Set-flox 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Set-flox 基因敲除小鼠

产品编号

S-CKO-11945

品系全称

C57BL/6JCya-Setem1flox/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

CKOCMP-56086-Set-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Set-flox 基因敲除小鼠 mice (Strain S-CKO-11945) 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
SET nuclear oncogene
基因别称
2610030F17Rik,5730420M11Rik,I-2PP2A,StF-IT-1,TAF-I
染色体号
Chr 2 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_023871 | Ensembl: ENSMUST00000102866
修饰方式
条件性基因敲除
靶向范围
Exon 2
敲除长度
~1.1 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:1860267Mice homozygous for a null mutation display complete lethality during organogenesis with reduced embryo size, cardiac edema and an open neural tube.
基因Set,也称为基因集,是生物信息学中用于研究和分析基因功能的重要概念。基因Set通常指的是一组具有共同特征或生物学功能的基因。这些特征可能包括基因的表达模式、功能分类、进化保守性、亚细胞定位、重复序列和疾病关联等。通过对基因Set的分析,研究者可以揭示基因之间的相互作用、功能关联和生物学意义,从而深入理解基因的功能和调控机制。

基因Set分析在生物信息学中具有广泛的应用,如基因功能预测、疾病相关基因的发现、信号通路和生物过程的识别等。基因Set分析的方法包括基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)、基因集功能比较等。这些方法可以用来评估基因Set在特定生物学过程中的富集程度,从而揭示基因Set的生物学意义。

在研究基因Set的过程中,研究者可以使用各种工具和资源。例如,LnCompare是一个针对人类长非编码RNA(lncRNA)基因集特征分析的网络服务器[1]。它提供了基因Set特征比较模式,可以测试基因Set在一系列定量和分类特征上的富集情况。此外,它还提供了相似基因识别模式,可以帮助用户通过特征相似性来识别其他lncRNA。

FUNAGE-Pro是一个用于原核生物基因集富集分析的综合性网络服务器[2]。它包含多个功能分类的基因,如COG、GO、KEGG、InterPro、PFAM、eggnog和operon等。FUNAGE-Pro可以快速地对单个基因集、多个实验、时间序列数据、簇和基因网络模块进行功能分析,为原核生物的研究提供了便利。

PlantGSEA是一个基于GSEA方法的植物基因集富集分析工具包[4]。它收集了来自不同资源的20,290个定义的基因集,并支持四种植物模型物种的基因位点ID和Affymatrix微阵列探针集ID。PlantGSEA为植物研究提供了高效和用户友好的基因集富集分析工具。

创建一个参考基因集对于研究特定生物物种具有重要意义。例如,Elsik等人创建了一个蜜蜂的参考基因集[5]。他们使用GLEAN算法将不同的基因预测证据自动组合成一个单一的参考基因集,提高了基因模型的覆盖范围和质量。

基因Set分析还可以用于研究基因调控网络中的主调控基因。Bakhteh等人提出了一种基于加权基因调控网络问题的方法,用于识别最小主调控基因集[3]。他们考虑了每个基因的集体影响作为权重,并使用参数化编程和逻辑回归方法对结果进行了深入分析。

综上所述,基因Set是生物信息学中重要的概念,用于研究和分析基因的功能和调控机制。通过对基因Set的分析,研究者可以揭示基因之间的相互作用、功能关联和生物学意义,从而深入理解基因的功能和调控机制。基因Set分析在生物信息学中具有广泛的应用,如基因功能预测、疾病相关基因的发现、信号通路和生物过程的识别等。通过使用各种工具和资源,研究者可以更有效地研究基因Set,并为生物学和医学研究提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Carlevaro-Fita, Joana, Liu, Leibo, Zhou, Yuan, Johnson, Rory, Li, Jianwei. . LnCompare: gene set feature analysis for human long non-coding RNAs. In Nucleic acids research, 47, W523-W529. doi:10.1093/nar/gkz410. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31147707/
2. de Jong, Anne, Kuipers, Oscar P, Kok, Jan. . FUNAGE-Pro: comprehensive web server for gene set enrichment analysis of prokaryotes. In Nucleic acids research, 50, W330-W336. doi:10.1093/nar/gkac441. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35641095/
3. Bakhteh, Somayeh, Ghaffari-Hadigheh, Alireza, Chaparzadeh, Nader. 2018. Identification of Minimum Set of Master Regulatory Genes in Gene Regulatory Networks. In IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics, 17, 999-1009. doi:10.1109/TCBB.2018.2875692. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30334767/
4. Yi, Xin, Du, Zhou, Su, Zhen. 2013. PlantGSEA: a gene set enrichment analysis toolkit for plant community. In Nucleic acids research, 41, W98-103. doi:10.1093/nar/gkt281. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23632162/
5. Elsik, Christine G, Mackey, Aaron J, Reese, Justin T, Roos, David S, Weinstock, George M. . Creating a honey bee consensus gene set. In Genome biology, 8, R13. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17241472/