Titre : Protéine Wnt-5a

Protéine Wnt-5a : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie de Wnt-5a ?

Des tests génétiques et des analyses de tissus peuvent être utilisés pour évaluer les niveaux de Wnt-5a.
Protéines Wnt Analyse génétique
#2

Quels tests sont utilisés pour mesurer Wnt-5a ?

Des dosages ELISA et des techniques de Western blot sont couramment utilisés.
Dosage ELISA Western blot
#3

Wnt-5a est-il lié à des maladies spécifiques ?

Oui, des anomalies de Wnt-5a sont associées à des cancers et des maladies auto-immunes.
Cancers Maladies auto-immunes
#4

Peut-on détecter Wnt-5a dans le sang ?

Oui, des niveaux de Wnt-5a peuvent être mesurés dans le sérum sanguin.
Sérum sanguin Protéines
#5

Quels biomarqueurs sont associés à Wnt-5a ?

D'autres protéines de la voie Wnt, comme Wnt-1 et β-caténine, peuvent être des biomarqueurs.
Biomarqueurs Voie de signalisation Wnt

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à une dysrégulation de Wnt-5a ?

Des anomalies de développement, des troubles immunitaires et des cancers peuvent survenir.
Troubles immunitaires Anomalies de développement
#2

Wnt-5a influence-t-il le cancer ?

Oui, une expression anormale de Wnt-5a est liée à la progression de certains cancers.
Cancer Protéines Wnt
#3

Y a-t-il des signes cliniques de dysfonction de Wnt-5a ?

Des malformations congénitales et des troubles de la croissance peuvent être observés.
Malformations congénitales Troubles de la croissance
#4

Wnt-5a affecte-t-il le système nerveux ?

Oui, Wnt-5a joue un rôle dans le développement neuronal et peut affecter la neurogenèse.
Système nerveux Neurogenèse
#5

Quels effets sur la peau sont liés à Wnt-5a ?

Des anomalies de Wnt-5a peuvent entraîner des troubles cutanés et des cancers de la peau.
Troubles cutanés Cancers de la peau

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les anomalies de Wnt-5a ?

La prévention passe par une bonne santé maternelle et des soins prénatals appropriés.
Santé maternelle Soins prénatals
#2

Y a-t-il des facteurs environnementaux affectant Wnt-5a ?

Oui, l'exposition à des toxines et à des perturbateurs endocriniens peut influencer Wnt-5a.
Perturbateurs endocriniens Toxines
#3

Comment le mode de vie influence-t-il Wnt-5a ?

Un mode de vie sain, incluant une alimentation équilibrée, peut soutenir la régulation de Wnt-5a.
Mode de vie sain Alimentation équilibrée
#4

Les suppléments nutritionnels aident-ils Wnt-5a ?

Certains suppléments, comme les acides gras oméga-3, peuvent moduler l'expression de Wnt-5a.
Suppléments nutritionnels Acides gras oméga-3
#5

La gestion du stress influence-t-elle Wnt-5a ?

Oui, la gestion du stress peut avoir un impact positif sur la régulation de Wnt-5a.
Gestion du stress Régulation hormonale

Traitements 5

#1

Comment traiter les anomalies de Wnt-5a ?

Des thérapies ciblées et des traitements immunologiques peuvent être envisagés.
Thérapies ciblées Traitements immunologiques
#2

Y a-t-il des médicaments ciblant Wnt-5a ?

Oui, des inhibiteurs de la voie Wnt sont en développement pour traiter certains cancers.
Inhibiteurs de la voie Wnt Médicaments anticancéreux
#3

La thérapie génique peut-elle aider Wnt-5a ?

La thérapie génique est explorée pour corriger les anomalies de Wnt-5a dans certaines conditions.
Thérapie génique Anomalies génétiques
#4

Quels traitements sont efficaces contre le cancer lié à Wnt-5a ?

Les traitements combinés de chimiothérapie et d'immunothérapie montrent des résultats prometteurs.
Chimiothérapie Immunothérapie
#5

Des essais cliniques existent-ils pour Wnt-5a ?

