Tmem212-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Tmem212-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-04577

品系全称

C57BL/6JCya-Tmem212em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-208613-Tmem212-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Tmem212-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-04577) 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
transmembrane protein 212
基因别称
E030011K20Rik,Gm564
染色体号
Chr 3 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001164437.1 | Ensembl: ENSMUST00000058077
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 1
敲除长度
~159 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
TMEM212,也称为跨膜蛋白212,是一种人类基因。它编码的蛋白质属于TMEM(跨膜蛋白)家族,这些蛋白质在细胞膜上发挥重要作用,参与多种生物学过程,包括信号传导、细胞分裂和细胞迁移。TMEM212的具体功能尚未完全明确,但已有研究表明它可能与细胞骨架的调节和细胞膜的结构有关。

TMEM212基因在神经系统中尤为引人关注。一项基于全基因组功能成像方法的研究表明,TMEM212基因与大脑中负责处理面部表情的区域,特别是梭状回面孔区(FFA)的激活有关[1]。FFA是大脑中专门负责处理人脸识别的区域,其激活对于社交互动至关重要。这项研究通过功能性磁共振成像技术,发现了与对情感面部表情的神经反应相关的常见单核苷酸多态性(SNPs)。其中,位于3q26.31的TMEM212基因的SNP与FFA对负面面部表情的反应显著相关,这表明TMEM212可能参与了人脸处理的大脑区域的先天架构。

除了在神经生物学中的作用,TMEM212基因在其他生物学过程中也显示出潜在的重要性。例如,在一项对牦牛和杂交牛(Cattleyak)的附睾组织的比较转录组分析中,发现TMEM212基因在Cattleyak中的表达显著上调[2]。Cattleyak是一种雌性可育而雄性不育的杂交动物,其附睾组织中的基因表达模式与精子的成熟、运动、男性生育力、水离子通道和β防御素有关。这项研究揭示了TMEM212基因在生殖生物学中的潜在作用。

此外,TMEM212基因在乳腺癌的预测中也显示出一定的价值。一项使用转录组分析、特征选择和机器学习方法的研究发现,TMEM212基因是乳腺癌诊断的20个重要生物标志物之一[3]。这项研究使用了多种机器学习算法,包括逻辑回归(LGR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP),以高准确性和曲线下面积(AUC)来评估模型的性能。结果表明,TMEM212基因的表达水平与乳腺癌的发生发展密切相关。

综上所述,TMEM212基因在神经生物学、生殖生物学和肿瘤学中发挥着重要作用。它不仅与大脑中人脸识别的区域激活相关,还在杂交牛的生殖功能和乳腺癌的预测中显示出潜在的应用价值。未来的研究需要进一步探究TMEM212基因的详细功能及其在不同生物学过程中的作用机制,以期为相关疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Brown, A A, Jensen, J, Nikolova, Y S, Frigessi, A, Andreassen, O A. 2012. Genetic variants affecting the neural processing of human facial expressions: evidence using a genome-wide functional imaging approach. In Translational psychiatry, 2, e143. doi:10.1038/tp.2012.67. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22828495/
2. Zhao, Wangsheng, Mengal, Kifayatullah, Yuan, Meng, Yi, Chuanping, Cai, Xin. . Comparative RNA-Seq Analysis of Differentially Expressed Genes in the Epididymides of Yak and Cattleyak. In Current genomics, 20, 293-305. doi:10.2174/1389202920666190809092819. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32030088/
3. Taghizadeh, Eskandar, Heydarheydari, Sahel, Saberi, Alihossein, JafarpoorNesheli, Shabnam, Rezaeijo, Seyed Masoud. 2022. Breast cancer prediction with transcriptome profiling using feature selection and machine learning methods. In BMC bioinformatics, 23, 410. doi:10.1186/s12859-022-04965-8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36183055/