Titre : Protéogénomique

Protéogénomique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Educational Measurement

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la protéogénomique aide-t-elle au diagnostic des maladies ?

Elle permet d'identifier des biomarqueurs protéiques spécifiques pour un diagnostic plus précis.
Biomarqueurs Protéines
#2

Quels tests sont utilisés en protéogénomique ?

Des techniques comme la spectrométrie de masse et l'électrophorèse sont couramment utilisées.
Spectrométrie de masse Électrophorèse
#3

La protéogénomique peut-elle détecter des cancers ?

Oui, elle aide à identifier des protéines spécifiques associées à différents types de cancers.
Cancer Protéines
#4

Quels échantillons sont analysés en protéogénomique ?

Des échantillons de tissus, de sang ou de fluides biologiques sont souvent analysés.
Tissus Sang
#5

La protéogénomique est-elle utilisée en médecine personnalisée ?

Oui, elle permet d'adapter les traitements en fonction du profil protéique du patient.
Médecine personnalisée Traitement

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être liés à des anomalies protéiques ?

Des symptômes variés comme la fatigue, la douleur ou des troubles neurologiques peuvent survenir.
Symptômes Troubles neurologiques
#2

Les maladies auto-immunes sont-elles étudiées en protéogénomique ?

Oui, la protéogénomique aide à comprendre les mécanismes sous-jacents des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Mécanismes
#3

Comment les protéines affectent-elles les symptômes ?

Les protéines peuvent influencer des voies biologiques, entraînant divers symptômes cliniques.
Protéines Voies biologiques
#4

Les symptômes de maladies métaboliques sont-ils liés à la protéogénomique ?

Oui, des déséquilibres protéiques peuvent contribuer à des symptômes de maladies métaboliques.
Maladies métaboliques Déséquilibres protéiques
#5

Peut-on prédire des symptômes grâce à la protéogénomique ?

Des modèles prédictifs basés sur des profils protéiques peuvent anticiper certains symptômes.
Prédiction Profils protéiques

Prévention 5

#1

La protéogénomique peut-elle aider à la prévention des maladies ?

Oui, elle permet d'identifier des facteurs de risque protéiques pour des interventions précoces.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels facteurs de risque sont identifiés par la protéogénomique ?

Des facteurs comme des niveaux anormaux de certaines protéines peuvent indiquer un risque accru.
Facteurs de risque Protéines
#3

Comment la protéogénomique influence-t-elle les programmes de dépistage ?

Elle permet de cibler des populations à risque pour des dépistages plus efficaces.
Dépistage Populations à risque
#4

Peut-on prévenir des maladies grâce à des interventions protéogénomiques ?

Oui, des interventions basées sur des profils protéiques peuvent réduire le risque de maladies.
Interventions Profils protéiques
#5

La nutrition peut-elle être influencée par la protéogénomique ?

Oui, elle aide à adapter les régimes alimentaires en fonction des besoins protéiques individuels.
Nutrition Régimes alimentaires

Traitements 5

#1

La protéogénomique influence-t-elle les traitements ?

Oui, elle permet de développer des thérapies ciblées basées sur le profil protéique des patients.
Thérapies ciblées Traitements
#2

Quels types de traitements sont développés grâce à la protéogénomique ?

Des traitements biologiques, comme les anticorps monoclonaux, sont souvent développés.
Anticorps monoclonaux Traitements biologiques
#3

La protéogénomique aide-t-elle à la résistance aux médicaments ?

Oui, elle identifie des mécanismes de résistance, permettant d'ajuster les traitements.
Résistance aux médicaments Mécanismes
#4

Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce à la protéogénomique ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils protéiques individuels.
Traitements personnalisés Profils protéiques
#5

Quels médicaments sont influencés par la protéogénomique ?

Des médicaments anticancéreux et des immunothérapies sont souvent influencés par cette approche.
Médicaments anticancéreux Immunothérapies

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir en cas d'anomalies protéiques ?

