正） 现在是雪貂支气管肺泡灌洗液单细胞转录组显示SARS-CoV-2感染期间巨噬细胞的顺序变化专辑第2讲：主要是对 NK cells and CD8+T macrophages during SARS-CoV-2 infection in ferrets“中的Figure2 Fig. 2 Subpopulation analysis of NK cells and CD8 group.by="seurat_clusters", pt.size = 2) + coord_fixed() dev.off() 1643464091561 #CD69、S1PR1、ITGAE在CD8 ,pch=16,cex=1) title(c("Ct"="dpi 0","C2"="dpi 2", "C5"="dpi 5")[gr]) } dev.off() 1643464265434 #CD8 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较
55220编辑于 2022-03-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号