Spef1-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Spef1-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-13483

品系全称

C57BL/6JCya-Spef1em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-70997-Spef1-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Spef1-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-13483) 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
sperm flagellar 1
基因别称
4931426K16Rik,Clamp
染色体号
Chr 2 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_027641.2 | Ensembl: ENSMUST00000110218
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 3
敲除长度
~157 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
Spef1,即精子特异性表达基因1(Sperm-specific gene 1),是一种在多种物种中保守表达的基因。Spef1及其同源基因Spef2在哺乳动物、其他脊椎动物、果蝇和具有运动纤毛或鞭毛的原生动物中均有发现。Spef1蛋白含有两个保守结构域,其中一个在基因的两个同源体中都得到了更强的保守。在成年小鼠睾丸中,Spef1主要在成年睾丸中表达,这表明它可能在精子发生过程中发挥作用。通过使用针对重组Spef1的抗体,研究人员展示了Spef1在成年小鼠睾丸的生精上皮中的特定定位模式。进一步的免疫组织化学分析使用电子显微镜显示,Spef1存在于发育中和附睾精子的尾部,位于纤维鞘内部和精子鞭毛的外致密纤维周围[1]。

在另一项研究中,Spef1基因被用作数字PCR检测红细胞浓缩物中残留白细胞数量的内部对照。该研究评估了数字PCR技术在白细胞计数中的应用,Spef1基因被添加到整个检测过程中作为内部对照。数字PCR技术被证明可以可靠地检测至少0.4个白细胞/检测。该研究表明,数字PCR可以作为一种替代方法来检测白细胞数量,其敏感性、特异性和重复性与流式细胞术相当。此外,该技术还允许在较长时间内收集样本,并实现自动化,为常规质量控制提供了有吸引力的特性[2]。

在卵巢癌研究中,Spef1基因被确定为构建共识机器学习驱动签名(CMLS)的关键基因之一。该研究通过整合多中心队列的五个多组学数据集,使用十种聚类算法和九十九种机器学习模型,对卵巢癌的分子亚型和风险分层进行了细化。研究确定了两种预后显著的癌症亚型,其中Spef1基因在CMLS中发挥了重要作用。CMLS高表达的患者表现出较差的预后,并具有“冷肿瘤”表型,这表明免疫抑制性微环境富含MDSCs、CAFs和Tregs。此外,该组还表现出更高的肿瘤突变负荷(TMB)和肿瘤新抗原负荷(TNB),这些因素与对免疫治疗更积极反应相关。相比之下,CMLS低表达组尽管也表现出“冷肿瘤”表型,但具有较好的预后,并对化疗反应更敏感。该研究强调了Spef1基因在卵巢癌分子亚型和风险分层中的潜在作用,为卵巢癌的精准治疗提供了新的思路[3]。

综上所述,Spef1基因在多种生物学过程中发挥着重要作用。Spef1在精子发生过程中的表达及其在精子鞭毛中的定位表明其在生殖过程中的重要性。此外,Spef1基因在数字PCR技术中的应用为红细胞浓缩物中白细胞计数的质量控制提供了新的方法。在卵巢癌研究中,Spef1基因作为关键基因之一,参与了卵巢癌分子亚型和风险分层的构建,为卵巢癌的精准治疗提供了新的思路。Spef1基因的研究不仅有助于深入理解其在生殖和疾病发生中的作用机制,还为相关疾病的治疗和预防提供了新的策略。

参考文献:
1. Chan, Sarah W, Fowler, Kerry J, Choo, K H Andy, Kalitsis, Paul. . Spef1, a conserved novel testis protein found in mouse sperm flagella. In Gene, 353, 189-99. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15979255/
2. Doescher, A, Loges, U, Petershofen, E K, Müller, T H. 2017. Evaluation of droplet digital PCR for quantification of residual leucocytes in red blood cell concentrates. In Vox sanguinis, 112, 744-750. doi:10.1111/vox.12566. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28967676/
3. Zhang, Jing, He, Shanshan, Ying, Hongjun. 2024. RETRACTED: Refining molecular subtypes and risk stratification of ovarian cancer through multi-omics consensus portfolio and machine learning. In Environmental toxicology, 40, E1-E16. doi:10.1002/tox.24222. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38480676/