Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en diagnostic ?
Ils permettent de détecter des biomarqueurs spécifiques dans des échantillons biologiques.
Marqueurs biologiquesDiagnostic médical
#2
Quels types de maladies peuvent être diagnostiqués avec ces marqueurs ?
Ils sont utilisés pour des maladies comme le cancer, les infections et les maladies auto-immunes.
Maladies néoplasiquesInfections
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils spécifiques à certaines populations ?
Oui, leur efficacité peut varier selon les groupes ethniques et les facteurs génétiques.
GénétiqueÉpidémiologie
#4
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour le dépistage précoce ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour le dépistage précoce de cancers et d'autres maladies.
DépistageCancer
#5
Quel est le rôle des marqueurs d'affinité dans les tests de laboratoire ?
Ils facilitent l'identification précise des pathogènes ou des biomolécules dans les échantillons.
Tests de laboratoirePathogènes
Symptômes
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des symptômes ?
Indirectement, ils aident à identifier des maladies qui présentent des symptômes spécifiques.
SymptômesMaladies
#2
Quels symptômes peuvent être associés à des marqueurs d'affinité ?
Des symptômes comme la douleur, la fatigue ou des anomalies biologiques peuvent être observés.
FatigueDouleur
#3
Les marqueurs d'affinité révèlent-ils des symptômes précoces ?
Oui, ils peuvent aider à détecter des symptômes avant qu'ils ne deviennent cliniquement apparents.
Symptômes précocesDiagnostic précoce
#4
Peut-on prédire des symptômes futurs avec ces marqueurs ?
Certaines études suggèrent qu'ils peuvent aider à prédire l'évolution des symptômes.
PrédictionÉvolution des maladies
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils liés à des symptômes psychologiques ?
Ils peuvent être associés à des maladies ayant des manifestations psychologiques, comme la dépression.
DépressionSymptômes psychologiques
Prévention
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils aider à la prévention des maladies ?
Oui, ils permettent d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives.
PréventionFacteurs de risque
#2
Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en prévention ?
Ils sont utilisés pour le dépistage et la surveillance des populations à risque élevé.
DépistageSurveillance
#3
Peut-on réduire les risques de maladies avec ces marqueurs ?
Oui, en identifiant les risques, des interventions peuvent être mises en place pour réduire l'incidence.
Interventions préventivesIncidence
#4
Les marqueurs d'affinité aident-ils à éduquer le public ?
Oui, ils peuvent être utilisés pour sensibiliser le public aux risques de certaines maladies.
Éducation à la santéSensibilisation
#5
Quels programmes de prévention utilisent des marqueurs d'affinité ?
Des programmes de dépistage du cancer et de maladies infectieuses intègrent ces marqueurs.
Programmes de dépistageCancer
Traitements
5
#1
Les marqueurs d'affinité influencent-ils les choix de traitement ?
Oui, ils aident à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques de la maladie.
Traitement personnaliséOncologie
#2
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour surveiller le traitement ?
Oui, ils permettent de suivre l'efficacité des traitements en mesurant les biomarqueurs.
SurveillanceEfficacité du traitement
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés dans les essais cliniques ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour évaluer l'efficacité des nouveaux traitements dans les essais.
Essais cliniquesEfficacité
#4
Quels traitements peuvent être guidés par des marqueurs d'affinité ?
Des traitements comme l'immunothérapie et la thérapie ciblée peuvent être guidés par ces marqueurs.
ImmunothérapieThérapie ciblée
#5
Les marqueurs d'affinité aident-ils à choisir des médicaments ?
Oui, ils peuvent aider à sélectionner des médicaments en fonction des caractéristiques moléculaires.
PharmacogénétiqueMédicaments
Complications
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des complications ?
Oui, ils peuvent signaler des complications potentielles liées à certaines maladies.
ComplicationsMaladies
#2
Quelles complications peuvent être détectées par ces marqueurs ?
