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Syngr4-KO 基因敲除小鼠

Syngr4-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Syngr4-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-16552

品系全称

C57BL/6JCya-Syngr4em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-58867-Syngr4-B6J-VB

品系状态

使用本品系发表的文献需注明： Syngr4-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-16552) 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
synaptogyrin 4
基因别称
1700016O14Rik
染色体号
Chr 7 (Mouse)
NCBI ID
转录本 ID
NCBI: NM_021482.2 | Ensembl: ENSMUST00000039049
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 3
敲除长度
~0.9 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:1928903Male mice homozygous for a mutation are viable and show normal fertility.
更多信息
Syngr4，也称为synaptogyrin-4，是一种在神经元中表达的蛋白质，与神经突触的形成和功能密切相关。Syngr4属于synaptogyrin家族，该家族成员是一类含有两个C2结构域的膜蛋白，主要在神经系统中表达。C2结构域是蛋白质与膜磷脂结合的区域，因此Syngr4可能通过这一结构域与神经元膜相互作用，参与神经突触的信号传递和调控。

Syngr4在多种神经退行性疾病中发挥重要作用。例如，在肌萎缩侧索硬化症（amyotrophic lateral sclerosis, ALS）中，Syngr4的表达水平异常，可能与疾病的发生和发展相关。ALS是一种以运动神经元进行性退化为特征的神经退行性疾病，其病因和发病机制尚不完全清楚。研究发现，在ALS模型小鼠的神经元中，Syngr4的表达水平发生改变，这可能是由于神经元内部蛋白质调控机制紊乱导致的。因此，Syngr4的表达异常可能是ALS发病的一个重要因素。

除了在神经系统中发挥作用，Syngr4还与乳腺癌的发生和发展相关。研究发现，Syngr4在乳腺癌细胞中的表达水平较高，且其表达水平与乳腺癌患者的预后相关。Syngr4可能通过影响细胞增殖、迁移和肿瘤相关巨噬细胞的极化等过程，促进乳腺癌的发生和发展。因此，Syngr4可能成为乳腺癌治疗的一个新的靶点。

此外，Syngr4还与冠状动脉疾病（coronary artery disease, CAD）相关。CAD是一种常见的动脉粥样硬化性疾病，其发病机制与免疫细胞浸润和炎症反应密切相关。研究发现，Syngr4的表达水平在CAD患者的冠状动脉组织中发生改变，且与免疫细胞浸润程度相关。这提示Syngr4可能参与CAD的发生和发展，为其诊断和治疗提供新的思路。

综上所述，Syngr4是一种在神经系统中表达的蛋白质，参与神经突触的形成和功能调控。Syngr4在多种疾病中发挥重要作用，包括肌萎缩侧索硬化症、乳腺癌和冠状动脉疾病。深入研究Syngr4的生物学功能和调控机制，有助于揭示相关疾病的发病机制，为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略[1,2,3]。

参考文献：
1. Marques, Rita F, Duncan, Kent E. . SYNGR4 and PLEKHB1 deregulation in motor neurons of amyotrophic lateral sclerosis models: potential contributions to pathobiology. In Neural regeneration research, 17, 266-270. doi:10.4103/1673-5374.317960. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34269186/
2. Ma, Jie, Wang, Hongtao, Gui, Zhengwei, Yang, Yuanrong. 2025. Unveiling the role of SYNGR4 in breast cancer development: a novel target for immunotherapy. In Frontiers in oncology, 14, 1490073. doi:10.3389/fonc.2024.1490073. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39902127/
3. Zhao, Mei, Li, Wanying, Peng, Simin, Wang, Ding, Zheng, Jinghui. 2025. Machine Learning for Chromatin Regulators in Coronary Artery Disease Diagnosis. In Cardiovascular & hematological disorders drug targets, , . doi:10.2174/011871529X352182250207062210. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39976036/

资料下载

S-KO-16552_6J_58867_Syngr4_Exon 3_strategy.pdf
S-KO-16552_6J_58867_Syngr4_Exon 3_strategy.pdf
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