Hebp2-KO 基因敲除小鼠

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复苏/繁育服务
产品名称

Hebp2-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-20701

品系全称

C57BL/6JCya-Hebp2em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-56016-Hebp2-B6J-VB

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Hebp2-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-20701) 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
heme binding protein 2
基因别称
SOUL
染色体号
Chr 10 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_019487 | Ensembl: ENSMUST00000020000
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 1~3
敲除长度
~3.4 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
HEBP2,也称为Heme-binding Protein 2,是一种重要的蛋白质,参与多种生物学过程。HEBP2是一种结合血红素的蛋白,在细胞内具有多种功能,包括细胞信号传导、细胞周期调控和细胞凋亡等。HEBP2的表达和功能异常与多种疾病的发生和发展密切相关,包括癌症、神经母细胞瘤和卵巢癌等。

在癌症中,HEBP2的表达和功能异常与肿瘤的发生和发展密切相关。研究发现,HEBP2的表达在多种癌症组织中显著升高,包括乳腺癌、肺癌和卵巢癌等。HEBP2的表达升高与肿瘤的侵袭性和转移性有关,并且与患者的预后不良相关。HEBP2可以通过多种机制影响肿瘤的发生和发展,包括影响细胞周期调控、促进细胞凋亡和影响肿瘤微环境等。

例如,在乳腺癌中,HEBP2的表达升高与肿瘤的侵袭性和转移性有关。HEBP2可以通过影响细胞周期调控和促进细胞凋亡来影响乳腺癌的发生和发展。此外,HEBP2还可以通过影响肿瘤微环境来促进乳腺癌的侵袭和转移。研究发现,HEBP2的表达升高与肿瘤相关巨噬细胞的极化有关,从而促进肿瘤的生长和转移。此外,HEBP2还可以通过影响细胞信号传导通路来影响乳腺癌的发生和发展[1]。

在神经母细胞瘤中,HEBP2的表达升高与患者的预后不良相关。HEBP2可以通过影响细胞周期调控和促进细胞凋亡来影响神经母细胞瘤的发生和发展。此外,HEBP2还可以通过影响肿瘤微环境来促进神经母细胞瘤的生长和转移[2]。

在卵巢癌中,HEBP2的表达升高与肿瘤的侵袭性和转移性有关。HEBP2可以通过影响细胞周期调控和促进细胞凋亡来影响卵巢癌的发生和发展。此外,HEBP2还可以通过影响肿瘤微环境来促进卵巢癌的侵袭和转移。研究发现,HEBP2的表达升高与肿瘤相关巨噬细胞的极化有关,从而促进肿瘤的生长和转移[3]。

此外,HEBP2还与其他疾病的发生和发展密切相关,包括精神疾病和肌肉疾病等。研究发现,HEBP2的表达异常与精神分裂症和双相情感障碍的发生和发展相关[4]。此外,HEBP2的表达异常还与肌肉疾病的发生和发展相关,包括肌肉退化和肌肉损伤等[5]。

综上所述,HEBP2是一种重要的蛋白质,参与多种生物学过程。HEBP2的表达和功能异常与多种疾病的发生和发展密切相关,包括癌症、神经母细胞瘤和卵巢癌等。HEBP2的研究有助于深入理解这些疾病的发病机制,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Kim, Hye Rim, Hong, Jin-Kyung, Kim, Yongsub, Choi, Jeong-Yun. 2024. HEBP2 affects sensitivity to cisplatin and BCNU but not to paclitaxel in MDA-MB-231 breast cancer cells. In Toxicological research, 40, 561-569. doi:10.1007/s43188-024-00249-w. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39345749/
2. Currie, David, Wong, Nicole, Zane, Isabelle, Huntley, Derek, Montano, Ximena. 2024. A Potential Prognostic Gene Signature Associated with p53-Dependent NTRK1 Activation and Increased Survival of Neuroblastoma Patients. In Cancers, 16, . doi:10.3390/cancers16040722. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38398114/
3. Yang, BiKang, Dai, Miao. 2024. High-dimensional deconstruction of ovarian cancer at single-cell precision reveals HEBP2 that reshape the TIME and drive carboplatin resistance. In Translational oncology, 44, 101917. doi:10.1016/j.tranon.2024.101917. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38554571/
4. Shen, Jing, Xiao, Chenxu, Qiao, Xiwen, Pan, Julong, Feng, Yu. 2024. A diagnostic model based on bioinformatics and machine learning to differentiate bipolar disorder from schizophrenia and major depressive disorder. In Schizophrenia (Heidelberg, Germany), 10, 16. doi:10.1038/s41537-023-00417-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38355593/
5. Muniz, Maria Malane Magalhães, Fonseca, Larissa Fernanda Simielli, Magalhães, Ana Fabrícia Braga, Chardulo, Artur Loyola, de Albuquerque, Lucia Galvão. 2020. Use of gene expression profile to identify potentially relevant transcripts to myofibrillar fragmentation index trait. In Functional & integrative genomics, 20, 609-619. doi:10.1007/s10142-020-00738-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32285226/