Titre : Histone méthyltransférases

Histone méthyltransférases : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Feeding Behavior

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction des histone méthyltransférases ?

Des tests génétiques et des analyses de l'expression des gènes peuvent être utilisés.
Méthyltransférases Analyse génétique
#2

Quels marqueurs biologiques sont associés aux histone méthyltransférases ?

Les niveaux de méthylation des histones peuvent servir de marqueurs biologiques.
Marqueurs biologiques Méthylation des histones
#3

Les biopsies peuvent-elles aider au diagnostic ?

Oui, les biopsies tissulaires peuvent révéler des modifications de méthylation.
Biopsie Méthylation des histones
#4

Quels tests sont utilisés pour évaluer l'activité des méthyltransférases ?

Des tests enzymatiques et des analyses de chromatine sont couramment utilisés.
Tests enzymatiques Chromatine
#5

Peut-on utiliser l'imagerie pour diagnostiquer des anomalies ?

L'imagerie moléculaire peut aider à visualiser des anomalies dans la chromatine.
Imagerie moléculaire Chromatine

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux anomalies des histone méthyltransférases ?

Les symptômes peuvent inclure des troubles du développement et des cancers.
Troubles du développement Cancers
#2

Les troubles neurologiques sont-ils associés à ces enzymes ?

Oui, des anomalies peuvent contribuer à des troubles neurologiques variés.
Troubles neurologiques Méthyltransférases
#3

Y a-t-il des symptômes spécifiques à surveiller ?

Des changements dans le comportement et la cognition peuvent être observés.
Comportement Cognition
#4

Les maladies auto-immunes sont-elles liées aux histone méthyltransférases ?

Certaines études suggèrent un lien entre ces enzymes et les maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Méthyltransférases
#5

Les symptômes varient-ils selon le type de méthyltransférase ?

Oui, différents types d'histone méthyltransférases peuvent entraîner des symptômes variés.
Types de méthyltransférases Symptômes

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les anomalies des histone méthyltransférases ?

La prévention est difficile, mais un mode de vie sain peut réduire les risques.
Prévention Mode de vie sain
#2

Y a-t-il des facteurs environnementaux à éviter ?

Oui, l'exposition à des toxines peut influencer l'activité des méthyltransférases.
Facteurs environnementaux Toxines
#3

L'alimentation joue-t-elle un rôle dans la prévention ?

Une alimentation riche en nutriments peut soutenir la régulation épigénétique.
Alimentation Régulation épigénétique
#4

Les suppléments peuvent-ils aider à prévenir des anomalies ?

Certains suppléments, comme les vitamines, peuvent soutenir la santé épigénétique.
Suppléments Santé épigénétique
#5

L'éducation sur la santé est-elle importante ?

Oui, sensibiliser sur les facteurs de risque peut aider à prévenir des anomalies.
Éducation à la santé Facteurs de risque

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent les histone méthyltransférases ?

Des inhibiteurs spécifiques des méthyltransférases sont en développement.
Inhibiteurs Méthyltransférases
#2

La thérapie génique peut-elle être une option ?

Oui, la thérapie génique pourrait corriger des anomalies liées aux méthyltransférases.
Thérapie génique Méthyltransférases
#3

Les traitements sont-ils personnalisés selon le patient ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction du profil génétique du patient.
Médecine personnalisée Profil génétique
#4

Y a-t-il des essais cliniques en cours ?

Oui, plusieurs essais cliniques évaluent de nouveaux traitements ciblant ces enzymes.
Essais cliniques Traitements
#5

Les traitements sont-ils efficaces contre le cancer ?

Certains traitements montrent des promesses dans la lutte contre les cancers liés aux méthyltransférases.
Cancer Efficacité des traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des anomalies des méthyltransférases ?

Des complications incluent des cancers, des troubles métaboliques et neurologiques.
Complications Cancers
#2

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être irréversibles.
Réversibilité Gestion des complications
#3

Y a-t-il un risque accru de maladies chroniques ?