Oui, plusieurs essais cliniques évaluent des traitements ciblant la voie Wnt-5a.
Essais cliniques Voie de signalisation Wnt

Complications 5

#1

Quelles complications sont liées à Wnt-5a ?

Des complications incluent des malformations congénitales et des cancers avancés.
Malformations congénitales Cancers avancés
#2

Wnt-5a peut-il causer des troubles métaboliques ?

Oui, une dysrégulation de Wnt-5a peut contribuer à des troubles métaboliques.
Troubles métaboliques Dysrégulation
#3

Y a-t-il des risques de récidive de cancer avec Wnt-5a ?

Oui, une expression anormale de Wnt-5a est associée à un risque accru de récidive.
Récidive du cancer Protéines Wnt
#4

Wnt-5a influence-t-il la réponse immunitaire ?

Oui, Wnt-5a peut moduler la réponse immunitaire, affectant la susceptibilité aux infections.
Réponse immunitaire Infections
#5

Des complications neurologiques sont-elles possibles avec Wnt-5a ?

Oui, des anomalies de Wnt-5a peuvent entraîner des complications neurologiques.
Complications neurologiques Développement neuronal

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour Wnt-5a ?

Les facteurs incluent des prédispositions génétiques et des expositions environnementales.
Prédispositions génétiques Expositions environnementales
#2

L'âge influence-t-il Wnt-5a ?

Oui, l'âge peut affecter l'expression de Wnt-5a et son rôle dans diverses pathologies.
Âge Expression génétique
#3

Le tabagisme affecte-t-il Wnt-5a ?

Oui, le tabagisme peut altérer l'expression de Wnt-5a, augmentant le risque de cancer.
Tabagisme Risque de cancer
#4

Y a-t-il un lien entre l'alimentation et Wnt-5a ?

Oui, une alimentation riche en graisses peut influencer négativement l'expression de Wnt-5a.
Alimentation Graisses alimentaires
#5

Le stress chronique impacte-t-il Wnt-5a ?

Oui, le stress chronique peut perturber la régulation de Wnt-5a, augmentant les risques de maladies.
Stress chronique Régulation hormonale
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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 23/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Soon B Hwang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of RNA Viral Diseases, Korea Zoonosis Research Institute, Chonbuk National University, Iksan, South Korea sbhwang@jbnu.ac.kr.
  • National Research Laboratory of Hepatitis C Virus and Ilsong Institute of Life Science, Hallym University, Anyang, South Korea.

Rui Zhou

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.

Xiang-Dong Li

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China lixd@ioz.ac.cn.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.

Richa Mishra

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Chemical Biology Laboratory, School of Basic Sciences, Indian Institute of Technology Bhubaneswar, Bhubaneswar, Odisha, India.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Soumendra Rana

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Chemical Biology Laboratory, School of Basic Sciences, Indian Institute of Technology Bhubaneswar, Bhubaneswar, Odisha, India.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Nibaldo C Inestrosa

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Biología Celular y Molecular, Facultad de Ciencias Biológicas, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago, Chile; Centro de Excelencia en Biomedicina de Magallanes (CEBIMA), Escuela de Medicina, Universidad de Magallanes, Punta Arenas, Chile. Electronic address: ninestrosa@bio.puc.cl.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Reinoud Gosens

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Molecular Pharmacology, University of Groningen, Groningen 9713 AV, The Netherlands.

Yun-Sook Lim

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of RNA Viral Diseases, Korea Zoonosis Research Institute, Chonbuk National University, Iksan, South Korea.
  • National Research Laboratory of Hepatitis C Virus and Ilsong Institute of Life Science, Hallym University, Anyang, South Korea.

Qing-Juan Cao

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China.

Ning Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China.

Lin-Lin Yao

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China.

Jiabin Pan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Group of Cell Motility and Muscle Contraction, State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Dongseob Tark

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory for Infectious Disease Prevention, Korea Zoonosis Research Institute, Jeonbuk National University, Iksan 54531, Korea.

