Titre : Infarctus cérébral

Infarctus cérébral : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostique-t-on un infarctus cérébral ?

Un scanner ou une IRM cérébrale est utilisé pour visualiser les lésions.
Infarctus cérébral Imagerie par résonance magnétique
#2

Quels tests sont effectués après un AVC suspecté ?

Des tests sanguins et des examens neurologiques sont réalisés pour évaluer l'état.
Accident vasculaire cérébral Tests diagnostiques
#3

Quels signes indiquent un infarctus cérébral ?

Des symptômes comme une faiblesse soudaine, des troubles de la parole ou de la vision.
Symptômes neurologiques Infarctus cérébral
#4

Quelle est l'importance du temps dans le diagnostic ?

Un diagnostic rapide est crucial pour limiter les dommages cérébraux.
Temps de traitement Infarctus cérébral
#5

Peut-on utiliser l'électroencéphalogramme ?

L'EEG n'est pas standard pour l'infarctus, mais peut aider à évaluer l'activité cérébrale.
Électroencéphalogramme Infarctus cérébral

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants d'un infarctus cérébral ?

Faiblesse d'un côté du corps, troubles de la parole, et maux de tête soudains.
Symptômes neurologiques Infarctus cérébral
#2

Comment reconnaître un AVC ?

Utilisez l'acronyme FAST : Faiblesse, Affaissement, Speech (parole), Temps.
Accident vasculaire cérébral Symptômes
#3

Les symptômes peuvent-ils varier ?

Oui, les symptômes dépendent de la zone du cerveau touchée et de la gravité.
Infarctus cérébral Variabilité des symptômes
#4

Un AVC peut-il provoquer des pertes de mémoire ?

Oui, des troubles cognitifs, y compris des pertes de mémoire, peuvent survenir.
Troubles cognitifs Infarctus cérébral
#5

Les symptômes sont-ils toujours soudains ?

Pas toujours, certains infarctus peuvent se manifester par des symptômes progressifs.
Infarctus cérébral Symptômes progressifs

Prévention 5

#1

Comment prévenir un infarctus cérébral ?

Maintenir une alimentation saine, faire de l'exercice et contrôler la pression artérielle.
Prévention Hypertension
#2

Le tabagisme augmente-t-il le risque ?

Oui, le tabagisme est un facteur de risque majeur pour les AVC.
Tabagisme Infarctus cérébral
#3

Le diabète influence-t-il le risque d'AVC ?

Oui, le diabète mal contrôlé augmente le risque d'infarctus cérébral.
Diabète Infarctus cérébral
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux d'AVC augmentent le risque personnel.
Antécédents familiaux Infarctus cérébral
#5

L'exercice régulier est-il bénéfique ?

Oui, l'exercice régulier aide à réduire le risque d'infarctus cérébral.
Exercice physique Prévention

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour un infarctus cérébral ?

Les traitements incluent des médicaments anticoagulants et la réhabilitation.
Traitement médicamenteux Réhabilitation
#2

Quand utiliser des thrombolytiques ?

Ils sont administrés dans les premières heures après l'apparition des symptômes.
Thrombolyse Infarctus cérébral
#3

La chirurgie est-elle nécessaire ?

Dans certains cas, une intervention chirurgicale peut être nécessaire pour retirer un caillot.
Chirurgie Infarctus cérébral
#4

Quel rôle joue la réhabilitation ?

La réhabilitation aide à récupérer les fonctions perdues et à améliorer la qualité de vie.
Réhabilitation Infarctus cérébral
#5

Les traitements varient-ils selon le type d'AVC ?

Oui, les traitements diffèrent entre les AVC ischémiques et hémorragiques.
Accident vasculaire cérébral ischémique Infarctus cérébral

Complications 5

#1

Quelles sont les complications possibles d'un infarctus cérébral ?

Les complications incluent des troubles de la parole, des paralysies et des problèmes cognitifs.
Complications Infarctus cérébral
#2

Un infarctus cérébral peut-il entraîner des infections ?

