Titre : Protéogénomique

Protéogénomique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Sequence Analysis, RNA

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)

Single-cell RNA sequencing integrated with bulk RNA sequencing analysis reveals diagnostic and prognostic signatures and immunoinfiltration in gastric cancer.

Early diagnosis and prognostic predication of gastric cancer (GC) pose significant challenges in current clinical practice of GC treatments. Therefore, our aim was to explore relevant gene signatures ... Here, we established a single-cell transcriptional atlas of GC, focusing on the expression of T-cell-related genes for cell-cell communication analysis, trajectory analysis, and transcription factor r... Based on 10 tumor samples and corresponding normal samples from GC patients, we selected 18,416 cells for subsequent analysis using single-cell sequencing. From these, we identified 3,284 T-cells and ... This study explored prognostic gene signatures associated with T-cells in GC patients, providing insights into predicting patients' survival rates and immunoinfiltration levels....

ROGUE: an R Shiny app for RNA sequencing analysis and biomarker discovery.

The growing power and ever decreasing cost of RNA sequencing (RNA-Seq) technologies have resulted in an explosion of RNA-Seq data production. Comparing gene expression values within RNA-Seq datasets i... Here, we describe ROGUE (RNA-Seq Ontology Graphic User Environment, https://marisshiny.... chop.edu/ROGUE/ ), a user-friendly R Shiny application that allows a biologist to perform differentially expressed gene analysis, gene ontology and pathway enrichment analysis, potential biomarker ide... User-friendly tools for the analysis of next generation sequencing data, such as ROGUE, will allow biologists to efficiently explore their datasets, discover expression patterns, and advance their res...

CLN3 transcript complexity revealed by long-read RNA sequencing analysis.

Batten disease is a group of rare inherited neurodegenerative diseases. Juvenile CLN3 disease is the most prevalent type, and the most common pathogenic variant shared by most patients is the "1-kb" d... We leveraged PacBio long-read RNA sequencing datasets from ENCODE to investigate the full range of CLN3 transcripts across various tissues and cell types in human control samples. Then we sought to va... We found that a readthrough gene affects the quantification and annotation of CLN3. After taking this into account, we detected over 100 novel CLN3 transcripts, with no dominantly expressed CLN3 trans... Overall, these findings provide valuable insights into the complexity of CLN3 transcription, highlighting the importance of studying both canonical and non-canonical CLN3 protein isoforms as well as t...

Full-length transcriptome combined with RNA sequence analysis of Fraxinus chinensis.

The dry root or stem bark of Fraxinus chinensis is a famous herb Qin Pi which is known for its anti-inflammatory, analgesic, anti-tumor, liver protective and diuretic pharmacological effects, the fund... To generate a complete transcriptome of Fraxinus chinensis and to clarify the differentially expressed genes (DEGs) in leaves and stem barks.... In this study, full-length transcriptome analysis and RNA-Seq were combined to characterize Fraxinus chinensis transcriptome.... A total of 69,145 transcripts were acquired and regarded as reference transcriptome, 67,441 transcripts (97.47%) were annotated to NCBI non-redundant protein (Nr), SwissProt, the Kyoto Encyclopedia of... It laid the foundation for further exploration of the biosynthetic pathway of phenylpropanoids and related key enzyme genes....

RNA Sequencing and Gene Ontology Analysis in Acute Invasive Fungal Sinusitis.

Acute invasive fungal sinusitis (AIFS) is an aggressive and dangerous disease of the paranasal sinuses with high morbidity and mortality. The immune response at the level of the nasal mucosa, the site... To evaluate differential gene expression in the sinonasal mucosa of AIFS patients as compared to control patients using RNA sequencing.... Sinonasal tissue samples were prospectively obtained from consenting patients undergoing surgery between November, 2020 and November, 2021. RNA extraction and sequencing were performed and differentia... Tissue samples were collected from 4 patients with active AIFS diagnoses, 2 patients with recovered AIFS, 1 patient with a diagnosis of non-invasive fungal ball, and 4 healthy controls. 255 genes were... Transcriptional differences were noted between AIFS and control patients in sinonasal tissue samples. Future work is necessary to determine causes of the differential gene expressions between AIFS and...