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.
The increased demand for efficient computation in data analysis encourages researchers in biomedical science to use workflow systems. Workflow systems, or so-called workflow languages, are used for th...
Many cytoskeletal systems are now sufficiently well known to permit their precise quantitative modeling. Microtubule and actin filaments are well characterized, and the associated proteins are often k...
Surgical flow disruptions are unexpected deviations from the natural progression which can potentially compromise the safety of the operation. Separation of the surgeon from the patient and team membe...
Transition path sampling methods are powerful tools for studying the dynamics of rare events in molecular simulations. However, these methods are generally restricted to experts with the knowledge and...
The volume of nucleic acid sequence data has exploded recently, amplifying the challenge of transforming data into meaningful information. Processing data can require an increasingly complex ecosystem...
For patients affected by tooth wear who require treatment to restore their dentition, the methods chosen can increasingly involve digital technology, with potentially less use of traditional, analogue...
'Code Stroke' (Code) is used in health services to streamline hyperacute assessment and treatment delivery for patients with ischaemic stroke. However, there are few studies that detail the time spent...
Continuous observation workflow time study....
Recordings of 100 Codes were performed at a high-volume primary stroke centre in Melbourne, Australia, between January and June 2020 using a body camera worn by a member of the stroke team....
The main measures included the overall duration of Codes and the individual processes within the Code workflow. Associations between variables of interest and process times were explored using linear ...
100 Codes were captured, representing 19.2% of all Codes over the 6 months. The median duration of a complete Code was 54.2 min (IQR 39.1-74.7). Administrative work performed after treatment is comple...
Codes are time intensive. Time spent on decision-making was a relatively small component of the overall Code duration. Data from body cameras can provide granular data on all aspects of Code workflow ...
Here we present a new workflow from taking increment cores in the field, storing and transporting them to the lab, to digitizing their tree rings for further analyses for subsequent dendroecological a...
As genome sequencing becomes better integrated into scientific research, government policy, and personalized medicine, the primary challenge for researchers is shifting from generating raw data to ana...
We achieved up to 65 × acceleration with germline variant callers, bringing HaplotypeCaller runtimes down from 36 h to 33 min on AWS, 35 min on GCP, and 24 min on the NVIDIA DGX. Somatic callers exhib...
Germline variant callers scaled well with the number of GPUs across platforms, whereas somatic variant callers exhibited more variation in the number of GPUs with the fastest runtimes, suggesting that...
This work presents an end-to-end open-source MR imaging workflow. It is highly flexible in rapid prototyping across the whole imaging process and integrates vendor-independent openly available tools. ...
MRI sequences can be designed in Python or JEMRIS using the Pulseq framework, allowing simplified integration of new sequence design tools. During the sequence design process, acquisition metadata req...
The flexibility of the workflow is demonstrated with different examples, containing 3D parallel imaging with controlled aliasing in volumetric parallel imaging (CAIPIRINHA) acceleration, spiral imagin...
The proposed workflow is highly flexible and allows integration of advanced tools at all stages of the imaging process. All parts of this workflow are open-source, simplifying collaboration across dif...