Titre : RNA-Seq

RNA-Seq : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Child Development

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'RNA-Seq est-il utilisé dans le diagnostic ?

Il permet d'identifier les niveaux d'expression des gènes et les mutations associées.
Séquençage de l'ARN Diagnostic génétique
#2

Quels types de maladies peuvent être diagnostiqués par RNA-Seq ?

Il est utilisé pour des cancers, des maladies génétiques et des infections virales.
Cancers Maladies génétiques
#3

L'RNA-Seq peut-il détecter des mutations ?

Oui, il peut identifier des mutations dans les gènes exprimés, influençant le traitement.
Mutations génétiques Séquençage
#4

Quelle est la précision de l'RNA-Seq pour le diagnostic ?

L'RNA-Seq offre une haute précision pour quantifier l'expression génique.
Précision diagnostique Expression génique
#5

L'RNA-Seq est-il standardisé pour le diagnostic ?

Il existe des protocoles standardisés, mais leur adoption varie selon les laboratoires.
Protocoles de laboratoire Normes de diagnostic

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être analysés par RNA-Seq ?

L'RNA-Seq peut aider à comprendre les symptômes liés à des déséquilibres d'expression génique.
Symptômes Expression génique
#2

L'RNA-Seq peut-il identifier des biomarqueurs de symptômes ?

Oui, il peut révéler des biomarqueurs associés à des symptômes spécifiques de maladies.
Biomarqueurs Maladies
#3

Peut-on prédire des symptômes futurs avec RNA-Seq ?

L'RNA-Seq peut aider à prédire des symptômes en analysant les profils d'expression génique.
Prédiction Expression génique
#4

Les symptômes sont-ils liés à l'expression génique ?

Oui, des variations dans l'expression génique peuvent être corrélées à des symptômes cliniques.
Expression génique Symptômes cliniques
#5

L'RNA-Seq peut-il aider à comprendre des symptômes complexes ?

Oui, il permet d'analyser des réseaux de gènes impliqués dans des symptômes complexes.
Réseaux de gènes Symptômes complexes

Prévention 5

#1

L'RNA-Seq peut-il aider à la prévention des maladies ?

Oui, il peut identifier des facteurs de risque génétiques, permettant des mesures préventives.
Prévention Facteurs de risque
#2

Comment l'RNA-Seq contribue-t-il à la recherche préventive ?

Il permet d'étudier les mécanismes moléculaires sous-jacents aux maladies pour mieux les prévenir.
Recherche préventive Mécanismes moléculaires
#3

Peut-on utiliser RNA-Seq pour le dépistage précoce ?

Oui, il peut être utilisé pour le dépistage précoce de certaines maladies génétiques.
Dépistage précoce Maladies génétiques
#4

Quels types de prévention sont possibles avec RNA-Seq ?

La prévention ciblée et la surveillance des individus à risque sont possibles grâce à RNA-Seq.
Prévention ciblée Surveillance
#5

L'RNA-Seq peut-il aider à la prévention des cancers ?

Oui, il peut identifier des biomarqueurs de risque pour des interventions préventives.
Biomarqueurs de risque Cancers

Traitements 5

#1

Comment l'RNA-Seq influence-t-il les traitements ?

Il permet de personnaliser les traitements en fonction des profils d'expression génique.
Traitement personnalisé Expression génique
#2

L'RNA-Seq peut-il guider le choix des médicaments ?

Oui, il aide à identifier les médicaments les plus efficaces selon l'expression des gènes.
Pharmacogénomique Médicaments
#3

Quels traitements peuvent être optimisés par RNA-Seq ?

Les traitements du cancer et des maladies auto-immunes peuvent être optimisés grâce à RNA-Seq.
Traitements du cancer Maladies auto-immunes
#4

L'RNA-Seq peut-il aider à surveiller l'efficacité des traitements ?

Oui, il permet de suivre les changements d'expression génique en réponse aux traitements.
Surveillance thérapeutique Efficacité des traitements
#5

Y a-t-il des traitements spécifiques basés sur RNA-Seq ?

Des thérapies ciblées sont développées en fonction des résultats d'RNA-Seq pour certains cancers.
Thérapies ciblées Cancers

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent être détectées par RNA-Seq ?

Il peut révéler des complications liées à des mutations génétiques ou à des déséquilibres d'expression.
Complications Mutations génétiques
#2

L'RNA-Seq peut-il prédire des complications ?

Oui, il peut aider à prédire des complications en analysant les profils d'expression génique.
Prédiction Profils d'expression
#3

Comment RNA-Seq aide-t-il à gérer les complications ?