Nydia Tejeda-Muñoz

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, USA.
  • Howard Hughes Medical Institute, University of California, Los Angeles, CA, 90095-1662, USA.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Lauren V Albrecht

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, USA.
  • Howard Hughes Medical Institute, University of California, Los Angeles, CA, 90095-1662, USA.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Edward M De Robertis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, USA. ederobertis@mednet.ucla.edu.
  • Howard Hughes Medical Institute, University of California, Los Angeles, CA, 90095-1662, USA. ederobertis@mednet.ucla.edu.
Publications dans "Protéine Wnt-5a" :

Christina Pressl

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Biology, The Rockefeller University, New York, NY, USA.

Kert Mätlik

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Biology, The Rockefeller University, New York, NY, USA.

Laura Kus

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Biology, The Rockefeller University, New York, NY, USA.

Paul Darnell

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Molecular Biology, The Rockefeller University, New York, NY, USA.

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Quantifying the Severity of Metopic Craniosynostosis Using Unsupervised Machine Learning.

Quantifying the severity of head shape deformity and establishing a threshold for operative intervention remains challenging in patients with metopic craniosynostosis (MCS). This study combines three-... Head computed tomography scans from subjects with MCS and normal controls (5 to 15 months of age) were used for objective three-dimensional shape analysis using ShapeWorks software and in a survey for... One hundred twenty-four computed tomography scans were used to develop the model; 50 (24% MCS, 76% controls) were rated by 36 craniofacial surgeons, with an average of 20.8 ratings per skull. The inte... This study describes a novel metric to quantify the head shape deformity associated with MCS and contextualizes the results using clinical assessments of head shapes by craniofacial experts. This metr...

Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF.

To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these ... We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns m... Progression marker patterns were identified and exhibited high stability in a repeatability experiment with 20 random sub-cohorts of the overall cohort. The 4 top-ranked progression markers were consi... Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome. Local tracking of pattern transitions reveals pathways of radiological disease progression from health... • Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. • Local tracking of pattern transitions reveals pathw...

Pulmonary emphysema subtypes defined by unsupervised machine learning on CT scans.

Treatment and preventative advances for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have been slow due, in part, to limited subphenotypes. We tested if unsupervised machine learning on CT images woul... New CT emphysema subtypes were identified by unsupervised machine learning on only the texture and location of emphysematous regions on CT scans from 2853 participants in the Subpopulations and Interm... The algorithm discovered six reproducible (interlearner intraclass correlation coefficient, 0.91-1.00) CT emphysema subtypes. The most common subtype in SPIROMICS, the combined bronchitis-apical subty... Large-scale unsupervised machine learning on CT scans defined six reproducible, familiar CT emphysema subtypes that suggest paths to specific diagnosis and personalised therapies in COPD and pre-COPD....

Unsupervised Machine Learning for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function and Risk Stratification.

The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The... Baseline demographics, heart failure hospitalization, and all-cause mortality data were obtained for all adult patients who underwent transthoracic echocardiography at Mayo Clinic Rochester in 2015. P... Among 24,414 patients (mean age, 63.6 ± 16.2 years), all-cause mortality occurred in 4,612 patients (18.9%) during a median follow-up period of 3.1 years. The algorithm determined three clusters with ... Unsupervised machine learning identified physiologically and prognostically distinct clusters on the basis of nine diastolic function Doppler variables. The clusters can be potentially applied in echo...

Use of unsupervised machine learning to characterise HIV predictors in sub-Saharan Africa.

Significant regional variations in the HIV epidemic hurt effective common interventions in sub-Saharan Africa. It is crucial to analyze HIV positivity distributions within clusters and assess the homo... We used an agglomerative hierarchical, unsupervised machine learning, approach for clustering to analyse data for 146,733 male and 155,622 female respondents from 13 sub-Saharan African countries with... Two principal components were obtained, with the first describing 62.3% and 70.1% and the second explaining 18.3% and 20.6% variance of the total socio-behavioural variation in females and males, resp... The findings provide a potential use of unsupervised machine learning approaches for substantially identifying clustered countries based on the underlying socio-behavioural characteristics....