智鼠故事 
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Gbp4-KO 基因敲除小鼠
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复苏/繁育服务
基本信息
基因研究概述
质控标准
基因
基因全称
guanylate binding protein 4
基因别称
GBP-4，Mag-2，Mpa-2，Mpa2
染色体号
Chr 5 (Mouse)
NCBI ID
转录本 ID
NCBI: NM_001256005 | Ensembl: ENSMUST00000100962
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 4~5
敲除长度
~1.5 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
GBP4，即鸟苷酸结合蛋白4，是一种在免疫反应中发挥重要作用的蛋白质。GBP4属于鸟苷酸结合蛋白家族，该家族成员在病毒感染、细胞凋亡和炎症反应等过程中发挥着关键作用。GBP4的表达受到多种因素的调控，包括DNA甲基化和组蛋白修饰等表观遗传机制。GBP4在多种疾病中发挥重要作用，包括癌症、炎症性疾病和病毒感染等。
GBP4在癌症中的表达水平与患者的预后密切相关。研究表明，在胰腺癌中，GBP4的表达水平与患者生存率呈负相关。GBP4的过度表达可以促进T细胞耗竭，抑制抗肿瘤免疫反应，从而导致胰腺癌患者的预后不良。此外，GBP4的过度表达还可以上调免疫检查点基因的表达，进一步抑制T细胞的抗肿瘤免疫反应。因此，GBP4可能成为胰腺癌诊断和治疗的新靶点[1]。
在口腔和咽部癌症中，GBP4的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，在口腔和咽部癌组织中，GBP4的表达水平显著升高，而其启动子区域的甲基化水平显著降低。GBP4的过度表达可以促进癌细胞的增殖和侵袭，抑制免疫细胞的抗肿瘤免疫反应，从而导致口腔和咽部癌患者的预后不良[2]。
GBP4在胆管癌中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，在胆管癌组织中，GBP4的表达水平显著升高，而其启动子区域的甲基化水平显著降低。GBP4的过度表达可以促进癌细胞的增殖和侵袭，抑制免疫细胞的抗肿瘤免疫反应，从而导致胆管癌患者的预后不良[3]。
GBP4在非小细胞肺癌中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，GBP4的表达水平与肿瘤微环境中的免疫特征密切相关，GBP4的表达水平可以预测患者对免疫治疗的响应。GBP4的表达水平还可以预测患者对EGFR抑制剂的响应，GBP4表达水平较高的患者对EGFR抑制剂的治疗效果较好[4]。
GBP4在病毒感染中发挥重要作用。研究表明，GBP4可以与病毒感染相关的IFN调节因子7相互作用，抑制病毒感染诱导的I型干扰素的产生和抗病毒反应。GBP4的过度表达可以抑制病毒感染诱导的I型干扰素的产生，从而抑制抗病毒反应[5]。
GBP4在黑色素瘤中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，GBP4的表达水平与黑色素瘤的侵袭性和转移性密切相关，GBP4的表达水平可以预测黑色素瘤患者的预后[6]。
GBP4在牛的生长发育中也发挥重要作用。研究表明，GBP4的拷贝数变异与牛的体高和体重密切相关。GBP4的拷贝数增加可以降低GBP4的表达水平，从而影响牛的生长发育[7]。
GBP4在慢性粒细胞白血病中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，GBP4的表达水平与慢性粒细胞白血病的进展密切相关。GBP4的表达水平可以预测慢性粒细胞白血病患者的预后[8]。
GBP4在克罗恩病中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，GBP4的表达水平可以预测克罗恩病患者的预后[9]。
GBP4在肾细胞癌中的表达水平也与患者的预后密切相关。研究表明，GBP4的表达水平与肾细胞癌的预后密切相关，GBP4的表达水平可以预测肾细胞癌患者的预后[10]。
综上所述，GBP4在多种疾病中发挥重要作用，包括癌症、炎症性疾病和病毒感染等。GBP4的表达水平与患者的预后密切相关，GBP4可能成为多种疾病诊断和治疗的新靶点。
参考文献：
1. Tasiheng, Yesiboli, Lin, Xuan, Wang, Xu, Cheng, He, Liu, Chen. 2024. DNA hypo-methylation and expression of GBP4 induces T cell exhaustion in pancreatic cancer. In Cancer immunology, immunotherapy : CII, 73, 208. doi:10.1007/s00262-024-03786-3. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39110249/
2. Anić, Petra, Golubić Talić, Jasminka, Božinović, Ksenija, Grce, Magdalena, Milutin Gašperov, Nina. 2023. Methylation of Immune Gene Promoters in Oral and Oropharyngeal Cancer. In International journal of molecular sciences, 24, . doi:10.3390/ijms24097698. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37175405/
3. Liao, Haotian, Chen, Xing, Wang, Haichuan, Li, Jiaxin, Zeng, Yong. . Whole-Genome DNA Methylation Profiling of Intrahepatic Cholangiocarcinoma Reveals Prognostic Subtypes with Distinct Biological Drivers. In Cancer research, 84, 1747-1763. doi:10.1158/0008-5472.CAN-23-3298. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38471085/
4. Zhou, Weijian, Yeerkenbieke, Gaoshaer, Zhang, Yumei, Zhou, Mingwang, Li, Jin. 2024. Guanylate binding protein 4 shapes an inflamed tumor microenvironment and identifies immuno-hot tumors. In Journal of cancer research and clinical oncology, 150, 90. doi:10.1007/s00432-024-05605-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38347243/
5. Hu, Yu, Wang, Jie, Yang, Bo, Wu, Li, Sun, Bing. 2011. Guanylate binding protein 4 negatively regulates virus-induced type I IFN and antiviral response by targeting IFN regulatory factor 7. In Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950), 187, 6456-62. doi:10.4049/jimmunol.1003691. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22095711/
6. Gambichler, T, Elfering, J, Meyer, T, Nick, M, Susok, L. 2021. Protein expression of prognostic genes in primary melanoma and benign nevi. In Journal of cancer research and clinical oncology, 148, 2673-2680. doi:10.1007/s00432-021-03779-0. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34757537/
7. Cao, Xiu-Kai, Huang, Yong-Zhen, Ma, Yi-Lei, Ma, Yu-Lin, Chen, Hong. 2018. Integrating CNVs into meta-QTL identified GBP4 as positional candidate for adult cattle stature. In Functional & integrative genomics, 18, 559-567. doi:10.1007/s10142-018-0613-0. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29737453/
8. Zhang, Lu-Qiang, Liu, Jun-Jie, Liu, Li, Li, Yan-Nan, Li, Qian-Zhong. 2021. The impact of gene-body H3K36me3 patterns on gene expression level changes in chronic myelogenous leukemia. In Gene, 802, 145862. doi:10.1016/j.gene.2021.145862. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34352296/
9. Wu, Shasha, Zeng, Lin, Wang, Jisheng. . A diagnostic model based on gene biomarkers for Crohn's disease. In General physiology and biophysics, 42, 339-347. doi:10.4149/gpb_2023012. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37449318/
10. Wang, Sen, Zheng, Xiangguang, Chen, Xinglu, Shi, Xiaojun, Chen, Sansan. 2020. Prognostic and predictive value of immune/stromal-related gene biomarkers in renal cell carcinoma. In Oncology letters, 20, 308-316. doi:10.3892/ol.2020.11574. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32565957/
| 精子检测 | ① 冷冻前验证精子活力观察 ② 冷冻验证每批次进行复苏验证 | 交付状态 | 活体/精子 |
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