Osbpl9-KO 基因敲除小鼠

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产品名称

Osbpl9-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-00089

品系全称

C57BL/6JCya-Osbpl9em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-100273-Osbpl9-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Osbpl9-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-00089) were purchased from Cyagen.
交付类型
周龄
性别
基因型
数量

基本信息

基因研究概述

质控标准

基因
基因全称
oxysterol binding protein-like 9
基因别称
2600011I06Rik,Orp-9
染色体号
Chr 4 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001346502 | Ensembl: ENSMUST00000194478
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 10~12
敲除长度
~5.1 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
Osbpl9,即氧化甾醇结合蛋白样9,是氧化甾醇结合蛋白(OSBP)家族的一员,该家族成员在细胞内脂质运输和胆固醇平衡中发挥关键作用。Osbpl9通过其C端的氧化甾醇结合域(OSBP相关结构域,OSBD)与氧化甾醇结合,参与细胞内的脂质代谢过程。该蛋白与内质网(ER)和高尔基体等细胞器相关联,可能在维持细胞内胆固醇稳态和调控细胞信号传导途径中发挥作用。

在多种癌症类型中,Osbpl9的表达和功能与肿瘤的发生和发展相关。例如,在神经母细胞瘤(NB)中,Osbpl9是代谢相关基因签名的一部分,该签名能够有效预测患者的无病生存期。此外,Osbpl9的表达与肿瘤免疫微环境有关,其高表达与免疫抑制微环境和肿瘤的恶性进展相关[1]。

在甲状腺癌中,Osbpl9与BRAF基因融合,形成OSBPL9-BRAF融合基因,该融合基因与特定的临床病理特征相关,如年轻患者、局部侵袭、广泛转移和疾病分期[2]。

在结直肠癌中,Osbpl9是19个基因表达签名的一部分,该签名能够显著预测患者的生存率。该签名基因的表达模式可能为结直肠癌患者提供更准确的预后评估,并有助于识别需要更积极治疗的患者[3]。

在肾脏移植受者中,Osbpl9是RNA测序分析中鉴定出的差异表达基因之一,其在移植后一周的表达水平升高,可能与免疫抑制药物的使用相关[4]。

在肝细胞癌中,Osbpl9的表达水平升高,与患者的总生存期和疾病特异性生存期呈负相关。此外,OSBPL3的表达与免疫浸润相关,其在肝细胞癌中的作用得到了实验验证[5]。

Osbpl9是内质网应激响应基因,其表达受内质网应激诱导剂thapsigargin的调节。此外,Osbpl9的内源性mRNA表达被IRE1α抑制剂4μ8C和toyocamycin抑制,但不受PERK抑制剂GSK2656157的影响[6]。

Osbpl9与多种蛋白质相互作用,包括OSBP、LRP1和CREB3,这些蛋白质在细胞信号传导、脂质代谢和细胞内运输等过程中发挥作用[7]。

在化学诱导的肝脂肪变性毒性研究中,Osbpl9被确定为差异表达的基因之一,其在脂质积累相关的通路中发挥作用[8]。

在膀胱尿路上皮癌中,Osbpl9是六个上调和突变的肿瘤抗原之一,与免疫细胞浸润相关。此外,患者被分为两个免疫集群,其中免疫集群2的患者可能从疫苗接种中获益更多[9]。

Osbpl10是与Osbpl9相关的基因,其在芬兰血脂异常患者中被确定为高甘油三酯水平的候选基因。Osbpl10的变异可能与高甘油三酯水平相关,并可能调节细胞内脂质代谢[10]。

综上所述,Osbpl9在多种生物学过程中发挥重要作用,包括细胞信号传导、脂质代谢和细胞内运输。Osbpl9的表达和功能与多种癌症类型相关,其在肿瘤发生和发展中的作用值得进一步研究。此外,Osbpl9与其他OSBPL家族成员和蛋白质的相互作用可能为探索新的治疗策略提供线索。

参考文献:
1. Yu, Xin, Xu, Chao, Zou, Yiping, Xie, Yongjie, Wu, Chao. 2024. A prognostic metabolism-related gene signature associated with the tumor immune microenvironment in neuroblastoma. In American journal of cancer research, 14, 253-273. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38323276/
2. Lu, Zheming, Zhang, Yujie, Feng, Dongdong, Yang, Wenjun, Liu, Baoguo. . Targeted next generation sequencing identifies somatic mutations and gene fusions in papillary thyroid carcinoma. In Oncotarget, 8, 45784-45792. doi:10.18632/oncotarget.17412. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28507274/
3. Abdul Aziz, Nurul Ainin, Mokhtar, Norfilza M, Harun, Roslan, Wan Ngah, Wan Zurinah, Jamal, Rahman. 2016. A 19-Gene expression signature as a predictor of survival in colorectal cancer. In BMC medical genomics, 9, 58. doi:10.1186/s12920-016-0218-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27609023/
4. Dorr, Casey, Wu, Baolin, Guan, Weihua, Oetting, William S, Israni, Ajay K. 2015. Differentially expressed gene transcripts using RNA sequencing from the blood of immunosuppressed kidney allograft recipients. In PloS one, 10, e0125045. doi:10.1371/journal.pone.0125045. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25946140/
5. Tian, Kunpeng, Ying, Yongling, Huang, Jingjing, Chen, Longjun, Wu, Lichuan. 2023. The expression, immune infiltration, prognosis, and experimental validation of OSBPL family genes in liver cancer. In BMC cancer, 23, 244. doi:10.1186/s12885-023-10713-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36918840/
6. Ishikawa, Kosuke, Kobayashi, Yuta, Wakabayashi, Yutaro, Watanabe, Shinya, Semba, Kentaro. 2018. A highly sensitive trap vector system for isolating reporter cells and identification of responsive genes. In Biology methods & protocols, 3, bpy003. doi:10.1093/biomethods/bpy003. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32161797/
7. Hacker, Benedikt, Schultheiß, Christoph, Döring, Michael, Kurzik-Dumke, Ursula. . Molecular partners of hNOT/ALG3, the human counterpart of the Drosophila NOT and yeast ALG3 gene, suggest its involvement in distinct cellular processes relevant to congenital disorders of glycosylation, cancer, neurodegeneration and a variety of further pathologies. In Human molecular genetics, 27, 1858-1878. doi:10.1093/hmg/ddy087. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29547901/
8. Aguayo-Orozco, Alejandro, Bois, Frederic Yves, Brunak, Søren, Taboureau, Olivier. 2018. Analysis of Time-Series Gene Expression Data to Explore Mechanisms of Chemical-Induced Hepatic Steatosis Toxicity. In Frontiers in genetics, 9, 396. doi:10.3389/fgene.2018.00396. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30279702/
9. Sun, Zhuolun, Jing, Changying, Zhan, Hailun, Wang, Hanbo, Jiang, Shaobo. 2023. Identification of tumor antigens and immune landscapes for bladder urothelial carcinoma mRNA vaccine. In Frontiers in immunology, 14, 1097472. doi:10.3389/fimmu.2023.1097472. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36761744/
10. Perttilä, Julia, Merikanto, Krista, Naukkarinen, Jussi, Peltonen, Leena, Olkkonen, Vesa M. 2009. OSBPL10, a novel candidate gene for high triglyceride trait in dyslipidemic Finnish subjects, regulates cellular lipid metabolism. In Journal of molecular medicine (Berlin, Germany), 87, 825-35. doi:10.1007/s00109-009-0490-z. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19554302/