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Gem-KO 基因敲除小鼠

Gem-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Gem-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-16363

品系全称

C57BL/6JCya-Gemem1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-14579-Gem-B6J-VB

品系状态

使用本品系发表的文献需注明： Gem-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-16363) 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
GTP binding protein overexpressed in skeletal muscle
基因别称
-
染色体号
Chr 4 (Mouse)
NCBI ID
转录本 ID
NCBI: NM_010276 | Ensembl: ENSMUST00000108304
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 3
敲除长度
~0.7 kb
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
MGI:99844Mice homozygous for a knock-out allele exhibit impaired glucose tolerance, decreased insulin secretion and abnormal calcium handling in pancreatic beta-cells.
更多信息
基因Gem是生物信息学中用于基因-环境相互作用（GEI）分析的软件工具，它能够处理和分析大规模样本中的基因和环境因素对复杂性状的影响。Gem不仅支持多种GEI模型，还能对环境因素进行校正，并通过多线程技术提高计算效率。此外，Gem还能进行基因主效应和交互效应的联合测试，适用于连续和二元表型。

Gem在分析大规模样本时具有明显的优势，能够解决现有软件程序在处理大规模数据时的局限性。例如，Westerman等人开发了一种名为GEM的软件程序，支持包括多个GEI项、调整GEI协变量和稳健推断的功能，同时允许多线程以减少计算时间。GEM可以执行GEI测试以及连续和二元表型的基因主效应和交互效应的联合测试。通过模拟实验，研究者展示了GEM在处理数百万样本时的可扩展性，并克服了现有软件程序的局限性[1]。

除了GEM，还有其他一些与基因和环境相互作用相关的软件和模型，例如LA-GEM。LA-GEM是一种基因表达插补方法，它通过纳入局部祖先信息来提高对非欧洲人群，特别是非洲裔美国人基因表达的预测准确性。这种方法在非洲裔美国人肝细胞原代培养物上的测试中表现良好，并成功预测了2559个基因的表达，其中546个基因是LA-GEM独有的，包括CYP3A5基因，该基因对药物代谢至关重要[2]。

此外，T-GEM是一种可解释的深度学习模型，用于基于基因表达的表型预测。T-GEM模型能够模拟基因-基因相互作用，并用于基于基因表达的癌症相关表型的预测，包括癌症类型预测和免疫细胞类型分类。研究者通过分析T-GEM的学习机制发现，模型的早期层具有更广泛的注意力，而更高层则更专注于与表型相关的基因。此外，T-GEM的自注意力机制能够捕获与预测表型相关的关键生物学功能[3]。

基因Gem的研究和应用为我们提供了深入理解复杂性状和疾病发生机制的新工具和方法。Gem能够帮助我们识别基因变异对环境因素影响复杂性状的修饰作用，从而提高我们对复杂疾病和性状的遗传结构的理解。同时，Gem等软件工具和模型的发展也为我们提供了新的研究思路和方法，以应对大规模生物信息学数据带来的挑战。

综上所述，基因Gem是一种重要的生物信息学工具，用于分析基因和环境因素对复杂性状的影响。Gem在处理大规模样本时具有明显的优势，能够解决现有软件程序在处理大规模数据时的局限性。此外，Gem等软件工具和模型的发展也为我们提供了新的研究思路和方法，以应对大规模生物信息学数据带来的挑战。基因Gem的研究和应用为我们提供了深入理解复杂性状和疾病发生机制的新工具和方法。

参考文献：
1. Westerman, Kenneth E, Pham, Duy T, Hong, Liang, Chen, Han, Manning, Alisa K. . GEM: scalable and flexible gene-environment interaction analysis in millions of samples. In Bioinformatics (Oxford, England), 37, 3514-3520. doi:10.1093/bioinformatics/btab223. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34695175/
2. Mishra, Mrinal, Nahlawi, Layan, Zhong, Yizhen, Alarcon, Cristina, Perera, Minoli A. . LA-GEM: imputation of gene expression with incorporation of Local Ancestry. In Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing, 29, 341-358. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38160291/
3. Zhang, Ting-He, Hasib, Md Musaddaqul, Chiu, Yu-Chiao, Chen, Yidong, Huang, Yufei. 2022. Transformer for Gene Expression Modeling (T-GEM): An Interpretable Deep Learning Model for Gene Expression-Based Phenotype Predictions. In Cancers, 14, . doi:10.3390/cancers14194763. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36230685/

资料下载

S-KO-16363_6J_14579_Gem_Exon 3_strategy.pdf
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