Il permet d'adapter les traitements en fonction des complications identifiées par l'analyse.
Gestion des complications Adaptation des traitements
#4

Y a-t-il des complications spécifiques liées à RNA-Seq ?

Les complications sont généralement liées à l'interprétation des données plutôt qu'à la technique elle-même.
Interprétation des données Complications
#5

L'RNA-Seq peut-il aider à éviter des complications ?

Oui, en identifiant les risques, il peut contribuer à éviter certaines complications cliniques.
Évitement des complications Risques cliniques

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque peuvent être identifiés par RNA-Seq ?

Il peut identifier des facteurs génétiques et environnementaux associés à des maladies.
Facteurs de risque Génétique
#2

L'RNA-Seq peut-il révéler des risques pour des maladies spécifiques ?

Oui, il peut révéler des risques pour des maladies comme le cancer ou les maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Cancer
#3

Comment RNA-Seq aide-t-il à évaluer les facteurs de risque ?

Il analyse l'expression des gènes pour déterminer les facteurs de risque potentiels.
Évaluation des risques Expression des gènes
#4

Peut-on utiliser RNA-Seq pour des études épidémiologiques ?

Oui, il est utilisé pour étudier les facteurs de risque dans des populations spécifiques.
Études épidémiologiques Populations
#5

L'RNA-Seq peut-il aider à identifier des risques environnementaux ?

Oui, il peut révéler comment les facteurs environnementaux influencent l'expression génique.
Facteurs environnementaux Expression génique
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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 29/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Rency S Varghese

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Affiliations :
  • Genomics & Epigenomics Shared Resource, Lombardi Comprehensive Cancer Center, Georgetown University Medical Center, Washington, DC, USA.
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Habtom W Ressom

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Affiliations :
  • Genomics & Epigenomics Shared Resource, Lombardi Comprehensive Cancer Center, Georgetown University Medical Center, Washington, DC, USA. hwr@georgetown.edu.
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Qi Zhao

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Affiliations :
  • Oujiang Laboratory, Zhejiang Lab for Regenerative Medicine, Vision and Brain Health, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang Province, China.

Hongdi Cui

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Affiliations :
  • Oujiang Laboratory, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Medical Genetics, Key Laboratory of Laboratory Medicine, Ministry of Education, School of Laboratory Medicine and Life Sciences, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang Province, China.

Xu Yang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Oujiang Laboratory, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Medical Genetics, Key Laboratory of Laboratory Medicine, Ministry of Education, School of Laboratory Medicine and Life Sciences, Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang Province, China.

Jörg Vogel

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Affiliations :
  • University of Würzburg, Würzburg, Germany. joerg.vogel@uni-wuerzburg.de.
  • Helmholtz Institute for RNA-based Infection Research, Helmholtz Centre for Infection Research, Würzburg, Germany. joerg.vogel@uni-wuerzburg.de.
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Masahide Seki

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Affiliations :
  • Department of Computational Biology and Medical Sciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Kashiwa, Chiba, Japan.
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Ayako Suzuki

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Affiliations :
  • Department of Computational Biology and Medical Sciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Kashiwa, Chiba, Japan.
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Sarun Sereewattanawoot

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Affiliations :
  • Department of Computational Biology and Medical Sciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Kashiwa, Chiba, Japan.
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Yutaka Suzuki

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Affiliations :
  • Department of Computational Biology and Medical Sciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Kashiwa, Chiba, Japan.
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Zhaokui Cai

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Changchang Cao

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Rong Ye

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Naijing Hu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Yuanchao Xue

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Affiliations :
  • Key Laboratory of RNA Biology, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China. ycxue@ibp.ac.cn.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China. ycxue@ibp.ac.cn.

Artyom A Egorov

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Affiliations :
  • Phystech School of Biological and Medical Physics, Moscow Institute of Physics and Technology (State University), Dolgoprudny, 141700, Russian Federation.
  • Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
  • Sirius University of Science and Technology, Sochi, 354340, Russian Federation.
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Desislava S Makeeva

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Affiliations :
  • Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
  • Sirius University of Science and Technology, Sochi, 354340, Russian Federation.
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Nadezhda E Makarova

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Affiliations :
  • Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
  • Sirius University of Science and Technology, Sochi, 354340, Russian Federation.
  • Faculty of Bioengineering and Bioinformatics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
Publications dans "RNA-Seq" :

Dmitri A Bykov

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Affiliations :
  • Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
  • Engelhardt Institute of Molecular Biology, Russian Academy of Sciences, Moscow, 119991, Russian Federation.
Publications dans "RNA-Seq" :

Yanislav S Hrytseniuk

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Affiliations :
  • Belozersky Institute of Physico-Chemical Biology, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
  • Department of Chemistry, Lomonosov Moscow State University, Moscow, 119234, Russian Federation.
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The effect of child development on the components of the Frequency Following Response: Child development and the Frequency Following Response.

