Slc35g2-flox 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Slc35g2-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-08650

品系全称

C57BL/6JCya-Slc35g2em1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-245020-Slc35g2-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Slc35g2-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-08650) 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
solute carrier family 35, member G2
基因别称
Gm519,Tmem22
染色体号
Chr 9 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001101483.1 | Ensembl: ENSMUST00000093792
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 2
敲除长度
~2179 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
基因SLC35G2,也称为UDP-N-acetylglucosamine transporter 2,是一种编码溶质载体家族35成员的基因。SLC35家族成员负责在细胞内运输核苷酸糖,这些核苷酸糖是糖基化过程中重要的底物。糖基化是细胞外和细胞内蛋白以及某些脂类和糖类的修饰过程,对蛋白质的稳定性和功能、信号传导和细胞识别等具有重要作用。SLC35G2在维持细胞内糖基化过程和糖基化产物的正常水平中发挥关键作用。

SLC35G2的表达异常与多种疾病的发生发展相关。在肝细胞癌(HCC)中,SLC35G2的表达水平与患者的预后密切相关。研究表明,SLC35G2的表达水平与HCC患者的总生存期和疾病特异性生存期呈负相关。此外,SLC35G2的表达水平还与HCC患者的微血管侵犯(MVI)相关,MVI是HCC患者预后的重要指标之一。这些发现表明,SLC35G2可能成为HCC患者预后评估的潜在生物标志物和治疗靶点[1,3]。

除了在HCC中的作用,SLC35G2还与其他疾病的发生发展相关。在肾细胞癌(RCC)中,SLC35G2的表达水平与肿瘤的进展和临床病理特征相关。研究发现,SLC35G2在RCC肿瘤中的表达水平显著下调,且与肿瘤的侵袭性、转移和患者的总生存期相关。此外,SLC35G2的表达水平还与RCC患者的Fuhrman分级和肿瘤的预后相关。这些发现提示SLC35G2可能参与了RCC的发病机制,并可能成为RCC患者预后评估和治疗的潜在靶点[2]。

此外,SLC35G2的突变与儿童癫痫的发生发展相关。研究发现,在患有癫痫的儿童中,SLC35G2的突变与发育迟缓/智力障碍相关。这些发现提示SLC35G2的突变可能影响了神经系统的发育和功能,进而导致癫痫的发生。此外,SLC35G2的突变还可能影响儿童癫痫的治疗策略和预后评估[4]。

综上所述,SLC35G2是一种重要的溶质载体家族基因,在细胞内糖基化过程中发挥关键作用。SLC35G2的表达异常与多种疾病的发生发展相关,包括肝细胞癌、肾细胞癌和儿童癫痫。SLC35G2可能成为这些疾病患者预后评估和治疗的潜在靶点。然而,SLC35G2在疾病发生发展中的具体作用机制仍需进一步研究。

参考文献:
1. Fu, Jie, Qin, Wei, Tong, Qing, Wang, Zicheng, Xu, Xundi. 2022. A novel DNA methylation-driver gene signature for long-term survival prediction of hepatitis-positive hepatocellular carcinoma patients. In Cancer medicine, 11, 4721-4735. doi:10.1002/cam4.4838. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35637633/
2. Wrzesiński, Tomasz, Szelag, Malgorzata, Cieślikowski, Wojciech A, Bluyssen, Hans A R, Wesoly, Joanna. 2015. Expression of pre-selected TMEMs with predicted ER localization as potential classifiers of ccRCC tumors. In BMC cancer, 15, 518. doi:10.1186/s12885-015-1530-4. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26169495/
3. 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/
4. Jiang, Tiejia, Gao, Jia, Jiang, Lihua, Yang, Ying, Gao, Feng. 2021. Application of Trio-Whole Exome Sequencing in Genetic Diagnosis and Therapy in Chinese Children With Epilepsy. In Frontiers in molecular neuroscience, 14, 699574. doi:10.3389/fnmol.2021.699574. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34489640/