Titre : RNA-Seq

RNA-Seq : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neoplasm Recurrence, Local

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.
Publications dans "RNA-Seq" :

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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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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Classification of Local Recurrence After Nipple-Sparing Mastectomy Based on Location: The Features of Nipple-Areolar Recurrence Differ from Those of Other Local Recurrences.

Little information is available about the clinical and pathologic characteristics of local recurrence (LR) after nipple-sparing mastectomy according to the locations of LR.... This study classified 99 patients into the following two groups according to the location of LR after nipple-sparing mastectomy: nipple-areolar recurrence (NAR) group and other locations of LR (oLR) g... For about half of the patients (44.4 %) with NAR, the primary cancer was estrogen receptor (ER)-negative and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive. Conversely, in most of the patien... This multi-institutional retrospective study demonstrated that the features of NAR, such as the characteristics of the primary and recurrent tumors and the prognostic factors after LR resection, were ...

Feasibility of local therapy for recurrent pancreatic cancer.

Despite advances in perioperative management, recurrence after curative pancreatectomy is a critical issue in the treatment of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). The significance of local therap... We reviewed the medical records of patients with PDAC who underwent curative resection at our institution between January 2009 and December 2019. We examined the patterns of relapse and assessed the c... A total of 246 patients with PDAC who underwent R0 or R1 resection were included in this study. The 3-year overall survival (OS) rate was 39.8%, and the 1-year recurrence-free survival rate was 51.2% ... Our results suggest that a multimodal approach may improve the clinical outcomes of patients with recurrent PDAC....

Pathological determinants of outcome following resection of locally advanced or locally recurrent rectal cancer.

Pathological factors that influence and predict survival following pelvic exenteration (PE) for locally advanced (LARC) or locally recurrent rectal cancer (LRRC), especially LRRC, remain poorly unders... A retrospective cohort study was performed for all patients undergoing a curative PE for LARC or LRRC between 2008 and 2021 at a tertiary referral UK specialist colorectal hospital. Cox regression ana... 388 patients were included in the analysis with 256 resections for LARC and 132 for LRRC. 62.4% of patients were male with a median age of 59 years (IQR 49-67). 247 (64%) partial pelvic exenterations ... A positive resection margin and poorly differentiated tumours are significant negative prognostic markers for survival and recurrence in LARC. The results of this study support the need to look for al...

Does the Addition of Mutations of CTNNB1 S45F to Clinical Factors Allow Prediction of Local Recurrence in Patients With a Desmoid Tumor? A Local Recurrence Risk Model.

The initial approach to the treatment of desmoid tumors has changed from surgical resection to watchful waiting. However, surgery is still sometimes considered for some patients, and it is likely that... We sought to explore whether a combined molecular and clinical prognostic model for relapse in patients with desmoid tumors treated with surgery would allow us to identify patients who might do well w... This was a retrospective, single-center study of 107 patients with desmoid tumors who were surgically treated between January 1980 and December 2015, with a median follow-up of 106 months (range 7 to ... The multivariable analysis showed that S45F mutations (hazard ratio 5.25 [95% confidence interval 2.27 to 12.15]; p < 0.001) and tumor in the extremities (HR 3.15 [95% CI 1.35 to 7.33]; p = 0.008) wer... CTNNB1 S45F mutations combined with other clinical variables are a potential prognostic biomarker associated with the risk of relapse in patients with desmoid tumors. The developed nomogram is simple ... Level III, therapeutic study....

Risk Factors of Second Local Recurrence in Surgically Treated Recurrent Brain Metastases: An Exploratory Analysis.

A first local recurrence is common after resection or radiotherapy for brain metastasis (BM). However, patients with BMs can develop multiple local recurrences over time. Published data on second loca... Patients were identified from a database at Brigham and Women's Hospital in Boston. Hazard ratios and 95% confidence intervals for predictors of a second local recurrence were computed using a Cox pro... Of 170 identified surgically treated first locally recurrent lesions, 74 (43.5%) progressed to second locally recurrent lesions at a median of 7 months after craniotomy. Subtotal resection of the firs... A second local recurrence occurred after 43.5% of craniotomies for first recurrent lesions. Subtotal resection and infratentorial location were the strongest risk factors for worse second local recurr...

Applying a neoscore in locally advanced rectal cancer is beneficial in predicting local recurrences after surgery.

The current study was undertaken to provide more detailed prognostic models for early prediction of local recurrences and local recurrence free survival (RFS) using different radiologic and pathologic... One hundred patients with locally advanced rectal carcinomas decided to receive neoadjuvant CRT were retrospectively recruited, Hazard ratios (HR) were determined in the two cox regression models and ... HR of 1st group of models: T+N, T+N+G, T+N+G+S, T+N+G+S+PNI, and T+N+G+S+PNI+R were summated and categorized into scores, these scores were significantly correlated with the risk of recurrence (Somer'... We propose that the addition of biologic factors to staging of rectal cancer provide precise stratification and association with local recurrences in patients received preoperative CRT....

Surgery of resectable local recurrence following colorectal cancer: Compartmental surgery improves local control.

This study aims to identify prognostic factors and define the best extent of surgery for optimizing treatment of local recurrence (LR) following colorectal cancer (CRC).... An institutional database of consecutive patients who underwent radical resection (R0/R1) of LR following CRC was analyzed prospectively from 2010 to 2021 at one tertiary cancer center.... In this study, 75 patients were included with LR following CRC and analyzed. Patients were categorized as compartmental resections (CompRe) (n = 47) if all adjacent organs were systematically removed,... Complete compartmental surgery is safe and improves local control. Optimal LR resection needs to remove all contiguous organs, with or without tumor involvement....

Recurrent RET fusions in fibrosarcoma-like neoplasms in adult viscera: expanding the clinicopathological and genetic spectrum.

RET-fused mesenchymal neoplasms mostly affect the soft tissue of paediatric patients. Given their responsiveness to selective RET inhibitors, it remains critical to identify those extraordinary cases ... Clinicopathological features were assessed and partner agnostic targeted next-generation sequencing on clinically validated platforms were performed. The patients were 18, 53, and 55 years old and inc... Our study expands the clinicopathological and genetic spectrum of mesenchymal neoplasms associated with RET fusions....