During childhood, neuronal modifications occur so that typical childhood communicative development occurs. This work aims to contribute to the understanding of differences in the speech encoding of in...

Trajectories of child growth, child development, and home child-rearing quality during the Covid pandemic in rural Nepal.

Children, especially disadvantaged children in poor countries, were expected to be among the "biggest victims" of the Covid pandemic. Economic burdens, decreased nutritious foods, reduced medical care... A planned nutrition intervention could not be implemented due to Covid restrictions. However, three surveys (pre-Covid [December 2019], July 2021, and September 2021) in 280 Nepali households (309 par... Height, mid-upper-arm circumference, and head circumference measurements improved over time. The total ASQ-3 score did not change: Communication scores increased while fine motor and personal-social s... In this sample, some aspects of child growth, development, and home child-rearing quality improved while others declined. Better understanding of these changes in child well-being and the family envir...

Effect of parenting intervention through "Care for Child Development Guideline" on early child development and behaviors: a randomized controlled trial.

Several studies showed that parenting intervention programs play a core component in early child development. Considering the limited healthcare resources in developing countries, group-session interv... This randomized controlled trial was conducted at an outpatient public Pediatrics clinic in Isfahan, Iran. We included 210 pregnant women aged 18-45 years in their third trimester and followed their c... Overall, data of 181 children were included in the current study, including 80 in the intervention group and 101 controls. The adjusted median/mean differences between intervention and control groups ... In this study, parenting interventions through CCD group sessions were significantly effective on just one subscale of children's socio-emotional behavior domains based on CBCL and one domain of child... IRCT20190128042533N2, Date of registration: 16/01/2020, www.irct.ir....

A biopsychosocial model of NICU family adjustment and child development.

Although infants in Neonatal Intensive Care Units (NICU) are at risk for developmental impairments and parents are at risk for emotional distress, factors that explain outcomes remain unknown. Here, w... Participants included 101 families at The Children's Hospital of Philadelphia Neonatal Follow-Up Program who had been discharged 1.5-2.5 years prior. We gathered data using validated assessments, stan... Our structural equation model, informed by the Double ABC-X Model, captured the dynamic relationships among infant, parent, couple, and family factors. Infant medical severity, posttraumatic stress, c... Interventions that target parental posttraumatic stress, couple dynamics, parental perception of time for themselves, and access to financial support could be key for improving NICU family outcomes....

The impact of agricultural disasters on child development in rural China.

China's uneven development under the urban-rural dichotomy has led to the discouraging development of children in rural areas. China is a large agricultural country and agricultural disasters are rela... This study explored the effects of agricultural disasters on rural children's development, including cognitive and noncognitive skills, and academic pressure.... Survey data from the China Family Panel Survey and the National Meteorological Administration for 2010-2018 and a fixed-effect panel model with difference-in-differences regressions were used in the s... The fixed effects model results showed evidence that agricultural disasters have a negative impact on rural children's cognitive and noncognitive skills and a positive impact on academic pressure. The... Evidence shows that agricultural disasters have a significant negative impact on rural child development. It may be inferred that these will increase the difficulty of narrowing the urban-rural develo...

Interactive technology use and child development: A systematic review.

There is mixed evidence regarding the impact of interactive digital devices on child development. Tentatively some studies suggested that the use of digital devices may correlate negatively with langu... To carry out this systematic review, databases CINAHL, MEDLINE, Embase, PsychINFO, Scopus and Google Scholar were searched for relevant studies.... We used the Joanna Briggs Institute methodology for systematic reviews.... Data extraction and synthesis was carried out by two reviewers and checked by a third reviewer. Studies were stratified into tiers depending on the level of evidence provided and the domain of develop... Fifty-three studies were eligible for inclusion in the review, 39 Tier 1 (randomized controlled trials and quasi-experimental studies) and 16 Tier 2 (descriptive studies). Children's use of interactiv... The studies included in this review were predominantly correlational or comparative in nature and focuses on cognitive domains of learning rather than a specific developmental outcome. It is difficult...

Men's perception of paternal parenthood and the promotion of child development.

to comprehend men's perception of paternal parenthood while caring for infants to promote child development.... this qualitative study adopts an exploratory approach and was conducted with undergraduate and graduate students, faculty, and staff who are fathers of infants up to 6 months old from a higher educati... fifteen men participated in the study. From the analysis, two empirical categories emerged: "Perception of being a father: challenges and novelties" and "Promotion of child development: actions carrie... the relevance of the paternal figure for child development is highlighted, as well as the need for public policies to encourage paternal parenthood....