Vat1l-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

Vat1l-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-09874

品系全称

C57BL/6JCya-Vat1lem1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-270097-Vat1l-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Vat1l-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-09874) 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
vesicle amine transport protein 1 like
基因别称
9430073I07,mKIAA1576
染色体号
Chr 8 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_173016.3 | Ensembl: ENSMUST00000049509
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 2
敲除长度
~630 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
VAT1L,即“Vesicle Amine Transport 1 Like”,是一种编码与囊泡运输相关的蛋白的基因。该基因的产物参与细胞内物质的转运和代谢,尤其在神经系统和免疫系统中发挥着重要作用。VAT1L的表达和功能与多种生物学过程相关,包括细胞分化、发育、代谢和疾病发生等。

在视网膜神经节细胞(RGCs)的研究中,VAT1L被发现在不同类型的RGCs中存在差异表达。这些RGCs是视觉信息的传递者,它们通过其电生理、转录组和形态学特征进行分类。研究表明,VAT1L等基因可能在视觉信息的编码中发挥重要作用[1]。此外,VAT1L的表达还与肥胖、糖尿病等代谢疾病相关。在肥胖和糖尿病人群中,VAT1L的表达水平与血浆脂联素水平相关,而脂联素是一种与胰岛素抵抗和动脉硬化有关的激素[2]。

在乳腺癌的研究中,VAT1L被发现与患者的预后相关。高表达VAT1L的乳腺癌患者通常具有更好的生存率[3]。此外,VAT1L的表达还与免疫细胞的浸润有关,尤其是在高风险乳腺癌患者中,VAT1L的表达与M2型巨噬细胞的浸润密切相关[3]。这表明VAT1L可能参与调节乳腺癌的免疫微环境。

在钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)的研究中,VAT1L被发现在疾病进程中表达下调。这表明VAT1L可能参与调节钙化性主动脉瓣疾病的发病机制,并可能起到保护作用[4]。

在牛输卵管上皮细胞的研究中,VAT1L的表达模式与胚胎的存在有关。这表明VAT1L可能参与调节输卵管上皮细胞对胚胎的反应[5]。

在基因组关联研究(GWAS)中,VAT1L的基因多态性与血清中铜元素浓度相关[6]。这表明VAT1L可能参与调节人体对铜元素的代谢。

在牛乳腺炎的研究中,VAT1L被发现是乳液中miRNA的靶基因。这表明VAT1L可能参与调节乳腺炎的发生和发展[7]。

在精神分裂症的研究中,VAT1L被发现在疾病相关的网络模块中具有重要作用。这表明VAT1L可能参与调节精神分裂症的发病机制[8]。

在肾细胞癌的研究中,VAT1L被发现是中心体扩增相关基因之一,并与患者的预后相关[9]。

在抗癌药物的研究中,VAT1L的表达与癌细胞对烷化剂的耐药性相关[10]。

综上所述,VAT1L是一种重要的基因,参与调节多种生物学过程,包括视觉信息编码、代谢、免疫调节和疾病发生等。VAT1L的研究有助于深入理解这些生物学过程的分子机制,并为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Huang, Wanjing, Xu, Qiang, Su, Jing, Liu, Yizhi, Liu, Sheng. . Linking transcriptomes with morphological and functional phenotypes in mammalian retinal ganglion cells. In Cell reports, 40, 111322. doi:10.1016/j.celrep.2022.111322. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36103830/
2. Coltell, Oscar, Ortega-Azorín, Carolina, Sorlí, Jose V, Estruch, Ramon, Corella, Dolores. 2021. Circulating Adiponectin and Its Association with Metabolic Traits and Type 2 Diabetes: Gene-Diet Interactions Focusing on Selected Gene Variants and at the Genome-Wide Level in High-Cardiovascular Risk Mediterranean Subjects. In Nutrients, 13, . doi:10.3390/nu13020541. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33562295/
3. Gao, Zhi-Jie, Fang, Zhou, Yuan, Jing-Ping, Sun, Sheng-Rong, Li, Bei. 2023. Integrative multi-omics analyses unravel the immunological implication and prognostic significance of CXCL12 in breast cancer. In Frontiers in immunology, 14, 1188351. doi:10.3389/fimmu.2023.1188351. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37564657/
4. Zhang, Yiran, Ma, Liang. . Identification of key genes and pathways in calcific aortic valve disease by bioinformatics analysis. In Journal of thoracic disease, 11, 5417-5426. doi:10.21037/jtd.2019.11.57. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32030260/
5. Rodríguez-Alonso, Beatriz, Hamdi, Meriem, Sánchez, José María, Lonergan, Pat, Rizos, Dimitrios. 2019. An approach to study the local embryo effect on gene expression in the bovine oviduct epithelium in vivo. In Reproduction in domestic animals = Zuchthygiene, 54, 1516-1523. doi:10.1111/rda.13558. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31472078/
6. Guo, Duojian, Zhou, Yu, Wei, Xingwei, He, Ping, Ding, Yipeng. 2021. Preliminary study of genome-wide association identifies novel susceptibility genes for serum mineral elements in the Chinese Han population. In Biological trace element research, 200, 2549-2555. doi:10.1007/s12011-021-02854-4. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34417961/
7. Ma, Shaoyang, Tong, Chao, Ibeagha-Awemu, Eveline M, Zhao, Xin. 2019. Identification and characterization of differentially expressed exosomal microRNAs in bovine milk infected with Staphylococcus aureus. In BMC genomics, 20, 934. doi:10.1186/s12864-019-6338-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31805863/
8. Chang, Suhua, Fang, Kechi, Zhang, Kunlin, Wang, Jing. 2015. Network-Based Analysis of Schizophrenia Genome-Wide Association Data to Detect the Joint Functional Association Signals. In PloS one, 10, e0133404. doi:10.1371/journal.pone.0133404. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26193471/
9. Zhou, Bingru, Liu, Fengye, Wan, Ying, Ma, Wenzhe, Dai, Rongyang. 2025. Construction of a prognostic risk model for clear cell renal cell carcinomas based on centrosome amplification-related genes. In Molecular genetics and genomics : MGG, 300, 30. doi:10.1007/s00438-025-02237-7. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40075035/
10. Rushing, Blake R. 2023. Multi-Omics Analysis of NCI-60 Cell Line Data Reveals Novel Metabolic Processes Linked with Resistance to Alkylating Anti-Cancer Agents. In International journal of molecular sciences, 24, . doi:10.3390/ijms241713242. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37686047/