Gm550-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Gm550-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-05901

品系全称

C57BL/6JCya-Gm550em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-225852-Gm550-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Gm550-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-05901) 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
predicted gene 550
基因别称
-
染色体号
Chr 19 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001362427.1 | Ensembl: ENSMUST00000235513
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 2~6
敲除长度
~3399 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
基因Gm550,也称为NFAT结合位点GM550,是位于人类粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(GM-CSF)基因启动子上游增强子区的一个关键转录因子结合位点。GM-CSF基因编码的蛋白质在调节免疫应答、炎症反应以及骨髓细胞的生长和分化等方面发挥重要作用。GM-CSF的表达受到精细调控,其增强子区域包含了多个转录因子结合位点,其中包括三个已知的NFAT(活化T细胞核因子)结合位点:GM170、GM330和GM550[1]。

GM550位点在GM-CSF基因的转录调控中起着至关重要的作用。研究发现,GM550位点与其他NFAT结合位点(GM330和GM420)以及转录因子AP-1存在相互作用,共同调节GM-CSF的表达[1]。这些转录因子之间的协同作用对于GM-CSF基因的精细调控至关重要,确保了GM-CSF在免疫应答和炎症反应中的适时表达。

GM550位点具有高度保守的GGA(N)9TCA序列,这与远端白细胞介素-2(IL-2)NFAT位点的保守序列相似[1]。研究还发现,GM550位点位于一个160-bp的HincII-BalI片段中,该片段被定义为增强子的核心区域。GM550位点的这种特殊位置和序列特征表明,它可能在GM-CSF基因的转录调控中发挥着关键作用。

除了GM550位点外,GM-CSF基因的增强子区域还包含了GM170、GM330和GM420等其他NFAT结合位点。GM170位点虽然也含有保守的GGA和TCA序列,但这两个序列之间由15个碱基分隔,导致其无法与AP-1和NFATp形成协同结合,从而在增强子功能中表现出较差的活性[1]。相比之下,GM330和GM420位点与GM550位点具有相似的协同结合活性,并且与增强子区域内的DNase I超敏感位点密切相关。

在肿瘤治疗方面,研究发现肿瘤是一种动态系统,容易对分子靶向药物产生耐药性。为了克服耐药性,组合治疗成为一种重要的策略。通过分析肿瘤样本的转录组数据,研究人员发现了一种新的组合治疗设计范式,该范式利用肿瘤适应性过程来识别作为药物靶点的关键基因。这种方法基于差异共表达和帕累托优化,可以挖掘高通量转录组数据,以研究药物诱导的肿瘤适应性。例如,在一项研究中,研究人员将这种方法应用于一组ER(+)乳腺癌样本,通过共表达和通路分析验证了来曲唑诱导的肿瘤适应性。基于共表达模式,他们确定了10个基因作为与来曲唑联合治疗的潜在靶点,其中包括EPCAM基因,这是一个来曲唑诱导的关键基因,并且已经有针对该基因的癌症治疗药物被开发出来[2]。

综上所述,基因Gm550作为GM-CSF基因增强子区域的一个关键转录因子结合位点,在GM-CSF基因的转录调控中发挥着重要作用。GM550位点与其他NFAT结合位点以及转录因子AP-1存在协同作用,共同调节GM-CSF的表达。此外,肿瘤治疗研究中发现,利用肿瘤适应性过程可以识别作为药物靶点的关键基因,为组合治疗提供了新的思路和策略。

参考文献:
1. Cockerill, P N, Bert, A G, Jenkins, F, Shannon, M F, Vadas, M A. . Human granulocyte-macrophage colony-stimulating factor enhancer function is associated with cooperative interactions between AP-1 and NFATp/c. In Molecular and cellular biology, 15, 2071-9. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7891702/
2. Penrod, Nadia M, Greene, Casey S, Moore, Jason H. 2014. Predicting targeted drug combinations based on Pareto optimal patterns of coexpression network connectivity. In Genome medicine, 6, 33. doi:10.1186/gm550. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24944582/