Bbox1-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

Bbox1-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-03452

品系全称

C57BL/6JCya-Bbox1em1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-170442-Bbox1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Bbox1-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-03452) were purchased from Cyagen.
交付类型
周龄
性别
基因型
数量
cKO小鼠库模型

基本信息

基因研究概述

质控标准

基因
基因全称
gamma-butyrobetaine hydroxylase 1
基因别称
-
染色体号
Chr 2 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_130452 | Ensembl: ENSMUST00000046233
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 2
敲除长度
~1.7 kb
品系说明
该品系是基于策略设计时的数据库信息制作而成,建议您在购买前查询最新的数据库和相关文献,以获取最准确的表型信息。
表型提示
BBOX1,也称为γ-丁酰甜菜碱羟化酶1,是一种在哺乳动物细胞中发现的酶,负责催化γ-丁酰甜菜碱转化为L-肉碱的关键步骤。L-肉碱是脂肪酸转运和能量代谢中的关键分子,参与将长链脂肪酸从细胞质转运到线粒体内进行β-氧化。因此,BBOX1在调节细胞能量代谢和脂肪酸代谢中起着重要作用。

在癌症研究中,BBOX1的表达和功能引起了广泛关注。研究表明,BBOX1在不同类型的癌症中具有不同的表达模式和功能。例如,在一项研究中,BBOX1被发现是肾细胞癌中的肿瘤抑制因子,其表达在肾细胞癌的恶性转化过程中丢失。BBOX1的表达与患者的预后相关,低BBOX1表达与患者的生存时间短相关[2]。此外,BBOX1还抑制了肾细胞癌中的mTORC1信号传导和糖酵解等关键的代谢途径[2]。

在肝细胞癌中,BBOX1也被发现与癌症的发生和发展相关。一项研究发现,BBOX1的表达与肝细胞癌患者的预后相关,低BBOX1表达与患者的生存时间短相关。此外,BBOX1还通过调节肉碱代谢和癌症干细胞样特性在肝细胞癌的发生和发展中发挥作用[1]。

除了在肾细胞癌和肝细胞癌中的作用外,BBOX1还在其他类型的癌症中发挥作用。例如,在胰腺癌中,BBOX1的表达与患者的预后相关,低BBOX1表达与患者的生存时间短相关。此外,BBOX1还通过调节肉碱代谢和MYC信号传导在胰腺癌的发生和发展中发挥作用[3]。

在食管癌中,BBOX1-AS1(BBOX1的反义RNA1)被发现与食管癌的进展相关。BBOX1-AS1通过结合miR-361-3p来下调其表达,进而上调COL1A1的表达,促进食管癌的发生和发展[4]。

在垂体腺瘤中,BBOX1-AS1也被发现与垂体腺瘤的进展相关。BBOX1-AS1通过结合miR-361-3p来下调其表达,进而上调E2F1的表达,促进垂体腺瘤的发生和发展[5]。

在乳腺癌中,BBOX1被发现是三阴性乳腺癌的重要基因。BBOX1的缺失抑制了三阴性乳腺癌细胞的生长,而不影响正常乳腺细胞。BBOX1通过与钙通道蛋白IP3R3结合,阻止其泛素化和蛋白酶体降解,从而抑制IP3R3介导的内质网钙释放,进而抑制钙依赖性能量产生过程,包括线粒体呼吸和mTORC1介导的糖酵解,导致细胞凋亡和细胞周期进程受损[6]。

在结直肠癌中,BBOX1-AS1被发现与结直肠癌的进展相关。BBOX1-AS1通过结合miR-361-3p来下调其表达,进而上调SH2B1的表达,促进结直肠癌的发生和发展[7]。

在非小细胞肺癌中,BBOX1-AS1被发现与非小细胞肺癌的进展相关。BBOX1-AS1通过结合miR-27a-5p来下调其表达,进而上调MELK的表达和FAK信号通路的激活,促进非小细胞肺癌的发生和发展[8]。

综上所述,BBOX1和其反义RNA BBOX1-AS1在多种癌症中发挥重要作用,包括肾细胞癌、肝细胞癌、胰腺癌、食管癌、垂体腺瘤、乳腺癌、结直肠癌和非小细胞肺癌。BBOX1和其反义RNA的表达和功能与患者的预后相关,低表达与患者的生存时间短相关。BBOX1和其反义RNA通过调节肉碱代谢、MYC信号传导、mTORC1信号传导、IP3R3介导的内质网钙释放、mRNA的m6A修饰、miRNA的表达和下游基因的表达等机制在癌症的发生和发展中发挥作用。因此,BBOX1和其反义RNA可能成为癌症诊断和治疗的新靶点。

参考文献:
1. Wang, Jing, Zhou, Yan, Zhang, Donghui, Wang, Hui, Zhao, Liang. 2022. CRIP1 suppresses BBOX1-mediated carnitine metabolism to promote stemness in hepatocellular carcinoma. In The EMBO journal, 41, e110218. doi:10.15252/embj.2021110218. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35775648/
2. Liao, Chengheng, Hu, Lianxin, Jia, Liwei, DeBerardinis, Ralph J, Zhang, Qing. 2025. BBOX1 restrains TBK1-mTORC1 oncogenic signaling in clear cell renal cell carcinoma. In Nature communications, 16, 1543. doi:10.1038/s41467-025-56955-y. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39934163/
3. Ohara, Yuuki, Tang, Wei, Liu, Huaitian, Ambs, Stefan, Hussain, S Perwez. 2023. SERPINB3-MYC axis induces the basal-like/squamous subtype and enhances disease progression in pancreatic cancer. In Cell reports, 42, 113434. doi:10.1016/j.celrep.2023.113434. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37980563/
4. Ma, Ruidong, Lu, Yuhai, He, Xiaoping, Zeng, Xiaofei. 2022. LncRNA BBOX1-AS1 targets miR-361-3p/COL1A1 axis to drive the progression of oesophageal carcinoma. In European journal of clinical investigation, 53, e13929. doi:10.1111/eci.13929. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36453878/
5. Wu, Haijun, Zhou, Shaolong, Zheng, Yuqian, Chen, Yongshun, Wang, Xinjun. 2022. LncRNA BBOX1-AS1 promotes pituitary adenoma progression via sponging miR-361-3p/E2F1 axis. In Anti-cancer drugs, 33, 652-662. doi:10.1097/CAD.0000000000001309. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35324526/
6. Liao, Chengheng, Zhang, Yang, Fan, Cheng, Perou, Charles M, Zhang, Qing. 2020. Identification of BBOX1 as a Therapeutic Target in Triple-Negative Breast Cancer. In Cancer discovery, 10, 1706-1721. doi:10.1158/2159-8290.CD-20-0288. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32690540/
7. Liu, Jiasheng, Zhu, Jie, Xiao, Zhe, Wang, Xufeng, Luo, Jianfei. 2022. BBOX1-AS1 contributes to colorectal cancer progression by sponging hsa-miR-361-3p and targeting SH2B1. In FEBS open bio, 12, 983-992. doi:10.1002/2211-5463.12802. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31984680/
8. Kim, Kyu-Shik, Moon, Kyoung Min, Min, Kyueng-Whan, Oh, Sukjoong, Noh, Yung-Kyun. 2023. Low gamma-butyrobetaine dioxygenase (BBOX1) expression as a prognostic biomarker in patients with clear cell renal cell carcinoma: a machine learning approach. In The journal of pathology. Clinical research, 9, 236-248. doi:10.1002/cjp2.315. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36864013/