Comment la protéogénomique aide-t-elle au diagnostic des maladies ?
Elle permet d'identifier des biomarqueurs protéiques spécifiques pour un diagnostic plus précis.
BiomarqueursProtéines
#2
Quels tests sont utilisés en protéogénomique ?
Des techniques comme la spectrométrie de masse et l'électrophorèse sont couramment utilisées.
Spectrométrie de masseÉlectrophorèse
#3
La protéogénomique peut-elle détecter des cancers ?
Oui, elle aide à identifier des protéines spécifiques associées à différents types de cancers.
CancerProtéines
#4
Quels échantillons sont analysés en protéogénomique ?
Des échantillons de tissus, de sang ou de fluides biologiques sont souvent analysés.
TissusSang
#5
La protéogénomique est-elle utilisée en médecine personnalisée ?
Oui, elle permet d'adapter les traitements en fonction du profil protéique du patient.
Médecine personnaliséeTraitement
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.
SymptômesTroubles 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-immunesMécanismes
#3
Comment les protéines affectent-elles les symptômes ?
Les protéines peuvent influencer des voies biologiques, entraînant divers symptômes cliniques.
ProtéinesVoies 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 métaboliquesDéséquilibres protéiques
#5
Peut-on prédire des symptômes grâce à la protéogénomique ?
Des modèles prédictifs basés sur des profils protéiques peuvent anticiper certains symptômes.
PrédictionProfils 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.
PréventionFacteurs 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 risqueProtéines
#3
Comment la protéogénomique influence-t-elle les programmes de dépistage ?
Elle permet de cibler des populations à risque pour des dépistages plus efficaces.
DépistagePopulations 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.
InterventionsProfils 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.
NutritionRégimes 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 cibléesTraitements
#2
Quels types de traitements sont développés grâce à la protéogénomique ?
Des traitements biologiques, comme les anticorps monoclonaux, sont souvent développés.
Anticorps monoclonauxTraitements 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 médicamentsMécanismes
#4
Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce à la protéogénomique ?
Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils protéiques individuels.
Traitements personnalisésProfils protéiques
#5
Quels médicaments sont influencés par la protéogénomique ?
Des médicaments anticancéreux et des immunothérapies sont souvent influencés par cette approche.
Médicaments anticancéreuxImmunothérapies
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir en cas d'anomalies protéiques ?
Des complications comme des troubles métaboliques ou des maladies dégénératives peuvent survenir.
ComplicationsTroubles 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 cardiovasculairesProfils 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.
MécanismesInteractions
#4
Les complications liées à la protéogénomique sont-elles évitables ?
Certaines complications peuvent être évitées par des interventions précoces basées sur des analyses protéiques.
InterventionsAnalyses protéiques
#5
Peut-on prédire des complications grâce à la protéogénomique ?
Oui, des modèles prédictifs basés sur des données protéomiques peuvent anticiper des complications.
PrédictionDonnées 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 risqueHérédité
#2
La protéogénomique peut-elle identifier des risques environnementaux ?
Oui, elle peut révéler comment des facteurs environnementaux influencent les profils protéiques.
Facteurs environnementauxProfils 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 vieAlimentation
#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.
GénétiqueProduction 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.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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....
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...
BACKGROUND This systematic review aimed to identify and evaluate publications using the Dundee Ready Educational Environment Measure (DREEM) and its domains, genders, and educational level (EL) to mon...
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...
The COVID-19 pandemic related measures had augmented the rise of online education. While online teaching had mitigated the negative impacts from educational institutional closures, it was unable to di...
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...
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 ...
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....
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...
Medical holograms facilitate the learning and advanced medical training in the field of ophthalmology and help to visualize surgical processes with a new abundance of detail. Through implementing thre...