Oui, des anomalies peuvent augmenter le risque de maladies chroniques variées.
Maladies chroniques Anomalies
#4

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent significativement impacter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Complications
#5

Les complications sont-elles liées à l'âge ?

Certaines complications peuvent être plus fréquentes avec l'âge et l'exposition cumulative.
Âge Exposition cumulative

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque associés ?

Les facteurs incluent des prédispositions génétiques et des expositions environnementales.
Facteurs de risque Prédispositions génétiques
#2

Le stress peut-il influencer l'activité des méthyltransférases ?

Oui, le stress peut affecter la régulation épigénétique et l'activité des méthyltransférases.
Stress Régulation épigénétique
#3

L'âge est-il un facteur de risque ?

Oui, le vieillissement peut affecter l'expression des méthyltransférases.
Âge Expression des gènes
#4

Les habitudes de vie influencent-elles les risques ?

Oui, des habitudes de vie malsaines peuvent augmenter le risque d'anomalies épigénétiques.
Habitudes de vie Anomalies épigénétiques
#5

Y a-t-il des antécédents familiaux à considérer ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies peuvent indiquer un risque accru.
Antécédents familiaux Risque accru
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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

Abbas H K Al Temimi

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Affiliations :
  • Institute for Molecules and Materials, Radboud University, Heyendaalseweg 135, 6525 AJ, Nijmegen, The Netherlands.
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Jasmin Mecinović

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Affiliations :
  • Institute for Molecules and Materials, Radboud University, Heyendaalseweg 135, 6525 AJ, Nijmegen, The Netherlands.
  • Department of Physics, Chemistry and Pharmacy, University of Southern Denmark, Campusvej 55, 5230, Odense, Denmark.
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Danny C Lenstra

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Molecules and Materials, Radboud University, Heyendaalseweg 135, 6525 AJ, Nijmegen, The Netherlands.
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Ping Qian

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Affiliations :
  • Chemistry and Material Science Faculty, Shandong Agricultural University, Daizong Road No.61, Tai'an, 271018, P.R. China.
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Hong Guo

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Cellular and Molecular Biology, University of Tennessee, 1311 Cumberland Avenue, Knoxville, TN, 37996, USA.
  • UT/ORNL Center for Molecular Biophysics, Oak Ridge National Laboratory, 1 Bethel Valley Road, Oak Ridge, TN, 37830, USA.
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Hao Li

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Affiliations :
  • Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
  • Program in Chemical Biology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
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Jolanta Grembecka

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Affiliations :
  • Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. jolantag@umich.edu.
  • Program in Chemical Biology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. jolantag@umich.edu.
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Tomasz Cierpicki

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Affiliations :
  • Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. tomaszc@umich.edu.
  • Program in Chemical Biology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. tomaszc@umich.edu.
  • Department of Biophysics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. tomaszc@umich.edu.
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Chao Yu

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Affiliations :
  • Department of Nephrology, Shanghai East Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China.
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Shougang Zhuang

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Affiliations :
  • Department of Nephrology, Shanghai East Hospital, Tongji University School of Medicine, Shanghai, China.
  • Department of Medicine, Rhode Island Hospital and Alpert Medical School, Brown University, Providence, RI, United States.
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Hui-Hui Guo

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Acupuncture and Medicine Research of Ministry of Education, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, China.
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Shu-Bao Liu

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Affiliations :
  • Regenerative Medicine Research Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China.
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Bing-Mei Zhu

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Affiliations :
  • Regenerative Medicine Research Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China. zhubm64@hotmail.com.
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Di Yang

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Affiliations :
  • Department of Pharmacology, Human Phenome Institute, School of Pharmacy, Fudan University, Shanghai, China.
  • State Key Laboratory of Quality Research in Chinese Medicine and School of Pharmacy, Macau University of Science and Technology, Taipa, China.

Xinhua Liu

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Affiliations :
  • Department of Pharmacology, Human Phenome Institute, School of Pharmacy, Fudan University, Shanghai, China.

