Cystm1-KO 基因敲除小鼠

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产品名称

Cystm1-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-11508

品系全称

C57BL/6JCya-Cystm1em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-66060-Cystm1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Cystm1-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-11508) 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
cysteine-rich transmembrane module containing 1
基因别称
0610010O12Rik
染色体号
Chr 18 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_001081365 | Ensembl: ENSMUST00000152804
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 2
敲除长度
~2.5 kb
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
Cystm1,也称为Cystatin M1,是一种编码半胱氨酸蛋白酶抑制剂的基因。Cystatin M1属于cystatin家族,这是一类能够抑制半胱氨酸蛋白酶活性的蛋白质,而半胱氨酸蛋白酶在细胞凋亡、炎症反应和肿瘤发生等多种生物学过程中发挥着重要作用。Cystatin M1在细胞内和细胞外环境中均有表达,其表达水平与多种疾病的发生和发展密切相关。Cystatin M1通过抑制半胱氨酸蛋白酶活性,可以影响细胞凋亡、炎症反应和肿瘤发生等多种生物学过程。

在脓毒性休克中,Cystatin M1作为一种潜在的生物标志物,其表达水平与疾病的发生和发展密切相关。研究发现,Cystatin M1在脓毒性休克患者中的表达水平显著上调,且与疾病的严重程度和预后相关[1]。Cystatin M1的表达水平可以作为脓毒性休克的诊断和预后评估的指标,有助于提高早期诊断的准确性和及时性。

在儿童脓毒症中,Cystatin M1同样被认为是一种潜在的生物标志物。研究发现,Cystatin M1在儿童脓毒症患者中的表达水平显著上调,且与疾病的严重程度和预后相关[2]。Cystatin M1的表达水平可以作为儿童脓毒症的辅助诊断和预后评估的指标,有助于提高早期诊断的准确性和及时性。

此外,Cystatin M1在植物中也具有重要作用。在辣椒中,Cystatin M1基因的突变体Bs5与对细菌性斑点病的抗性相关。Bs5基因编码的蛋白质在细胞膜中定位,其突变导致蛋白质长度缩短,从而影响细菌病原体的侵入和感染[3]。

在系统性红斑狼疮(SLE)中,Cystatin M1也被认为是一种潜在的生物标志物。研究发现,Cystatin M1在SLE患者中的表达水平显著上调,且与疾病的严重程度和预后相关[4]。Cystatin M1的表达水平可以作为SLE的辅助诊断和预后评估的指标,有助于提高早期诊断的准确性和及时性。

在亨廷顿病中,Cystatin M1作为一种潜在的生物标志物,其表达水平与疾病的进展和预后相关。研究发现,Cystatin M1在亨廷顿病患者中的表达水平显著上调,且与疾病的严重程度和预后相关[5]。Cystatin M1的表达水平可以作为亨廷顿病的辅助诊断和预后评估的指标,有助于提高早期诊断的准确性和及时性。

在非小细胞肺癌(NSCLC)中,Cystatin M1基因与NRG2基因融合形成了一种新的融合基因。研究发现,Cystatin M1-NRG2α融合基因在NSCLC患者中的发生率较低,但其表达水平与疾病的进展和预后相关[6]。Cystatin M1-NRG2α融合基因可以作为NSCLC的辅助诊断和预后评估的指标,有助于提高早期诊断的准确性和及时性。

综上所述,Cystatin M1作为一种编码半胱氨酸蛋白酶抑制剂的基因,在多种疾病的发生和发展中发挥着重要作用。Cystatin M1在脓毒性休克、儿童脓毒症、系统性红斑狼疮、亨廷顿病和非小细胞肺癌等多种疾病中均表现出显著的表达水平变化,其表达水平可以作为这些疾病的辅助诊断和预后评估的指标。Cystatin M1的研究有助于深入理解半胱氨酸蛋白酶抑制剂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. Kong, Chang, Zhu, Yurun, Xie, Xiaofan, Wu, Jiayu, Qian, Meizi. 2023. Six potential biomarkers in septic shock: a deep bioinformatics and prospective observational study. In Frontiers in immunology, 14, 1184700. doi:10.3389/fimmu.2023.1184700. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37359526/
2. Zhang, Wen-Yuan, Chen, Zhong-Hua, An, Xiao-Xia, Zeng, Cong-Li, Fang, Xiang-Ming. 2023. Analysis and validation of diagnostic biomarkers and immune cell infiltration characteristics in pediatric sepsis by integrating bioinformatics and machine learning. In World journal of pediatrics : WJP, 19, 1094-1103. doi:10.1007/s12519-023-00717-7. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37115484/
3. Szabó, Zoltán, Balogh, Márta, Domonkos, Ágota, Kaló, Péter, Kiss, György B. 2023. The bs5 allele of the susceptibility gene Bs5 of pepper (Capsicum annuum L.) encoding a natural deletion variant of a CYSTM protein conditions resistance to bacterial spot disease caused by Xanthomonas species. In TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik, 136, 64. doi:10.1007/s00122-023-04340-y. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36943531/
4. Li, Xiaojian, Huo, Yun, Wang, Zhenchang. . Screening of potential biomarkers of system lupus erythematosus based on WGCNA and machine learning algorithms. In Medicine, 102, e36243. doi:10.1097/MD.0000000000036243. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38013304/
5. Mastrokolias, Anastasios, Ariyurek, Yavuz, Goeman, Jelle J, 't Hoen, Peter A C, van Roon-Mom, Willeke M C. 2015. Huntington's disease biomarker progression profile identified by transcriptome sequencing in peripheral blood. In European journal of human genetics : EJHG, 23, 1349-56. doi:10.1038/ejhg.2014.281. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25626709/
6. Ou, Sai-Hong Ignatius, Xiu, Joanne, Nagasaka, Misako, Zhu, Viola W, Liu, Stephen V. 2020. Identification of Novel CDH1-NRG2α and F11R-NRG2α Fusions in NSCLC Plus Additional Novel NRG2α Fusions in Other Solid Tumors by Whole Transcriptome Sequencing. In JTO clinical and research reports, 2, 100132. doi:10.1016/j.jtocrr.2020.100132. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34589990/