Stk32a-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

Stk32a-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-09741

品系全称

C57BL/6JCya-Stk32aem1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-269019-Stk32a-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Stk32a-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-09741) were purchased from Cyagen.
交付类型
周龄
性别
基因型
数量
每周秒杀
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
serine/threonine kinase 32A
基因别称
A930015B13Rik,YANK1
染色体号
Chr 18 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_178749 | Ensembl: ENSMUST00000045477
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 3~4
敲除长度
~1.6 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
MGI:2442403Homozygous knock-out mice show disruption of the planar polarized organization of vestibular hair cells in the utricle.
STK32A,也称为丝氨酸/苏氨酸激酶32A,是一种在多种生物学过程中发挥重要作用的基因。STK32A编码的蛋白是一种丝氨酸/苏氨酸激酶,属于激酶家族。激酶是一类重要的细胞内信号分子,参与调控细胞增殖、分化、凋亡等多种生物学过程。

在发育过程中,STK32A在维持细胞极性和组织形态形成中发挥重要作用。例如,在小鼠内耳的毛细胞中,STK32A通过调节细胞极性反转线(LPR)的形成,参与毛细胞平面极性的建立和维持。LPR是内耳毛细胞中一个重要的结构,它将毛细胞分为两个群体,每个群体的毛细胞具有相反方向的平面极性束,以检测不同方向的运动。研究发现,转录因子EMX2通过调节跨膜受体GPR156在毛细胞边界上的分布来建立这种平面极性组织。然而,EMX2在毛细胞中调节的基因尚未明确。STK32A被鉴定为EMX2的下游效应因子,在LPR一侧的毛细胞中表达,其表达模式与另一侧毛细胞中的EMX2表达模式互补。STK32A是必要的,可以将束的内源性极性对齐到EMX2阴性区域的细胞核心平面细胞极性(PCP)蛋白上,并在邻近的EMX2阳性区域中异位表达时足以重新定向束。STK32A通过调节GPR156的顶端定位来加强LPR的形成。这些观察结果支持一个模型,即LPR一侧的毛细胞通过不同的机制确定束的方向,EMX2介导的STK32A抑制决定了LPR的最终位置[1]。

在肿瘤发生和转移中,STK32A也发挥着重要作用。研究发现,在非小细胞肺癌(NSCLC)中,STK32A的表达与肿瘤的侵袭性和转移能力相关。miR-130a-5p是一种在NSCLC组织和细胞中表达下调的microRNA,它可以抑制NSCLC细胞的增殖、迁移、侵袭以及上皮-间质转化(EMT),同时促进细胞凋亡。miR-130a-5p直接靶向转录因子RUNX2,并反向调节其表达。RUNX2被发现与STK32A相互作用,促进其表达。在验证STK32A在NSCLC细胞中的支持作用以及NF-κB p65磷酸化后,RUNX2过表达被监测到,通过增强STK32A的表达来逆转miR-130a-5p抑制的NSCLC肿瘤体积和重量。miR-130a-5p通过调节RUNX2/STK32A/NF-κB p65轴,减少了NSCLC细胞的生长和EMT,为NSCLC的治疗提供了可能的靶点[2]。

此外,STK32A的表达还受到DNA甲基化的调控。研究发现,在多种癌症中,STK32A的表达与DNA甲基化水平相关。在TCGA数据库中,对32种癌症的人类激酶组的DNA甲基化和基因表达模式进行了分析。无监督聚类分析显示,基于激酶数据,癌症可以根据其器官水平和组织类型进行分组。进一步观察到,肿瘤和同一组织来源的相邻正常样本之间的整体激酶甲基化水平(高甲基化和低甲基化)之间存在显著差异。使用激酶基因表达与相应的甲基化探针进行的甲基化表达数量性状位点(meQTL)分析揭示了在转录起始位点(TSS)1.5 kb内的显著和主要负相关(约92%)。此外,还鉴定出一些研究较少的(暗)激酶(PKMYT1、PNCK、BRSK2、ERN2、STK31、STK32A和MAPK4),它们在患者生存中发挥重要作用。这项研究利用多组学数据的结果,确定了潜在的激酶生物标志物,这些生物标志物可能具有预后和诊断意义,并进一步加深了对癌症中激酶的理解[3]。

STK32A的表达还与吸烟相关。研究发现,吸烟可以改变与肺癌发生相关的基因的DNA甲基化水平。通过系统性文献综述,研究人员选择了基于120个单核苷酸多态性(SNPs)的75个基因组候选区域。在ESTHER研究的两个独立亚组中,通过Illumina Infinium Human Methylation450 Beadchip阵列测量了2854个相应的胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤(CpG)候选基因的DNA甲基化水平。经过多重检验校正后,研究人员成功地证实了吸烟与KLF6基因中一个先前确定的CpG位点的关联,并在7个基因中发现了12个新的位点:STK32A、TERT、MSH5、ACTA2、GATA3、VTI1A和CHRNA5(FDR <0.05)。与从未吸烟者相比,当前吸烟者与11个位点的DNA甲基化水平降低了0.74%至2.4%,所有位点都与终身累积吸烟量(包年)显著相关(FDR <0.05)。因此,吸烟可以改变与肺癌发生相关的基因的DNA甲基化水平,这可能表明肺癌易感基因可能通过吸烟引起的甲基化变化来调节。然而,这种机制需要在未来的表观遗传学和生物标志物研究中进一步探索[6]。

