Yipf1-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

Yipf1-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-07343

品系全称

C57BL/6JCya-Yipf1em1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-230584-Yipf1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Yipf1-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-07343) 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
Yip1 domain family, member 1
基因别称
C030002N13Rik
染色体号
Chr 4 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_145550.3 | Ensembl: ENSMUST00000075693
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 3
敲除长度
~664 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
MGI:1915532Mice homozygous for a knock-out allele exhibit no detectable phenotypic abnormalities.
Yipf1,也称为Yip1 family member 1,是一种在哺乳动物细胞中发现的蛋白质。Yipf1属于Yip1家族,该家族的成员在细胞内定位和功能上存在一定的相似性。Yipf1主要定位于中/顺-高尔基体和部分高尔基体网络(TGN),并在高尔基体的重组和糖链合成中发挥作用。Yipf1与Yipf2和Yipf6相互作用,共同维持其在高尔基体中的稳定表达和定位。研究表明,Yipf1和Yipf2的敲低会显著延迟高尔基体在BFA处理后的重组过程,而Yipf6的敲低则不会产生显著影响,这表明Yipf1和Yipf2在高尔基体重组中具有重要作用。此外,Yipf1和Yipf2的敲低还会导致HT-29细胞内糖链的减少,这表明Yipf1和Yipf2在糖链合成中发挥重要作用[3]。

研究发现,Yipf1在多种疾病中发挥重要作用。在颅内动脉瘤(IA)中,Yipf1被确定为与破裂状态相关的基因之一。通过基因本体论(GO)和富集分析,研究人员发现,颅内动脉瘤的破裂状态与差异的先天免疫反应有关。通过对913个差异表达基因的分析,研究人员构建了一个由10个基因组成的签名,包括YIPF1、RAB32、WDR62、ANPEP、LRRCC1、AADAC、GZMK、WBP2NL、PBX1和TOR1B。使用机器学习模型预测颅内动脉瘤的破裂状态,发现Yipf1等基因的签名能够显著提高预测准确性[1]。在胶质母细胞瘤多形性(GBM)中,Yipf1被确定为重要的候选基因之一。通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络、提取模块、miRNA靶基因调控网络和TF靶基因调控网络的分析,研究人员发现Yipf1等基因在高表达的情况下与GBM的发生和发展相关。此外,Yipf1的高表达与GBM患者的较短生存期相关[2]。在肝细胞癌(HCC)中,Yipf1也被确定为与微血管侵犯(MVI)相关的基因之一。通过单细胞转录组分析和机器学习算法,研究人员构建了一个由11个基因组成的签名,包括YIPF1、NOP16、HMMR、NDC80、DYNLL1、CDC34、NLN、KHDRBS3、MED8、SLC35G2和RAB3B。该签名能够预测HCC患者的预后,并提供了新的治疗思路[4]。

综上所述,Yipf1是一种重要的蛋白质,参与高尔基体的重组和糖链合成。Yipf1在多种疾病中发挥重要作用,包括颅内动脉瘤、胶质母细胞瘤多形性和肝细胞癌。Yipf1的研究有助于深入理解其在细胞生物学和疾病发生发展中的作用机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Li, Qingqing, Wang, Peipei, Yuan, Jinlong, Mei, Yaxin, Ye, Mingquan. 2022. A two-stage hybrid gene selection algorithm combined with machine learning models to predict the rupture status in intracranial aneurysms. In Frontiers in neuroscience, 16, 1034971. doi:10.3389/fnins.2022.1034971. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36340761/
2. Alshabi, Ali Mohamed, Vastrad, Basavaraj, Shaikh, Ibrahim Ahmed, Vastrad, Chanabasayya. 2019. Identification of Crucial Candidate Genes and Pathways in Glioblastoma Multiform by Bioinformatics Analysis. In Biomolecules, 9, . doi:10.3390/biom9050201. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31137733/
3. Soonthornsit, Jeerawat, Sakai, Noriko, Sasaki, Yurika, Osako, Shiho, Nakamura, Nobuhiro. 2017. YIPF1, YIPF2, and YIPF6 are medial-/trans-Golgi and trans-Golgi network-localized Yip domain family proteins, which play a role in the Golgi reassembly and glycan synthesis. In Experimental cell research, 353, 100-108. doi:10.1016/j.yexcr.2017.03.011. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28286305/
4. Zhang, Jiayi, Zhang, Zheng, Yang, Chenqing, Liu, Qingguang, Song, Tao. 2025. Development of a MVI associated HCC prognostic model through single cell transcriptomic analysis and 101 machine learning algorithms. In Scientific reports, 15, 7977. doi:10.1038/s41598-025-91475-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40055377/