Des complications comme des troubles métaboliques ou des maladies dégénératives peuvent survenir.
Complications Troubles métaboliques
#2

Les maladies cardiovasculaires sont-elles liées à la protéogénomique ?

Oui, des profils protéiques spécifiques peuvent être associés à un risque accru de maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Profils protéiques
#3

Comment la protéogénomique aide-t-elle à comprendre les complications ?

Elle permet d'analyser les interactions entre gènes et protéines, révélant des mécanismes de complications.
Mécanismes Interactions
#4

Les complications liées à la protéogénomique sont-elles évitables ?

Certaines complications peuvent être évitées par des interventions précoces basées sur des analyses protéiques.
Interventions Analyses protéiques
#5

Peut-on prédire des complications grâce à la protéogénomique ?

Oui, des modèles prédictifs basés sur des données protéomiques peuvent anticiper des complications.
Prédiction Données protéomiques

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque identifiés par la protéogénomique ?

Des facteurs comme l'âge, l'hérédité et des niveaux protéiques anormaux sont souvent identifiés.
Facteurs de risque Hérédité
#2

La protéogénomique peut-elle identifier des risques environnementaux ?

Oui, elle peut révéler comment des facteurs environnementaux influencent les profils protéiques.
Facteurs environnementaux Profils protéiques
#3

Les habitudes de vie influencent-elles les facteurs de risque protéogénomiques ?

Oui, des habitudes comme l'alimentation et l'exercice peuvent modifier les niveaux protéiques.
Habitudes de vie Alimentation
#4

Comment la génétique influence-t-elle les facteurs de risque ?

La génétique détermine la production de certaines protéines, influençant ainsi le risque de maladies.
Génétique Production de protéines
#5

Peut-on modifier les facteurs de risque grâce à la protéogénomique ?

Oui, des interventions ciblées peuvent aider à modifier les niveaux protéiques et réduire les risques.
Interventions Niveaux protéiques
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 28/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Bing Zhang

18 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA. Electronic address: bing.zhang@bcm.edu.

Pei Wang

12 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn Institute of Genomics and Multiscale Biology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA.

Li Ding

12 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA. Electronic address: lding@wustl.edu.

Bo Wen

11 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Ana I Robles

11 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Office of Cancer Clinical Proteomics Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 20892, USA.

Yongchao Dou

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Alexey I Nesvizhskii

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA; Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA.

David Fenyö

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Systems Genetics, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA; Department of Biochemistry and Molecular Pharmacology, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA. Electronic address: david@fenyolab.org.

Mathangi Thiagarajan

9 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Leidos Biomedical Research Inc., Frederick National Laboratory for Cancer Research, Frederick, MD 21702, USA.

Sara R Savage

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Shankha Satpathy

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA 02142, USA.

Zhiao Shi

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.

Matthew A Wyczalkowski

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA.

Mehdi Mesri

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Office of Cancer Clinical Proteomics Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 20892, USA.

Yize Li

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA.

Chen Ding

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Genetic Engineering and Collaborative Innovation Center for Genetics and Development , School of Life Sciences , Institute of Biomedical Sciences , Human Phenome Institute , Zhongshan Hospital , Fudan University , Shanghai , China.

Sources (10000 au total)

[Instrument validation that measures disruptive education on clinical training].

During the contingency derived from the COVID-19 pandemic, there were no instruments assessing the aspects of clinical training, which is why it is necessary to have a questionnaire that let us know t... To validate a questionnaire designed to know the opinion of medical students about disruptive education in their clinical training.... Validation cross-sectional study which was developed in three phases: 1) Elaboration of the questionnaire aimed at undergraduate medical students who include clinical science subjects in their curricu... We can rely on a valid and reliable instrument that objectively measures disruptive education in the clinical training of medical students....

Tools for measuring curriculum integration in health professions' education: a systematic review.

