Titre : RNA-Seq

RNA-Seq : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Progestins

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.
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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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Progestins of today and tomorrow.

To review the current literature on the multiple types and uses of progestins in reproductive healthcare.... Progestins for contraceptive use are available in multiple forms, with the ongoing development of transdermal, intravaginal, and male contraception formulations. Noncontraceptive use of progestins oft... Progestins have multiple uses in reproductive healthcare, including contraception, menstrual suppression, endometrial protection, and hormonal replacement therapy. The development of progestins for th...

Opposed evolution of the osseous and soft parts of progestin-associated osteomeningioma after progestin intake discontinuation.

Numerous studies have confirmed a strong association between progestins and meningiomas and the regression and/or stabilization of meningiomas after discontinuation of treatment. Osteomeningiomas repr... Thirty-six patients (mean age 49.5 years) who presented with at least one progestin-related osteomeningioma (48 tumors total) were identified from a prospectively collected database of patients and ha... For half of the 36 patients, treatment was prescribed for signs of hyperandrogenism, such as hirsutism, alopecia, or acne. Most lesions were spheno-orbital (35.4%) or frontal (31.2%). Although the tis... These results show that while the soft intracranial part of progestin-related osteomeningioma tumor is the most likely to regress after treatment discontinuation, the bony part is more likely to incre...

Systemic Progestins and Progestin-Releasing Intrauterine Device Therapy for Premenopausal Patients With Endometrial Intraepithelial Neoplasia.

To estimate trends in use and outcomes of progestin therapy for premenopausal patients with endometrial intraepithelial neoplasia.... The MarketScan Database was used to identify patients aged 18-50 years with endometrial intraepithelial neoplasia from 2008 to 2020. Primary treatment was classified as hysterectomy or progestin-based... A total of 3,947 patients were identified. Hysterectomy was performed in 2,149 (54.4%); progestins were used in 1,798 (45.6%). Use of progestins increased from 44.2% in 2008 to 63.4% in 2020 ( P =.002... The rate of conservative treatment with progestins in premenopausal individuals with endometrial intraepithelial neoplasia has increased over time, and among progestin users, progestin-releasing IUD u...

Efficacy of Low-Dose Estrogen-Progestins and Progestins in Japanese Women with Dysmenorrhea: A Systematic Review and Network Meta-analysis.

Although several studies suggest beneficial effects of low-dose estrogen-progestins (LEPs) and progestins on dysmenorrhea in Japanese women, the difference in efficacy between drugs remains unknown.... We identified studies by searching the MEDLINE, Cochrane Library, and ICHUSHI databases and included randomized controlled trials (RCTs) that used total dysmenorrhea score and visual analogue scale (V... We identified 10 articles on eight RCTs and included seven drugs (six LEPs and one progestin, i.e., dienogest) and placebo in the analysis. Meta-analysis showed improvements in total dysmenorrhea scor... We confirmed that LEPs and dienogest are effective for primary and secondary dysmenorrhea and suggest that continuous regimens may be more effective than cyclic regimens in improving outcomes....

Progestin plus metformin improves outcomes in patients with endometrial hyperplasia and early endometrial cancer more than progestin alone: a meta-analysis.

Progestin based therapy is the preferred option for fertility-sparing treatment of reproductive-age women with preserved fertility in endometrial hyperplasia (EH) or early endometrial cancer (EEC). Ou... We conducted a meta-analysis of randomized or non-randomized controlled trials by searching of PubMed, Embase, Web of science, and Cochrane database from inception to November 8, 2022. The results of ... In the analysis of progestin administered systemically or locally, complete response (CR) was significantly higher in progestin plus metformin versus progestin alone in the EH group (pooled OR 2.08, 9... For fertility-sparing management, compared to progestin alone, the outcomes of patients with endometrial hyperplasia and early endometrial cancer were more improved with progestin plus metformin becau...

Progestins in the symptomatic management of endometriosis: a meta-analysis on their effectiveness and safety.

Endometriosis is a complex chronic disease that affects approximately 10% of women of reproductive age worldwide and commonly presents with pelvic pain and infertility.... A systematic review of the literature was carried out using the databases Pubmed, Scopus, Cochrane and ClinicalTrials.gov in women with a confirmed laparoscopic diagnosis of endometriosis receiving pr... Eighteen studies were included in the meta-analysis. Progestins improved painful symptoms compared to placebo (SMD = -0.61, 95% CI (-0.77, -0.45), P < 0.00001) with no comparable differences between t... The meta-analysis revealed that pain improvement significantly increased with the use of progestins with low adverse effects.... PROSPERO CRD42021285026....