Krtap19-9b-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

Krtap19-9b-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-03541

品系全称

C57BL/6JCya-Krtap19-9bem1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-170939-Krtap19-9b-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Krtap19-9b-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-03541) 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

基因全称
keratin associated protein 19-9B
基因别称
Krtap16-10b,Krtap16.10L
染色体号
Chr 16 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_133359.2 | Ensembl: ENSMUST00000077715
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 1
敲除长度
~918 bp
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
Krtap19-9b是一种角蛋白相关蛋白基因,属于KRTAP家族,编码角蛋白相关蛋白。角蛋白相关蛋白是一种与角蛋白纤维结合的蛋白质,在细胞骨架的形成和维持中发挥重要作用。角蛋白相关蛋白的表达和功能与多种生物学过程相关,包括细胞分化、发育和疾病发生。

角蛋白相关蛋白基因的突变与多种疾病相关,如乳腺癌。乳腺癌是一种异质性疾病,大多数病例(约70%)被认为是散发性的。家族性乳腺癌(约30%的患者)通常发生在乳腺癌高发的家庭中,与多种高、中、低外显率的易感基因相关。家族连锁研究已经鉴定出高外显率基因,如BRCA1、BRCA2、PTEN和TP53,它们负责遗传性综合征。此外,结合家族和人群的方法表明,参与DNA修复的基因,如CHEK2、ATM、BRIP1 (FANCJ)、PALB2 (FANCN)和RAD51C (FANCO),与中度乳腺癌风险相关[1]。乳腺癌的全基因组关联研究(GWAS)揭示了与乳腺癌风险略有增加或降低的常见低外显率等位基因。目前,只有高外显率基因被广泛用于临床实践。由于下一代测序技术的发展,预计所有家族性乳腺癌基因都将被纳入基因检测。然而,在将多基因面板测试完全实施到临床工作流程之前,需要进一步研究中度风险和低风险变异的临床管理[1]。

基因复制和基因丢失是动物基因组进化中的常见事件,两者之间的平衡导致了物种之间基因数量的主要差异。基因复制后,通常两个子基因以大致相同的速率积累序列变化。然而,在某些情况下,序列变化的积累非常不均匀,一个拷贝与它的旁系同源基因存在显著差异。这种“非对称进化”在串联基因复制后比全基因组复制后更为常见,并且可以产生新的基因。非对称进化在基因复制中的普遍性被低估了,部分原因是因为使用标准的系统发育方法很难解决高度分化的基因的起源[2]。

基因工程领域的研究表明,合成基因网络为理解基因和蛋白质的连通性提供了框架。这种连通性产生了分子网络图,类似于复杂的电路,系统理解需要发展描述电路的数学框架。从工程学的角度来看,构建和分析构成网络的底层子模块是通往这一框架的自然途径。最近在测序和基因工程方面的实验进展使得设计、实施和数学建模以及定量分析的合成基因网络成为可能。这些进展标志着基因电路学科的兴起,为预测和评估细胞过程的动态提供了一个框架。合成基因网络也将导致新的细胞控制逻辑形式,这在功能基因组学、纳米技术和基因和细胞治疗中可能具有重要作用[3]。

基因敲除产生完全丧失功能的基因型,是探索基因功能的一种常用方法。基因敲除的最严重表型后果是致死性。具有致死性敲除表型的基因称为必需基因。基于酵母的基因组范围敲除分析表明,基因组中约四分之一的基因可能是必需的。与其他基因型-表型关系一样,基因必需性受背景影响,并可能因基因-基因相互作用而变化。特别是,对于一些必需基因,由敲除引起的致死性可以通过基因间抑制因子得到拯救。这种“必需性绕过”(BOE)基因-基因相互作用是一种未被充分研究的遗传抑制类型。最近的一项系统分析表明,令人惊讶的是,裂殖酵母Schizosaccharomyces pombe中近30%的必需基因的必需性可以通过BOE相互作用得到绕过[4]。

基因增强子是一种基因突变,它可以增强由另一个基因突变引起的表型。双突变体的表型比单个突变体表型的总和要强得多。增强子的分离可以导致相互作用基因的鉴定,包括相互之间具有冗余作用的基因。在秀丽隐杆线虫中,首先提出了显性增强子的例子,然后是对隐性增强子的回顾,这些隐性增强子来自显性突变。在某些情况下,相互作用基因在结构和功能上相关,但在其他情况下,相互作用基因是非同源性的。隐性增强子对非显性突变也很有用。基于RNA干扰的全基因组筛选是鉴定隐性增强子的一项强大进展[5]。