Curriculum integration is an important educational concept widely implemented by various educational institutions, particularly within the healthcare field. Its significance lies in enhancing the prep... A comprehensive search was conducted to identify peer-reviewed papers and grey literature describing the development, validation, or use of instruments measuring the degree of integration in a curricu... The search resulted in the identification of 2094 references. After the removal of duplicates and title and abstract screening, 16 articles were deemed suitable for inclusion in this systematic review... Our findings reveal the existence of diverse instruments designed to assess the extent of curriculum integration within health professions' curricula. The majority of identified instruments were focus...

Undergraduates' workplace learning in health sciences education: psychometric properties of single-item measures.

Undergraduates' workplace learning is an important part of health sciences education. Educational psychology research considers many different aspects of self-regulated learning at the workplace, incl... Twenty-nine single items selected from the Workplace Learning Inventory in Health Sciences Education were analyzed for reliability, information reproduction, and relationships within the nomological n... Of the 29 single items selected from existing scales, 27 showed sufficient reliability, but mixed results were obtained regarding validity. Although the items' relationships within the nomological net... This paper reported findings on the psychometric properties of single items for undergraduates' workplace learning in health science education. The findings are crucial for deciding whether to use sca...

Optimizing short-term in-class process evaluation: analyzing the effectiveness of teaching interventions in pharmaceutical education using repeated measures analysis.

The assessment of the effectiveness of teaching interventions in enhancing students' understanding of the Pharmaceutical Care Network Europe (PCNE) Classification System is crucial in pharmaceutical e... Undergraduate pharmacy students participated in a series of sessions focused on the PCNE system, including lectures (t... The paired samples t-Tests indicated insignificant differences between t2 and t3, suggesting limited improvement following the practical implementation of the PCNE system. However, RMA revealed signif... The implementation of RMA provided robust evidence of the positive impact of time on understanding levels. This affirmed the effectiveness of all teaching interventions in enhancing students' comprehe...

A new model in medicine education: smart model education set.

Education set consisting of three-dimensional smart interactive models with audio, visual, and light features and an application program that allows learning branches of science such as anatomy and hi... The students participating in study consisted of three groups. Students were divided into Group 1 (classical education), Group 2 (smart model education set and theoretical expression), and Group 3 (sm... Post-education state anxiety scale in Group 1 mean was significantly higher than Group 2 and 3 mean; Group 2 mean was significantly higher than Group 3 mean. There was no significant difference betwee... Smart model education set integrates basic and clinical information. Mobile application will ensure continuity of theoretical and practical education at desired place and time. Invention will bring a ...

PHArmacy Students as Educators (PHASE): Implementation and evaluation of an educator's curriculum for pharmacy students.

Designed to address the Association of Faculties of Pharmacy of Canada's competency "teach pharmacy team members, the public, and other health care professionals," the PHArmacy Students as Educators (... We performed a two-year pilot (2017-2019) of the PHASE program which consists of a large-group didactic session followed by an academic half-day (AHD) session. Evaluation was conducted using Likert-sc... All students in the 2020 and 2021 graduating cohorts were included in the study following consent. We determined that while respondents agreed to the statement, "A role of a pharmacist includes being ... Overall, the PHASE program showed positive impact during the first two years of implementation and lessons learned from the pilot are discussed....

Clinical learning evaluation questionnaire: a reliable and valid tool for the evaluation of clinical education by educators and students.

The clinical learning evaluation questionnaire can be used in the clinical trial period of medical students to measure the effectiveness of the clinical learning environment. The purpose of this study... A total of 200 questionnaires were completed by students who were at the end of their clinical rotation. The study instrument was the latest version of the CLEQ consists of 18 Items in four dimensions... The results showed that the 18-question CLEQ could be applied to the Persian translation of the tool. The response process evidence of the Persian questionnaire was established through feedback from 1... The Persian translation of the 4-factor CLEQ has sufficient validity evidence to measure the transcultural adaptability of clinical education activities by instructors and students. The validity evide...