Titre : RNA-Seq

RNA-Seq : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders

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

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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.

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.
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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.
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Yanislav S Hrytseniuk

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  • 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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Validity of the revised Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5 cross-cutting symptom measure as implemented in community mental health settings.

The purpose of this study was to validate the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5 (DSM-5) Cross-Cutting Symptom Measure (CCSM) as a screening tool for a wide variety of disorders w... Participants (N = 851) were referred for coordinated specialty care services (mean age = 20.26 years (SD = 2.97); 82.5 % Caucasian, 7.5 % African American, 0.7 % Native American, 0.7 % Pacific Islande... At optimal cut-score, specificity ranged from 57 to 77 % for depression, anxiety, substance use and psychosis domains; sensitivity ranged from 63 to 72 %. Scores for depression, anxiety, substance use... Criterion measures did not have inter-rater reliabilities as this is generally prohibitive in clinic settings.... The CCSM could provide a first step in screening for multiple disorders; however, it cannot replace structured interviews for making diagnoses related to these conditions....

Interrater reliability of criterion A of the alternative model for personality disorder (Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition-Section III): A meta-analysis.

The alternative model for personality disorder (AMPD) is currently included in Section III of the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5). This review sought to s...

Item Response Theory Analyses of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) Criteria Adapted to Screen Use Disorder: Exploratory Survey.

Screen use is part of daily life worldwide and morbidity related to excess use of screens has been reported. Some use of screens in excess could indicate a screen use disorder (ScUD). An integrative a... Our goals were (1) to describe screen uses in a general population sample and (2) to test the unidimensionality, local independence, and psychometric properties of the 9 Diagnostic and Statistical Man... This cross-sectional survey in a French suburban city targeted adults and adolescents. A self-administered questionnaire covered the main types of screens used and their use for various activities in ... Among the 300 participants, 171 (57.0%) were female (mean age 27 years), 297 (99.0%) used screens, 134 (44.7%) reported at least one criterion (potential problem users), and 5 (1.7%) reported 5 or mor... We described screen uses in a French community sample and have shown that the adaptation of the DSM-5 IGD to "ScUD" has good psychometric validity and is discriminating, confirming our hypothesis. We ...

Functional impairment, insight, and comparison between criteria for gaming disorder in the International Classification of Diseases, 11 Edition and internet gaming disorder in Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition.

This study evaluated the consistency between the International Classification of Diseases, 11th Edition (ICD-11) for gaming disorder (ICD-11-GD) and Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorde... We recruited 60 participants with GD, 45 participants who engaged in hazardous gaming (HG), and 120 controls based on a diagnostic interview. Their operationalization of functional impairment and stag... We observed satisfactory consistency (kappa value = 0.80) with a diagnostic accuracy of 91.5% between the ICD-11-GD and DSM-5-IGD criteria. Furthermore, 16 participants with IGD in DSM-5 were determin... There is a good consistency between ICD-11-GD and DSM-5-IGD criteria. The ICD-11 criteria have a high threshold for diagnosing GD. HG criteria could compensate for this high threshold and identify ind...

Age-related Psychometric Dimensionality Using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition Opioid Use Disorder Diagnostic Criteria.

Age-related psychometric differences in Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition (DSM-5) opioid use disorder (OUD) diagnostic criteria have been hypothesized, but not been te... People who participated in the 2012-2013 National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III and reported past 12-month nonmedical use of prescription opioids were included. YAs were 1... One in 5 people met the DSM-5 OUD diagnostic criteria for OUD within the past 12 months, with the most endorsed criteria being tolerance (17.96%). DIF was identified for 3 criteria, including (1) taki... These findings suggest that there may be age-related variations in the DSM-5 OUD diagnostic criteria's ability to detect latent OUD. Future research should identify contributing factors and the influe...

Epidemiology of insomnia disorder in older persons according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: a systematic review and meta-analysis.

There is a scarcity of summarizing data on the epidemiology of insomnia in older persons, especially when diagnosed with international criteria. This study aimed to estimate the prevalence and correla... Through PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Web of Science (WoS), we searched for relevant articles published before June 28, 2023. The risk of bias was weighed using the Joanna Briggs Institute's (JBI's) cri... We included 18,270 participants across 16 studies. The male/female ratio was 0.89 (12 studies), and the mean age varied from 65.9 to 83.1 years (8 studies). The pooled prevalence of insomnia was 19.6%... Nearly one in every five old individuals was considered to have insomnia disorder, which was associated with the gender and the existence of mental health and/or somatic conditions.... We registered the protocol in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) with registration number: CRD42022344675....

Clinical Utility of Impact of Event Scale-Revised for Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Fifth Edition Posttraumatic Stress Disorder.

The Impact of Event Scale-Revised (IES-R) is a widely used self-report for assessing posttraumatic stress disorder (PTSD), originally aligned with Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders... A total of 238 participants recruited from multiple psychiatric centers, including 67 patients with PTSD, 72 patients with psychiatric controls, and 99 healthy controls, were included in the study. Al... The IES-R demonstrated good internal consistency and a high correlation with the PCL-5. Through factor analysis, 5 distinct dimensions emerged within the IES-R: sleep disturbance, intrusion, hyperarou... These findings underscore the scale's concurrent validity with the DSM-5 PTSD criteria and its effectiveness as a screening tool. Implementing a cutoff score of 25 on the IES-R can enhance its utility...