基因调控网络是细胞中基因表达和调控的复杂系统。基因调控网络的研究对于理解基因表达如何影响细胞过程和疾病发生至关重要。基因调控网络的研究可以帮助我们了解基因表达和调控的机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略[6]。

植物启动子数据库(PPDB)是一个基于网络的植物启动子数据库,提供拟南芥、水稻、杨树和Physcomitrella patens基因组中每个基因的启动子信息。在这个数据库中,通过使用生物信息学识别的八聚体序列列表对基因组序列进行注释,实现了对启动子结构的识别。这些启动子元素是八聚体序列,在启动子区域显示出强烈的定位偏差,通过短序列局部分布分析(LDSS)提取。此外,REGs与PLACE数据库的信息以及使用大规模基因表达数据预测的生理作用相关联[7]。

MHC基因表达的调控是一个复杂的过程,涉及多种蛋白质和转录因子。这些蛋白质和转录因子与MHC基因的启动子相互作用,调节基因的表达。MHC基因表达的调控对于免疫系统的功能和疾病的发生发展至关重要。对MHC基因表达调控的深入研究可以帮助我们更好地理解免疫系统的功能和疾病的发生发展机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略[8]。

将外源遗传物质引入培养细胞中表达,为研究基因功能和调控提供了强有力的工具。永生化细胞系对于建立基因转移方法很有用,但这些方法通常效率不高。对于希望利用原代角质形成细胞在体外产生的组织结构的表皮和粘膜生物学家来说,这些细胞的有限寿命带来了许多独特的问题。原代细胞需要使用高效且不会显著改变细胞正常分化途径的基因转移方法。这篇综述的目的是评估适用于角质形成细胞的基因转移技术[9]。

候选基因分析已经表明,个体等位基因对某些复杂行为综合征,包括对酒精中毒的易感性,具有深远的影响。酒精和醛脱氢酶多态性,分别是ADH2(2)和ALDH2(2),与东方和北美移民到那里的台湾和韩国人群的酒精中毒易感性降低相关。最近,已经发现了一系列与多巴胺和血清素功能相关的基因的蛋白质结构变体。三种多巴胺受体表现出这种结构变体,包括相对罕见的三种氨基酸取代的DRD2多巴胺受体。在五羟色胺受体中检测到结构多态性,包括5HT1A、5HT1Db、5HT2A、5HT2C和5HT7。神经递质基因变体与酒精中毒之间的关联研究比与ADH2(2)/ALDH2(2)的关联研究更早,但迄今为止的结果是负面的(多巴胺DRD4受体)、不确定的(多巴胺DRD2受体)或初步的(色氨酸羟化酶、5HT2C和5HT1Db)[10]。

综上所述,Krtap19-9b是一种角蛋白相关蛋白基因,与细胞骨架的形成和维持有关。Krtap19-9b的表达和功能与多种生物学过程相关,包括细胞分化、发育和疾病发生。Krtap19-9b的研究有助于深入理解细胞骨架的形成和维持的机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Filippini, Sandra E, Vega, Ana. 2013. Breast cancer genes: beyond BRCA1 and BRCA2. In Frontiers in bioscience (Landmark edition), 18, 1358-72. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23747889/
2. Holland, Peter W H, Marlétaz, Ferdinand, Maeso, Ignacio, Dunwell, Thomas L, Paps, Jordi. . New genes from old: asymmetric divergence of gene duplicates and the evolution of development. In Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences, 372, . doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27994121/
3. Hasty, Jeff, McMillen, David, Collins, J J. . Engineered gene circuits. In Nature, 420, 224-30. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12432407/
4. Du, Li-Lin. 2020. Resurrection from lethal knockouts: Bypass of gene essentiality. In Biochemical and biophysical research communications, 528, 405-412. doi:10.1016/j.bbrc.2020.05.207. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32507598/
5. Herman, Robert K, Yochem, John. 2005. Genetic enhancers. In WormBook : the online review of C. elegans biology, , 1-11. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18023119/
6. Davidson, Eric, Levin, Michael. 2005. Gene regulatory networks. In Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 102, 4935. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15809445/
7. Kusunoki, Kazutaka, Yamamoto, Yoshiharu Y. . Plant Promoter Database (PPDB). In Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 1533, 299-314. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27987179/
8. Ting, J P, Baldwin, A S. . Regulation of MHC gene expression. In Current opinion in immunology, 5, 8-16. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8452678/
9. Fenjves, E S. . Approaches to gene transfer in keratinocytes. In The Journal of investigative dermatology, 103, 70S-75S. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7963688/
10. Goldman, D. . Candidate genes in alcoholism. In Clinical neuroscience (New York, N.Y.), 3, 174-81. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8612062/