STK32A的表达还与铁死亡相关。铁死亡是一种新的细胞死亡方式,与肿瘤的发生和进展密切相关。研究发现,在肺腺癌中,STK32A的表达与铁死亡相关。通过生物信息学分析,研究人员确定了与铁死亡相关的候选基因,并使用单样本基因集富集分析(ssGSEA)算法评估了铁死亡分数。通过加权相关网络分析(WGCNA)和差异表达分析,确定了与铁死亡分数相关的候选基因。使用Cox回归模型和LASSO方法,发现了与预后相关的基因,并构建了一个包含14个基因(包括STK32A)的预后模型。ROC曲线和nomogram分析表明,基于预后签名的风险评分提供了理想的预测准确性和临床实用性。此外,基因集变异分析显示,不同风险组之间存在33个标志性基因集的差异富集。此外,研究结果表明,风险评分越高,纤维母细胞和活化的CD4 T细胞越多,而树突状细胞、内皮细胞、嗜酸性粒细胞、未成熟的树突状细胞和中性粒细胞越少。研究建立了一个14基因签名和nomogram,可以准确预测肺腺癌患者的预后。这些结果可能对临床决策和治疗定制有益,并可能在未来的研究中作为有价值的参考[5]。

STK32A的表达还与创伤性脑损伤(TBI)相关。研究发现,在TBI大鼠的海马体中,STK32A的表达发生变化。与假手术组相比,TBI组的海马体中有1054个mRNA表达发生变化,其中921个mRNA上调,133个mRNA下调。STK32A的表达变化受到长链非编码RNA(lncRNA)的调节,例如ENSRNOT000063054、ENSRNOT000052790、ENSRNOT00000054410、ENSRNOT000063242和ENSRNOT000069411。这些lncRNA通过调节STK32A的表达,影响TBI后海马体的神经功能缺损[7]。

STK32A的表达还与环状RNA(circRNA)相关。研究发现,hsa_circ_0005927是一种在胃癌组织中下调的circRNA,其水平与淋巴转移、远处转移、总生存期和无病生存期呈负相关。作为胃癌的筛选生物标志物,血浆hsa_circ_0005927水平在胃癌早期阶段显著升高,敏感性为52.38%,特异性为76.19%。hsa_circ_0005927主要分布在细胞质中,并具有多个miRNA反应元件(MREs),与五种miRNA相互作用。通过转录组测序,确定了421个hsa_circ_0005927的下游靶基因;生物信息学分析表明,这些基因主要参与T细胞凋亡过程的负调节、白细胞介素-27介导的信号通路、生长因子活性、鸟苷酸环化酶活性、癌症中的转录失调、cGMP-PKG信号通路和促性腺激素释放激素信号通路在胃癌发生和转移中的作用。GUCY1A2和STK32A是显著与免疫浸润相关的关键靶基因[4]。

STK32A是一种在多种生物学过程中发挥重要作用的基因,参与调控细胞极性、组织形态形成、肿瘤发生和转移、DNA甲基化、铁死亡和创伤性脑损伤等。STK32A的研究有助于深入理解细胞信号转导的分子机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Jia, Shihai, Ratzan, Evan M, Goodrich, Ellison J, Tarchini, Basile, Deans, Michael R. 2023. The dark kinase STK32A regulates hair cell planar polarity opposite of EMX2 in the developing mouse inner ear. In eLife, 12, . doi:10.7554/eLife.84910. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37144879/
2. Ma, Fang, Xie, Yangchun, Lei, Yiyu, Kuang, Zengshuyu, Liu, Xianling. 2020. The microRNA-130a-5p/RUNX2/STK32A network modulates tumor invasive and metastatic potential in non-small cell lung cancer. In BMC cancer, 20, 580. doi:10.1186/s12885-020-07056-0. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32571328/
3. Southekal, Siddesh, Mishra, Nitish Kumar, Guda, Chittibabu. 2021. Pan-Cancer Analysis of Human Kinome Gene Expression and Promoter DNA Methylation Identifies Dark Kinase Biomarkers in Multiple Cancers. In Cancers, 13, . doi:10.3390/cancers13061189. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33801837/
4. Shao, Yongfu, Yu, Xuan, Hu, Meng, Ye, Guoliang, Guo, Junming. 2024. Acting mechanism and clinical significance of hsa_circ_0005927 in the invasion and metastasis of gastric cancer. In Journal of Cancer, 15, 4081-4094. doi:10.7150/jca.96749. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38947400/
5. Liu, Chang, Ruan, Yan-Qin, Qu, Lai-Hao, Li, Hao-Fei, Li, Ding-Biao. 2022. Prognostic Modeling of Lung Adenocarcinoma Based on Hypoxia and Ferroptosis-Related Genes. In Journal of oncology, 2022, 1022580. doi:10.1155/2022/1022580. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36245988/
6. Gao, Xu, Zhang, Yan, Breitling, Lutz Philipp, Brenner, Hermann. . Tobacco smoking and methylation of genes related to lung cancer development. In Oncotarget, 7, 59017-59028. doi:10.18632/oncotarget.10007. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27323854/
7. Li, Juan, Pan, Yuan-Tao, Chen, Jun-Jie, Huang, Xue-Yan, Liao, Shi-Xia. 2021. Discoveries of the specific expression of lncRNAs and mRNAs in hippocampus of rats after traumatic brain injury. In Ibrain, 7, 95-107. doi:10.1002/j.2769-2795.2021.tb00071.x. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37786908/