Oui, des infections comme la pneumonie peuvent survenir après un AVC.
Infections Infarctus cérébral
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Récupération Infarctus cérébral
#4

Comment les complications affectent-elles la réhabilitation ?

Elles peuvent ralentir le processus de réhabilitation et nécessiter des soins supplémentaires.
Réhabilitation Complications
#5

Les complications psychologiques sont-elles fréquentes ?

Oui, des troubles comme la dépression peuvent survenir après un infarctus cérébral.
Dépression Infarctus cérébral

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque d'infarctus cérébral ?

Les facteurs incluent l'hypertension, le diabète, le tabagisme et l'obésité.
Facteurs de risque Infarctus cérébral
#2

L'âge influence-t-il le risque d'AVC ?

Oui, le risque d'infarctus cérébral augmente avec l'âge.
Âge Infarctus cérébral
#3

Le stress peut-il être un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à l'augmentation du risque d'AVC.
Stress Infarctus cérébral
#4

Les maladies cardiaques augmentent-elles le risque ?

Oui, les maladies cardiaques sont un facteur de risque important pour les AVC.
Maladies cardiaques Infarctus cérébral
#5

Le cholestérol élevé est-il un facteur de risque ?

Oui, un taux de cholestérol élevé peut augmenter le risque d'infarctus cérébral.
Cholestérol Infarctus cérébral
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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 02/04/2025

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Auteurs principaux

Alexander E Merkler

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA; Clinical and Translational Neuroscience Unit, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA. Electronic address: alm9097@med.cornell.edu.

Hooman Kamel

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurology, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA; Clinical and Translational Neuroscience Unit, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA.

Jonathan W Weinsaft

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA.

Grégoire Boulouis

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Affiliations :
  • Department of Neuroradiology, Centre Hospitalier Saint-Anne, Paris, France.

Nan Wang

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Affiliations :
  • Department of Neurology Inspection, People's Hospital of Liaoning Province, Shenyang, Liaoning 110016, P.R. China.
  • Department of Neurology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin 132000, P.R. China.

Chengxiang Yuan

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Affiliations :
  • Department of Neurology, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, China.
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Xiaoyan Du

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 960932857@qq.com.
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Qingjun Liu

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 32295634@qq.com.
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Qi Li

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Affiliations :
  • Department of Neurology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, 1 Youyi Road, Yuanjiagang, Yuzhong District, Chongqing, China. Electronic address: 1259446388@qq.com.
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Zhao Yang

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: mimigirls@sina.com.
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Juan Liao

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Affiliations :
  • Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: liaojuan26@yahoo.com.
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Hongmin Gong

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 948334726@qq.com.
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Lin Wu

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 1764515162@qq.com.
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Jing Wei

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Affiliations :
  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 1938184070@qq.com.
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Qing Tan

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 554695008@qq.com.
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Hongheng Du

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 190703119@qq.com.
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Rui Zhao

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 1134709035@qq.com.
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Libo Zhao

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  • Department of Neurology, Yongchuan Hospital of Chongqing Medical University, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China; Chongqing key laboratory of cerebrovascular disease research, 439 Xuanhua Road, Yongchuan District, Chongqing, China. Electronic address: 2267254102@qq.com.
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Hiroaki Ikushima

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  • Department of Respiratory Medicine The University of Tokyo Hospital Tokyo Japan.
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Yoshihisa Hiraishi

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  • Department of Respiratory Medicine The University of Tokyo Hospital Tokyo Japan.
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scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment... scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,... The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...

Robustness of single-cell RNA-seq for identifying differentially expressed genes.

A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ... We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m... Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...

Feature selection followed by a novel residuals-based normalization that includes variance stabilization simplifies and improves single-cell gene expression analysis.

Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and... We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam... DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....

scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f... Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ... We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.... Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi... Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the... The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi... Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w... The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t... Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm... We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d... Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit... We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ... Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR... Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ... IL1RN...