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C1qb-KO 基因敲除小鼠

C1qb-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

C1qb-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-01267

品系全称

C57BL/6JCya-C1qbem1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-12260-C1qb-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明： C1qb-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-01267) were purchased from Cyagen.
交付类型
周龄
性别
基因型
数量
KO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
complement component 1, q subcomponent, beta polypeptide
基因别称
Adia
染色体号
Chr 4 (Mouse)
NCBI ID
转录本 ID
NCBI: NM_009777 | Ensembl: ENSMUST00000046384
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 2~3
敲除长度
~1.8 kb
下载方案
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
更多信息
基因C1qb，也称为C1QB，是补体系统C1q复合物的组成部分。C1q是一个重要的先天免疫分子，在免疫反应中发挥关键作用，特别是在识别和清除病原体、免疫复合物和凋亡细胞方面。C1q复合物由三个C1q亚单位组成，每个亚单位包含18个串联的球形结构域，其中C1qb是其中的一个亚单位。C1q通过其球形结构域识别并结合到免疫复合物上，从而激活补体系统的经典途径。

C1qb在多种疾病的发生发展中发挥重要作用。例如，慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）是一种常见的鼻窦炎症性疾病，研究表明M2巨噬细胞在CRSwNP的发病机制中起着关键作用。研究通过基因表达数据分析和功能富集分析，发现C1qb与M2巨噬细胞相关，并可能参与CRSwNP的发病机制[1]。此外，C1qb还与银屑病伴动脉粥样硬化有关。研究发现，C1qb在银屑病和动脉粥样硬化中表达上调，并且与这两种疾病的共同通路和基因有关[2]。

C1qb的基因多态性也与某些疾病的发生发展相关。例如，研究表明C1qb基因的rs291982*G等位基因在亚美尼亚人群中的频率显著高于正常人群，且与精神分裂症的易感性增加相关[3]。此外，C1qb还与皮肤黑色素瘤的预后相关。研究发现，C1qb在皮肤黑色素瘤中表达上调，且高表达与较好的预后相关[4]。此外，C1qb还与结直肠癌的发生发展相关。研究通过Mendelian随机化分析发现，C1qb是结直肠癌的风险因素，且具有潜在的致癌作用[5]。

C1qb的基因表达还与系统性红斑狼疮（SLE）相关。研究表明，rs4917014基因多态性与SLE相关，且该多态性影响C1qb基因的表达，以及与SLE相关的I型干扰素反应基因的表达[6]。此外，C1qb还与非小细胞肺癌（NSCLC）的预后相关。研究发现，C1qb在NSCLC中表达下调，且与较差的预后相关[7]。C1qb还与骨关节炎（OA）的发生发展相关。研究发现，C1qb在OA中表达上调，且与OA的发生发展相关[8]。

此外，C1qb还与糖尿病肾病（DN）的发生发展相关。研究发现，C1qb在DN中表达上调，且与DN的发生发展相关[9]。此外，C1qb还与DN的诊断相关。研究发现，C1qb在DN中表达上调，且具有潜在的DN诊断价值[10]。

综上所述，基因C1qb在多种疾病的发生发展中发挥重要作用，包括CRSwNP、银屑病、精神分裂症、皮肤黑色素瘤、结直肠癌、SLE、NSCLC、OA和DN等。C1qb的基因表达和基因多态性与这些疾病的发生发展相关，且具有潜在的疾病诊断和预后价值。因此，C1qb的研究对于深入理解疾病的发生机制、开发新的诊断和治疗方法具有重要意义。

参考文献：
1. Zhu, Ying, Sun, Xiwen, Tan, Shaolin, Lin, Hai, Zhang, Weitian. 2022. M2 macrophage-related gene signature in chronic rhinosinusitis with nasal polyps. In Frontiers in immunology, 13, 1047930. doi:10.3389/fimmu.2022.1047930. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36466903/
2. Su, Wenxing, Zhao, Ying, Wei, Yuqian, Ji, Jiang, Yang, Shun. 2021. Exploring the Pathogenesis of Psoriasis Complicated With Atherosclerosis via Microarray Data Analysis. In Frontiers in immunology, 12, 667690. doi:10.3389/fimmu.2021.667690. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34122426/
3. Zakharyan, Roksana, Khoyetsyan, Aren, Arakelyan, Arsen, Mrazek, Frantisek, Petrek, Martin. 2011. Association of C1QB gene polymorphism with schizophrenia in Armenian population. In BMC medical genetics, 12, 126. doi:10.1186/1471-2350-12-126. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21951915/
4. Liang, Zhuoshuai, Pan, Lingfeng, Shi, Jikang, Zhang, Lianbo. 2022. C1QA, C1QB, and GZMB are novel prognostic biomarkers of skin cutaneous melanoma relating tumor microenvironment. In Scientific reports, 12, 20460. doi:10.1038/s41598-022-24353-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36443341/
5. Jiao, Mingwen, Cui, Yuying, Qiu, Xiaodong, Guo, Congcong, Tian, Hu. 2024. Causal relationship between complement C1QB and colorectal cancer: a drug target Mendelian randomization study. In Frontiers in genetics, 15, 1403509. doi:10.3389/fgene.2024.1403509. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39109334/
6. Westra, Harm-Jan, Peters, Marjolein J, Esko, Tõnu, van Meurs, Joyce B J, Franke, Lude. 2013. Systematic identification of trans eQTLs as putative drivers of known disease associations. In Nature genetics, 45, 1238-1243. doi:10.1038/ng.2756. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24013639/
7. Li, Zhaoxun, Zhou, Bin, Zhu, Xinsheng, Song, Xiao, Jiang, Gening. 2023. Differentiation-related genes in tumor-associated macrophages as potential prognostic biomarkers in non-small cell lung cancer. In Frontiers in immunology, 14, 1123840. doi:10.3389/fimmu.2023.1123840. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36969247/
8. Zeng, Junfeng, Jiang, Xinhao, Jiang, Mo, Cao, Yuexia, Jiang, Yi. 2023. Bioinformatics analysis of hub genes as osteoarthritis prognostic biomarkers. In Scientific reports, 13, 22894. doi:10.1038/s41598-023-48446-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38129488/
9. Hu, Yongzheng, Yu, Yani, Dong, Hui, Jiang, Wei. 2023. Identifying C1QB, ITGAM, and ITGB2 as potential diagnostic candidate genes for diabetic nephropathy using bioinformatics analysis. In PeerJ, 11, e15437. doi:10.7717/peerj.15437. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37250717/
10. Li, Zukai, Feng, Junxia, Zhong, Jinting, Gao, Xuejuan, Zhang, Yunfang. 2022. Screening of the Key Genes and Signalling Pathways for Diabetic Nephropathy Using Bioinformatics Analysis. In Frontiers in endocrinology, 13, 864407. doi:10.3389/fendo.2022.864407. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35923621/

资料下载

S-KO-01267_6J_12260_C1qb_Exon 2~3_strategy.pdf
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