Basic Information

Symbol
FGG
RNA class
mRNA
Alias
Fibrinogen Gamma Chain Fibrinogen, Gamma Polypeptide Testicular Tissue Protein Li 70
Location (GRCh38)
4:154604134-154612967
UCSC Genome Browser Search in Marker Scope
Forensic tag(s)
Chronological age estimation
External database
HGNC NCBI Ensembl OMIM UniProt GTEx

MANE select

Transcript ID
NM_021870.3
Sequence length
2072.0 nt
GC content
0.3716

Secondary Structure

Generated by RNAfold
Minimum free energy (MFE) structure:
Secondary structure that contributes a minimum of free energy.
Ensemble properties:
Thermodynamic properties of the Boltzmann ensemble.
Minimum free energy
-498.80 kcal/mol
Thermodynamic ensemble
Free energy: -538.64 kcal/mol
Frequency: 0.0000
Diversity: 515.72
MFE Structure Visualization
Structure Prediction
MFE Structure Prediction
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Thermodynamic Ensemble Prediction
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Transcripts

ID Sequence Length GC content
NM_000509.6 NCBI
GACAGUGCUGACACUACAAGGCUCGGAGCUCCGGGCACUCAGACAUCAU… 1565 nt 0.4045
NM_021870.3 NCBI
GACAGUGCUGACACUACAAGGCUCGGAGCUCCGGGCACUCAGACAUCAU… 2072 nt 0.3716
Summary

The protein encoded by this gene is the gamma component of fibrinogen, a blood-borne glycoprotein comprised of three pairs of nonidentical polypeptide chains. Following vascular injury, fibrinogen is cleaved by thrombin to form fibrin which is the most abundant component of blood clots. In addition, various cleavage products of fibrinogen and fibrin regulate cell adhesion and spreading, display vasoconstrictor and chemotactic activities, and are mitogens for several cell types. Mutations in this gene lead to several disorders, including dysfibrinogenemia, hypofibrinogenemia and thrombophilia. Alternative splicing results in transcript variants encoding different isoforms. [provided by RefSeq, Aug 2015]

Forensic Context

A study in human blood plasma demonstrated that the FGG (Fibrinogen gamma chain) was significantly upregulated with age and was used as part of a 21-protein panel to build predictive models for chronological age [Salignon et al. DOI:10.18632/aging.204787]. The protein-based model achieved an R² of 0.59 ± 0.02, and combining this proteomic data with miRNA data significantly improved prediction accuracy to an R² of 0.70 ± 0.01, capturing a broader range of age-related physiological changes.