Tarbp1-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Tarbp1-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-04865

品系全称

C57BL/6JCya-Tarbp1em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-212728-Tarbp1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Tarbp1-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-04865) 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
TAR RNA binding protein 1
基因别称
Gm17296,Gm179
染色体号
Chr 8 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001159907.1 | Ensembl: ENSMUST00000170518
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 7~14
敲除长度
~8509 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
Tarbp1,也称为TAR (HIV-1) RNA 结合蛋白 1,是一种在多种生物学过程中发挥重要作用的RNA结合蛋白。Tarbp1参与调控RNA的稳定性和功能,影响基因表达和生物学过程。此外,Tarbp1还在多种疾病中发挥重要作用,包括注意力缺陷多动障碍(ADHD)、肝细胞癌(HCC)、白斑病和阿尔茨海默病等。

注意力缺陷多动障碍(ADHD)是一种神经发育障碍,其特征为注意力不集中、过度活跃和冲动行为。研究表明,Tarbp1与ADHD的发生和发展密切相关。在一项针对成年ADHD患者的研究中,发现Tarbp1的DNA甲基化水平与ADHD症状相关[2]。这表明Tarbp1可能通过表观遗传机制影响ADHD的发生和发展。

肝细胞癌(HCC)是一种常见的恶性肿瘤,其发生和发展与多种基因的异常表达相关。研究发现,Tarbp1在HCC中过表达,并参与调控HCC的代谢重编程。在HCC细胞中,Tarbp1通过甲基化和稳定一组特定的tRNA,促进谷氨酰胺转运蛋白ASCT2的表达,从而增加谷氨酰胺的摄取和利用,促进HCC细胞的生长和增殖[1]。此外,Tarbp1的表达与HCC患者的预后不良相关[3][4]。

白斑病是一种自身免疫性疾病,其特征为唾液腺和泪腺的炎症。研究表明,Tarbp1在韩国白斑病患者中具有易感性。在韩国白斑病患者的全外显子测序数据中,发现Tarbp1基因的变异与白斑病的发生相关[5]。

阿尔茨海默病(Alzheimer's disease)是一种常见的神经退行性疾病,其特征为认知功能下降和记忆力减退。研究表明,Tarbp1在阿尔茨海默病的发生和发展中发挥重要作用。在阿尔茨海默病患者的脑组织中,发现Tarbp1的表达水平显著上调。此外,Tarbp1的表达与阿尔茨海默病患者的预后不良相关[6]。

综上所述,Tarbp1是一种重要的RNA结合蛋白,参与调控RNA的稳定性和功能,影响基因表达和生物学过程。Tarbp1在多种疾病中发挥重要作用,包括注意力缺陷多动障碍(ADHD)、肝细胞癌(HCC)、白斑病和阿尔茨海默病等。深入研究Tarbp1的功能和机制,有助于理解这些疾病的发病机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Shi, Xiaoyan, Zhang, Yangyi, Wang, Yuci, Cai, Jiabin, Chen, Hao. 2024. The tRNA Gm18 methyltransferase TARBP1 promotes hepatocellular carcinoma progression via metabolic reprogramming of glutamine. In Cell death and differentiation, 31, 1219-1234. doi:10.1038/s41418-024-01323-4. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38867004/
2. Weiß, Annika L, Meijer, Mandy, Budeus, Bettina, Franke, Barbara, Klein, Marieke. 2020. DNA methylation associated with persistent ADHD suggests TARBP1 as novel candidate. In Neuropharmacology, 184, 108370. doi:10.1016/j.neuropharm.2020.108370. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33137342/
3. Hua, Shengni, Ji, Zhonghua, Quan, Yingyao, He, Xu, Lu, Ligong. 2020. Identification of hub genes in hepatocellular carcinoma using integrated bioinformatic analysis. In Aging, 12, 5439-5468. doi:10.18632/aging.102969. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32213663/
4. Li, Jianchun, Wang, Xiaojia, Yang, Jieke, Liu, Tongtong, Wang, Li. 2020. Identification of Hub Genes in Hepatocellular Carcinoma Related to Progression and Prognosis by Weighted Gene Co-Expression Network Analysis. In Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research, 26, e920854. doi:10.12659/MSM.920854. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32200387/
5. Shen, Qingxia, Lee, Kwanghwan, Han, Seong Kyu, Kim, Sanguk, Lee, Jae Hoon. 2019. Variants at potential loci associated with Sjogren's syndrome in Koreans: A genetic association study. In Clinical immunology (Orlando, Fla.), 207, 79-86. doi:10.1016/j.clim.2019.07.010. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31349012/
6. Ahammad, Ishtiaque, Lamisa, Anika Bushra, Bhattacharjee, Arittra, Keya, Chaman Ara, Salimullah, Md. . AITeQ: a machine learning framework for Alzheimer's prediction using a distinctive five-gene signature. In Briefings in bioinformatics, 25, . doi:10.1093/bib/bbae291. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38877887/