Yipf1-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Yipf1-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-06339

品系全称

C57BL/6JCya-Yipf1em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-230584-Yipf1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Yipf1-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-06339) 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
Yip1 domain family, member 1
基因别称
C030002N13Rik
染色体号
Chr 4 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_145550.3 | Ensembl: ENSMUST00000075693
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 3
敲除长度
~164 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
MGI:1915532Mice homozygous for a knock-out allele exhibit no detectable phenotypic abnormalities.
Yipf1,也称为Yip1 family member 1,是一种哺乳动物细胞内的Yip家族蛋白,与酵母Yip1p和Yif1p同源。Yip家族蛋白在细胞内主要定位于高尔基体和转高尔基网络,参与调控高尔基体的重组和糖链合成。Yipf1与Yipf2和Yipf6共同作用,维持高尔基体的结构和功能,并参与糖链合成过程。

研究表明,Yipf1在多种疾病中发挥重要作用,包括颅内动脉瘤、胶质母细胞瘤和肝细胞癌。颅内动脉瘤(IA)是一种脑血管异常扩张,部分IA会破裂导致蛛网膜下腔出血(aSAH),严重威胁生命健康。通过分析转录组测序数据,研究发现Yipf1等10个基因的异常表达与IA的破裂状态相关,构建的10基因签名可用于预测IA的破裂状态,为临床诊断和治疗提供新的分子标志物[1]。胶质母细胞瘤(GBM)是一种高度恶性的脑肿瘤,预后较差。研究发现,Yipf1在GBM中表达上调,且与患者生存率相关,可能成为GBM治疗的新靶点[2]。肝细胞癌(HCC)是一种常见的恶性肿瘤,微血管侵犯(MVI)是影响HCC预后的重要因素。研究发现,Yipf1等11个基因的异常表达与HCC的MVI状态相关,构建的11基因签名可用于预测HCC的预后,为临床治疗提供新的思路[3]。

综上所述,Yipf1是一种重要的Yip家族蛋白,参与调控高尔基体的重组和糖链合成。Yipf1在多种疾病中发挥重要作用,包括颅内动脉瘤、胶质母细胞瘤和肝细胞癌。Yipf1的研究有助于深入理解Yip家族蛋白的生物学功能和疾病发生机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Li, Qingqing, Wang, Peipei, Yuan, Jinlong, Mei, Yaxin, Ye, Mingquan. 2022. A two-stage hybrid gene selection algorithm combined with machine learning models to predict the rupture status in intracranial aneurysms. In Frontiers in neuroscience, 16, 1034971. doi:10.3389/fnins.2022.1034971. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36340761/
2. Alshabi, Ali Mohamed, Vastrad, Basavaraj, Shaikh, Ibrahim Ahmed, Vastrad, Chanabasayya. 2019. Identification of Crucial Candidate Genes and Pathways in Glioblastoma Multiform by Bioinformatics Analysis. In Biomolecules, 9, . doi:10.3390/biom9050201. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31137733/
3. Zhang, Jiayi, Zhang, Zheng, Yang, Chenqing, Liu, Qingguang, Song, Tao. 2025. Development of a MVI associated HCC prognostic model through single cell transcriptomic analysis and 101 machine learning algorithms. In Scientific reports, 15, 7977. doi:10.1038/s41598-025-91475-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40055377/