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Sgsm2-KO 基因敲除小鼠

Sgsm2-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Sgsm2-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-15595

品系全称

C57BL/6JCya-Sgsm2em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-97761-Sgsm2-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明： Sgsm2-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-15595) were purchased from Cyagen.
交付类型
周龄
性别
基因型
数量
KO小鼠库模型

基本信息

基因研究概述

质控标准

基因
基因全称
small G protein signaling modulator 2
基因别称
D630003G22Rik，Rutbc1，mKIAA0397
染色体号
Chr 11 (Mouse)
NCBI ID
转录本 ID
NCBI: NM_001374688.1 | Ensembl: ENSMUST00000081799
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 3~13
敲除长度
~9432 bp
下载方案
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
更多信息
SGSM2，即小G蛋白信号调节因子2，是一种重要的信号转导蛋白。它参与了多种生物学过程，包括细胞增殖、分化和凋亡等。SGSM2的功能与其与其他蛋白质的相互作用密切相关。例如，SGSM2可以与Rab2a GTP酶激活蛋白（GAP）相互作用，调节细胞内物质的运输和定位。此外，SGSM2还可以与其他信号转导蛋白相互作用，如雌激素受体α（ERα），影响基因的表达和调控。

SGSM2在多种疾病的发生和发展中发挥了重要作用。例如，研究表明，SGSM2在甲状腺癌和乳腺癌中异常表达，与肿瘤的发生和进展密切相关。此外，SGSM2在葡萄膜黑色素瘤（UVM）中也表现出高表达，与患者的预后不良相关。研究发现，SGSM2的表达水平与患者的总生存期、无进展生存期和疾病特异性生存期呈负相关。此外，SGSM2的表达还与免疫浸润、免疫检查点基因和微卫星不稳定性（MSI）相关。这表明SGSM2可能参与了免疫逃逸和肿瘤微环境的形成，从而影响肿瘤的发生和进展。

SGSM2还与脂质代谢和胰岛素分泌相关。研究发现，SGSM2的基因多态性与低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平相关，且年龄对这种关联具有修饰作用。此外，SGSM2的低频编码变异与空腹胰岛素浓度相关。这表明SGSM2可能参与了脂质代谢和胰岛素分泌的调控，进而影响葡萄糖代谢和糖尿病的发生。

SGSM2还与慢性肾病（CKD）的发生和进展相关。研究发现，SGSM2在唾液中的表达水平与CKD患者的诊断和预后相关。SGSM2可能参与了肾纤维化和其他相关疾病的发生，如矿物质和骨代谢异常。

SGSM2在多种疾病的发生和发展中发挥了重要作用，包括甲状腺癌、乳腺癌、葡萄膜黑色素瘤、脂质代谢和胰岛素分泌异常以及慢性肾病等。SGSM2可能参与了免疫逃逸和肿瘤微环境的形成，影响肿瘤的发生和进展。此外，SGSM2还与脂质代谢和胰岛素分泌相关，进而影响葡萄糖代谢和糖尿病的发生。SGSM2的研究有助于深入理解其在多种疾病中的作用机制，为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10]。

参考文献：
1. Geng, Ruijie, Li, Zezhi, Yu, Shunying, Yi, Zhenghui, Fang, Yiru. 2019. Weighted gene co-expression network analysis identifies specific modules and hub genes related to subsyndromal symptomatic depression. In The world journal of biological psychiatry : the official journal of the World Federation of Societies of Biological Psychiatry, 21, 102-110. doi:10.1080/15622975.2018.1548782. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30489189/
2. Liang, Demao, Zhang, Qiuli, Pang, Yanhua, Yan, Rili, Ke, Yi. . SGSM2 in Uveal Melanoma: Implications for Survival, Immune Infiltration, and Drug Sensitivity. In Protein and peptide letters, 31, 894-905. doi:10.2174/0109298665341953240926041613. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39501960/
3. Jiang, Pengcheng, Pan, Ying, Liu, Zhihua, Liu, Xiaowei. 2018. SGSM2, a putative Rab2a GAP, regulates lysozyme sorting in Paneth cells. In Science China. Life sciences, 61, 860-863. doi:10.1007/s11427-017-9267-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29527623/
4. Xiao, Jin, Bingxin, W U, Miaoyang, Lin, Luoqi, Lin, Danping, X U. . Clinical efficacy and gene chip expression analysis of Shenzhu Guanxin recipe granules in patients with intermediate coronary lesions. In Journal of traditional Chinese medicine = Chung i tsa chih ying wen pan, 44, 545-553. doi:10.19852/j.cnki.jtcm.20240308.004. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38767639/
5. Ye, Yanrong, Chen, Zhe, Shen, Yun, Qin, Yan, Wang, Hao. 2021. Development and validation of a four-lipid metabolism gene signature for diagnosis of pancreatic cancer. In FEBS open bio, 11, 3153-3170. doi:10.1002/2211-5463.13074. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33386701/
6. Lin, Peng-Chan, Chen, Hui-O, Lee, Chih-Jung, Shen, Meng-Ru, Chiang, Jung-Hsien. 2021. Comprehensive assessments of germline deletion structural variants reveal the association between prognostic MUC4 and CEP72 deletions and immune response gene expression in colorectal cancer patients. In Human genomics, 15, 3. doi:10.1186/s40246-020-00302-3. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33431054/
7. Picolo, Bianca Uliana, Silva, Nathália Rabello, Martins, Mário Machado, Alonso-Goulart, Vivian, Saraiva da Silva, Luciana. 2025. Salivary proteomics profiling reveals potential biomarkers for chronic kidney disease: a pilot study. In Frontiers in medicine, 11, 1302637. doi:10.3389/fmed.2024.1302637. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39895822/
8. Piryaei, Zeynab, Salehi, Zahra, Ebrahimie, Esmaeil, Ebrahimi, Mansour, Kavousi, Kaveh. 2023. Meta-analysis of integrated ChIP-seq and transcriptome data revealed genomic regions affected by estrogen receptor alpha in breast cancer. In BMC medical genomics, 16, 219. doi:10.1186/s12920-023-01655-z. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37715225/
9. Huyghe, Jeroen R, Jackson, Anne U, Fogarty, Marie P, Laakso, Markku, Mohlke, Karen L. 2012. Exome array analysis identifies new loci and low-frequency variants influencing insulin processing and secretion. In Nature genetics, 45, 197-201. doi:10.1038/ng.2507. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23263489/
10. Dumitrescu, Logan, Brown-Gentry, Kristin, Goodloe, Robert, Relling, Mary V, Crawford, Dana C. 2011. Evidence for age as a modifier of genetic associations for lipid levels. In Annals of human genetics, 75, 589-97. doi:10.1111/j.1469-1809.2011.00664.x. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21777205/

资料下载

S-KO-15595_6J_97761_Sgsm2_Exon 3~13_A_strategy.pdf
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