Des complications comme la progression de la maladie ou des effets secondaires des traitements.
Progression de la maladieEffets secondaires
#3
Les marqueurs d'affinité aident-ils à prévenir les complications ?
Oui, en identifiant les risques, ils peuvent aider à prévenir certaines complications.
Prévention des complicationsRisques
#4
Peut-on surveiller les complications avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, ils permettent de surveiller l'évolution des complications au cours du traitement.
SurveillanceÉvolution
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils utiles en cas de complications graves ?
Oui, ils peuvent aider à évaluer la gravité des complications et à ajuster le traitement.
Complications gravesAjustement du traitement
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont associés aux marqueurs d'affinité ?
Des facteurs comme l'âge, le sexe, et des antécédents familiaux peuvent être associés.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils identifier des facteurs de risque ?
Oui, ils aident à identifier des biomarqueurs liés à des risques accrus de maladies.
BiomarqueursRisques
#3
Comment les facteurs de risque influencent-ils l'utilisation des marqueurs ?
Ils déterminent souvent la nécessité de tests spécifiques basés sur le profil de risque.
Profil de risqueTests spécifiques
#4
Les marqueurs d'affinité sont-ils influencés par des facteurs environnementaux ?
Oui, des facteurs comme l'exposition à des toxines peuvent affecter les niveaux de marqueurs.
Facteurs environnementauxToxines
#5
Peut-on modifier les facteurs de risque avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, des interventions ciblées peuvent réduire les risques identifiés par ces marqueurs.
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School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Data curators play an important role in assessing data quality and take actions that may ultimately lead to better, more valuable data products. This study explores the curation practices of data cura...
Science funders, publishers, and data archives make decisions about how to responsibly allocate resources to maximize the reuse potential of research data. This paper introduces a dataset developed to...
Data curation encompasses a range of actions undertaken to ensure that research data are fit for purpose and available for discovery and reuse, and can help to improve the likelihood that data is more...
In recent years, with the trend of open science, there have been many efforts to share research data on the internet. To promote research data sharing, data curation is essential to make the data inte...
There is still no community consensus regarding strategies for data quality review in liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS)-based untargeted metabolomics. Assessing the analytical robustness...
The aim of this study was to provide a model to describe the sources of variation in LC-MS-based untargeted metabolomics measurements, to use it to build a comprehensive curation pipeline, and to prov...
Human serum samples (n=392) were analyzed by ultraperformance liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) using an untargeted metabolomics approach. The pipeline and...
The model was applied to understand data curation practices used by the metabolomics community. Sources of variation, which are often overlooked in untargeted metabolomic studies, were identified in t...
The developed pipeline allowed confirming data robustness by comparing the experimental results with expected values predicted by the model. New quality control practices were introduced to assess the...
Computational modeling, machine learning, and statistical data analysis are increasingly utilized to mitigate chemistry, manufacturing, and control failures related to particle properties in solid dos...
Major advances in sequencing technologies and the sharing of data and metadata in science have resulted in a wealth of publicly available datasets. However, working with and especially curating public...
Here, we present the Omics Dataset Curation Toolkit (OMD Curation Toolkit), a python3 package designed to accompany and guide the researcher during the curation process of metadata and fastq files of ...
Thus, it offers valuable tools for the in-house curation previously needed to re-use public omics data. Due to its workflow structure and capabilities, it can be easily used and benefit investigators ...
The quantity and complexity of data being generated and published in biology has increased substantially, but few methods exist for capturing knowledge about phenotypes derived from molecular interact...
In their article, Littleford-Colquhoun et al. (2022) advise against using arbitrary relative read abundance (RRA) thresholds (i.e., minimum sequence copy thresholds) for removing low-abundance sequenc...
The past decade has seen a number of impressive developments in predictive chemistry and reaction informatics driven by machine learning applications to computer-aided synthesis planning. While many o...