Lin Chen

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Affiliations :
  • Center for Neuroscience and Pain Research, Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas 77030; School of Physical Education, Jianghan University, Wuhan, Hubei 430056, China.
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Jia Jing

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Affiliations :
  • Department of Biology, Georgia State University , Atlanta, GA, USA.

Fenfen Li

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Affiliations :
  • Department of Biology, Georgia State University , Atlanta, GA, USA.

Xiaosong Yang

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Affiliations :
  • Department of Biology, Georgia State University , Atlanta, GA, USA.
  • Key Laboratory on Cardiovascular, Cerebrovascular, and Metabolic Disorders, Hubei University of Science and Technology , Xianning, China.

Bingzhong Xue

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Affiliations :
  • Department of Biology, Georgia State University , Atlanta, GA, USA.

Sources (10000 au total)

Estimating and validating the structure of feeding behavior networks.

Network analysis has been widely used in psychometrics over the past decade, yet it is unknown that whether this methodology could be applied in the field of child health assessment such as caregivers... The CPCFBS was previously applied in a sample of 768 preschoolers' caregivers, used to estimate the structure of feeding behavior networks. Network structure was estimated with Gaussian Graphical Mode... A seven-dimensional EGA network was explored after rearranging four items and deleting one item with unstable structural consistency. The absolute fit and relative fit of EGA structure were better tha... Our study presented a novel perspective for feeding behavior analytical strategies, and demonstrated that network analysis was applicable and superior in exploring the structure of feeding behavior sc... Level V, cross-sectional descriptive study....

Infant Feeding Varies Across Eating Behavior and Feeding Modalities in Mothers With Low Income.

To examine if eating behaviors in mothers with low income relate to attitudes toward infant feeding and whether associations differed between breastfeeding and formula-feeding mothers.... Cross-sectional study.... Forty postpartum women (aged ≥ 18 years, body mass index ≥ 25 and < 40 kg/m<sup>2</sup>) in the Louisiana Women, Infants, and Children program participated in a telehealth postpartu... Maternal eating behaviors and infant feeding styles, assessed 6-8 weeks after birth (baseline) using validated questionnaires.... Significance was detected using independent t tests, chi-square tests for independence, or linear models (P < 0.05).... Most mothers formula-fed (n = 27, 68%). In formula-feeding mothers, maternal disinhibition and perceived hunger were positively associated with restrictive infant feeding (β = 0.41, P <0.001 an... In this cohort of mothers with low income, maternal eating behavior was associated with infant feeding styles only when feeding modality was considered. Mothers may benefit from education on how their...

Maternal Feeding Beliefs and Behaviors Relate to Infant Diet and Appetite.

Maternal feeding practices may be linked to infant obesogenic outcomes, but research to date has focused primarily on infant growth as an outcome of maternal feeding practices rather than exploring ad... Thirty-two 3-month-old infants and their mothers participated in this cross-sectional study. Infant anthropometrics were collected by trained staff and mothers completed questionnaires regarding mater... Statistically significant correlations were identified between maternal feeding practices (e.g., using food to calm, concern about infant weight) and infant satiety, appetite, food responsiveness, slo... These findings highlight the importance of the mother-infant feeding relationship and how these associations may influence responsive feeding practices and infant weight-related outcomes....

Effect of maternal eating behaviors and attitudes towards the feeding process on feeding problems of pre-school age children.

Feeding problems in pre-school children are common and negative maternal feeding practices may even worsen the child's problematic eating behavior. Therefore, investigating the effects of maternal eat... Mothers of 373 children aged 3-6 were included in this cross-sectional study and data was collected by an online questionnaire including the scales of three-factor eating questionnaire (TFEQ), mother'... Results showed that uncontrolled eating subscale was positively (r = 0.160, p < 0.001) and cognitive restriction subscale negatively (r = -0.126, p < 0.05) correlated with MATFP. MATFP was also positi... This study indicated that maternal eating behaviors were related to maternal attitudes towards the feeding process and, mothers' attitudes were associated with feeding problems of their pre-school chi...