H4c11-flox 基因敲除小鼠

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产品名称

H4c11-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-10264

品系全称

C57BL/6JCya-H4c11em1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-319159-H4c11-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: H4c11-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-10264) 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
H4 clustered histone 11
基因别称
H4c1,H4c12,H4c14,H4c16,H4c2,H4c3,H4c4,H4c6,H4c8,H4c9,H4f16,Hist1h4j
染色体号
Chr 13 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_178210.2 | Ensembl: ENSMUST00000087714
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 1
敲除长度
~1252 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
H4C11,也称为histone H4家族成员C11,是人类组蛋白H4的一种变体。组蛋白H4是染色质的基本组成部分,是构成核小体核心的四种组蛋白之一,每个核小体由DNA双链纤维缠绕在一个组蛋白八聚体上。H4C11和其他H4家族成员在序列上有所不同,但编码的蛋白质具有相同的氨基酸序列。这种保守性表明H4C11在染色质结构和功能中具有重要作用[1]。

H4C11在多种生物学过程中发挥着关键作用,包括DNA复制、转录和修复。研究发现,H4C11在神经发育过程中也发挥着重要作用。Tessadori等人在2022年的研究中发现,H4C11的错义突变与神经发育综合征相关。他们通过对29个受试者的全外显子测序和匹配,发现H4C11中的错义突变与智力障碍和运动或发育迟缓等神经发育特征相关。这些变异位于H4核心或C端尾部,影响了蛋白质-蛋白质相互作用,进而影响了染色质结构和功能[1]。

此外,H4C11还与结肠腺癌的发生发展相关。Zhang等人在2022年的研究中发现,H4C11在结肠腺癌细胞中表达上调,并且与细胞的增殖、迁移和侵袭相关。他们通过转录组测序和蛋白-蛋白相互作用网络构建,发现H4C11与hsa-miR-135b-5p相互作用,并可能通过调控FOXN2、NSA2、MYCBP、DIRAS2、DESI1和RAB33B等基因的表达来影响结肠腺癌的发生发展[2]。

H4C11还与非酒精性脂肪肝病(NAFLD)相关。Han等人在2022年的研究中发现,H4C11在NAFLD患者中表达上调,并且与免疫细胞浸润相关。他们通过机器学习算法和实验验证,发现H4C11可以作为NAFLD的潜在诊断生物标志物[3]。

综上所述,H4C11作为一种组蛋白H4变体,在染色质结构和功能中发挥着重要作用。H4C11的变异与神经发育综合征、结肠腺癌和NAFLD等相关。这些研究结果表明,H4C11可能是一个重要的生物标志物和治疗靶点,对于理解染色质结构和功能的调控机制以及相关疾病的发生发展具有重要意义[1][2][3]。

参考文献:
1. Tessadori, Federico, Duran, Karen, Knapp, Karen, Bicknell, Louise S, van Haaften, Gijs. 2022. Recurrent de novo missense variants across multiple histone H4 genes underlie a neurodevelopmental syndrome. In American journal of human genetics, 109, 750-758. doi:10.1016/j.ajhg.2022.02.003. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35202563/
2. Zhang, Yunxin, Zhang, Wentao, Xia, Wenlong, Xia, Junwei, Zhang, Haishan. 2022. Downregulation of hsa-miR-135b-5p Inhibits Cell Proliferation, Migration, and Invasion in Colon Adenocarcinoma. In Genetics research, 2022, 2907554. doi:10.1155/2022/2907554. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36407085/
3. Han, Na, He, Juan, Shi, Lixin, Zheng, Jing, Fan, Yuanshuo. 2022. Identification of biomarkers in nonalcoholic fatty liver disease: A machine learning method and experimental study. In Frontiers in genetics, 13, 1020899. doi:10.3389/fgene.2022.1020899. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36419827/