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Polr2k-KO Mouse
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Polr2k-KO Mouse

Common Name
Polr2k-KO
제품 ID
S-KO-18383
Backgroud
C57BL/6JCya
품종 계통계통 ID
KOCMP-17749-Polr2k-B6J-VB
상태
Research and Development
이 마우스 계통을 논문에서 사용할 경우, “Polr2k-KO Mouse (카탈로그 번호 S-KO-18383)은 Cyagen에서 구입하였습니다.”라고 명시해 주시기 바랍니다.
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KO Models

기본 정보

품종 계통

Polr2k-KO

품종 계통계통 ID

KOCMP-17749-Polr2k-B6J-VB

유전자명

Polr2k

제품 ID

S-KO-18383

유전자 별칭

MafY, Mt1a, RPB12, RPABC4, RPB7.0, RPB10alpha, ABC10-alpha

배경

C57BL/6JCya

NCBI ID

17749

변형 내용

Conventional knockout

염색체

Chr 15

Phenotype

MGI:102725

Datasheet

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적용 분야

--

더보기

희귀질환 데이터 센터(RDDC) >>

품종 계통 설명

Ensembl 전사체 ID

ENSMUST00000057177

NCBI 전사체 ID

NM_001039368

타겟 영역

Exon 2~3

유효 영역 크기

~1.6 kb

유전자 연구 개요

Polr2k, also known as RNA polymerase II subunit K, is a component of the RNA polymerase II complex. This complex is crucial for transcribing DNA into messenger RNA, thus playing a fundamental role in gene expression, a process vital for various biological functions and the normal operation of cells [4,5,6].

In various disease-related studies, Polr2k has emerged as a potentially important gene. In nonspecific orbital inflammation (NSOI), it was identified as one of the seven purine metabolism-related genes (PMGs) closely associated with the disease. Functional analyses indicated its possible involvement in processes like peroxisome targeting sequence binding, seminiferous tubule development, and ciliary transition zone organization, and it showed promising diagnostic capabilities in differentiating NSOI from non-affected states [1].

In chronic kidney disease (CKD), Polr2k was screened from the co-expression network in peripheral blood mononuclear cells (PBMC), and its correlation with clinical parameters such as serum creatinine levels and estimated glomerular filtration rate demonstrated its clinical relevance [2].

In Parkinson's disease, through integrated analysis of single-cell RNA sequencing and bulk transcriptome data, Polr2k was identified as one of the pyroptosis-related diagnostic genes, and a diagnostic model based on it showed good performance [3].

In pneumonia, it was determined as an important protein-encoding gene in the protein-protein interaction (PPI) network constructed from predicted target genes of differentially expressed miRNAs [4].

In hepatocellular carcinoma (HCC), POLR2K was among the genes involved in transcription and protein biosynthesis that were up-regulated [6].

In mantle cell lymphoma (MCL), POLR2K was identified as a hub gene in the top weighted network, and the blue module containing it might play a vital role in MCL pathogenesis [7].

In colorectal cancer, POLR2K was identified as a hub gene among the HSF4 methylation-related genes, with HSF4 methylation potentially being one of the ways to mediate the CRC process [8].

In breast cancer, POLR2K was ranked as one of the best cancer immunotherapy-related proteins predicted by a model using molecular descriptors and artificial neural networks [9].

In conclusion, Polr2k, as an important part of the RNA polymerase II complex, is involved in fundamental gene-expression processes. Its role in various diseases such as NSOI, CKD, Parkinson's disease, pneumonia, HCC, MCL, colorectal cancer, and breast cancer has been revealed through multiple studies. These findings contribute to a better understanding of the molecular mechanisms of these diseases and may potentially lead to new diagnostic and therapeutic strategies.

References:
1. Wu, Zixuan, Fang, Chi, Hu, Yi, Yao, Xiaolei, Peng, Qinghua. 2024. Bioinformatic validation and machine learning-based exploration of purine metabolism-related gene signatures in the context of immunotherapeutic strategies for nonspecific orbital inflammation. In Frontiers in immunology, 15, 1318316. doi:10.3389/fimmu.2024.1318316. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38605967/
2. Xia, Jia, Hou, Yutong, Cai, Anxiang, Huang, Masha, Mou, Shan. 2023. An integrated co-expression network analysis reveals novel genetic biomarkers for immune cell infiltration in chronic kidney disease. In Frontiers in immunology, 14, 1129524. doi:10.3389/fimmu.2023.1129524. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36875100/
3. Wang, Lin, Qin, Yidan, Song, Jia, Li, Jia, Chen, Jiajun. 2024. Integrated analysis of single-cell RNA sequencing and bulk transcriptome data identifies a pyroptosis-associated diagnostic model for Parkinson's disease. In Scientific reports, 14, 28548. doi:10.1038/s41598-024-80185-9. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39558055/
4. Huang, Sai, Feng, Cong, Zhai, Yong-Zhi, Lv, Fa-Qin, Li, Tan-Shi. 2017. Identification of miRNA biomarkers of pneumonia using RNA-sequencing and bioinformatics analysis. In Experimental and therapeutic medicine, 13, 1235-1244. doi:10.3892/etm.2017.4151. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28413462/
5. Bhandari, Nikita, Acharya, Disha, Chatterjee, Annesha, Malakar, Pushkar, Shukla, Sudhanshu K. 2023. Pan-cancer integrated bioinformatic analysis of RNA polymerase subunits reveal RNA Pol I member CD3EAP regulates cell growth by modulating autophagy. In Cell cycle (Georgetown, Tex.), 22, 1986-2002. doi:10.1080/15384101.2023.2265676. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37795959/
6. Liu, Yuefang, Zhu, Xiaojing, Zhu, Jin, Zhang, Jianping, Feng, Zhenqing. . Identification of differential expression of genes in hepatocellular carcinoma by suppression subtractive hybridization combined cDNA microarray. In Oncology reports, 18, 943-51. doi:. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17786358/
7. Guo, Dongmei, Wang, Hongchun, Sun, Li, Li, Chunpu, Teng, Qingliang. 2020. Identification of key gene modules and hub genes of human mantle cell lymphoma by coexpression network analysis. In PeerJ, 8, e8843. doi:10.7717/peerj.8843. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32219041/
8. Zhang, Wen-Jing, Yue, Ke-Lin, Wang, Jing-Zhai, Zhang, Yu. . Association between heat shock factor protein 4 methylation and colorectal cancer risk and potential molecular mechanisms: A bioinformatics study. In World journal of gastrointestinal oncology, 15, 2150-2168. doi:10.4251/wjgo.v15.i12.2150. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38173437/
9. López-Cortés, Andrés, Cabrera-Andrade, Alejandro, Vázquez-Naya, José M, Tejera, Eduardo, Munteanu, Cristian R. 2020. Prediction of breast cancer proteins involved in immunotherapy, metastasis, and RNA-binding using molecular descriptors and artificial neural networks. In Scientific reports, 10, 8515. doi:10.1038/s41598-020-65584-y. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32444848/

품질 관리 기준

정자 검사

동결 보존 전: 정자 농도 측정 및 정자 생존율 평가.

동결 보존 후: 각 배치에서 동결 보존된 정자 바이알 1개를 선택하여 체외수정(in vitro fertilization)에 사용합니다.

Environmental Standards:

SPF

Available Region:

Global

Source:

Cyagen
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