Titre : Liquide cérébrospinal

Liquide cérébrospinal : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment le liquide cérébrospinal est-il prélevé ?

Il est prélevé par une ponction lombaire, insérant une aiguille dans l'espace sous-arachnoïdien.
Ponction lombaire Liquide céphalorachidien
#2

Quels tests sont effectués sur le LCR ?

Des analyses biochimiques, cytologiques et microbiologiques sont réalisées pour diagnostiquer des maladies.
Analyse du liquide céphalorachidien Tests diagnostiques
#3

Quels signes indiquent une anomalie du LCR ?

Des signes comme des maux de tête, de la fièvre ou des troubles neurologiques peuvent indiquer une anomalie.
Maux de tête Troubles neurologiques
#4

Quelle est la couleur normale du LCR ?

Le LCR normal est clair et incolore. Une couleur trouble peut indiquer une infection ou une hémorragie.
Liquide céphalorachidien Infection
#5

Comment interpréter une augmentation des protéines dans le LCR ?

Une augmentation des protéines peut indiquer une infection, une inflammation ou une tumeur.
Protéines Inflammation

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés à une méningite ?

Les symptômes incluent des maux de tête, de la fièvre, une raideur de la nuque et des nausées.
Méningite Symptômes
#2

Comment se manifeste une hémorragie sous-arachnoïdienne ?

Elle se manifeste par un mal de tête soudain et intense, souvent décrit comme le pire de la vie.
Hémorragie sous-arachnoïdienne Céphalées
#3

Quels signes indiquent une pression intracrânienne élevée ?

Des symptômes comme des vomissements, des troubles de la vision et des maux de tête peuvent indiquer une pression élevée.
Pression intracrânienne Céphalées
#4

Quels symptômes peuvent indiquer une sclérose en plaques ?

Des symptômes tels que des troubles de la vision, des engourdissements et des problèmes d'équilibre peuvent survenir.
Sclérose en plaques Symptômes neurologiques
#5

Quels symptômes sont liés à une infection virale du LCR ?

Les symptômes incluent fièvre, maux de tête, et parfois des éruptions cutanées.
Infection virale Symptômes

Prévention 5

#1

Comment prévenir la méningite ?

La vaccination contre les agents pathogènes comme le méningocoque et le pneumocoque est essentielle.
Méningite Vaccination
#2

Quelles mesures pour éviter les infections du LCR ?

Maintenir une bonne hygiène, éviter les contacts avec des personnes malades et se faire vacciner.
Infections Hygiène
#3

Comment réduire le risque d'hémorragie sous-arachnoïdienne ?

Éviter les traumatismes crâniens et contrôler l'hypertension artérielle peut réduire le risque.
Hémorragie sous-arachnoïdienne Hypertension
#4

Quels conseils pour les patients atteints de sclérose en plaques ?

Un suivi médical régulier et un mode de vie sain peuvent aider à gérer la maladie.
Sclérose en plaques Suivi médical
#5

Comment prévenir les infections virales du LCR ?

Éviter les contacts étroits avec des personnes infectées et se faire vacciner contre les virus connus.
Infections virales Vaccination

Traitements 5

#1

Quel traitement pour une méningite bactérienne ?

Le traitement inclut des antibiotiques intraveineux et parfois des corticostéroïdes.
Méningite bactérienne Antibiotiques
#2

Comment traiter une hémorragie sous-arachnoïdienne ?

Le traitement peut inclure une intervention chirurgicale pour réparer les vaisseaux sanguins et des soins intensifs.
Hémorragie sous-arachnoïdienne Chirurgie
#3

Quels médicaments pour réduire la pression intracrânienne ?

Des diurétiques et des corticostéroïdes peuvent être utilisés pour réduire la pression intracrânienne.
Pression intracrânienne Médicaments
#4

Quel est le rôle des antiviraux dans le traitement du LCR ?

Les antiviraux sont utilisés pour traiter certaines infections virales affectant le LCR, comme l'herpès.
Antiviraux Infections virales
#5

Comment gérer les symptômes de la sclérose en plaques ?

Des traitements symptomatiques, y compris des médicaments immunomodulateurs, sont utilisés pour gérer la sclérose en plaques.
Sclérose en plaques Traitements symptomatiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après une méningite ?

Des complications incluent des séquelles neurologiques, des pertes auditives et des problèmes cognitifs.
Méningite Complications
#2

Quels risques après une hémorragie sous-arachnoïdienne ?

Les risques incluent des vasospasmes, des déficits neurologiques et des complications respiratoires.
Hémorragie sous-arachnoïdienne Complications neurologiques
#3

Quelles sont les séquelles possibles d'une infection du LCR ?

Les séquelles peuvent inclure des troubles de la mémoire, des problèmes de coordination et des douleurs chroniques.
Infection du LCR Séquelles
#4

Comment la sclérose en plaques peut-elle évoluer ?

Elle peut entraîner des handicaps progressifs, des poussées et des complications graves au fil du temps.
Sclérose en plaques Évolution
#5

Quelles complications peuvent résulter d'une pression intracrânienne élevée ?

Des complications incluent des lésions cérébrales, des troubles de la vision et des convulsions.
Pression intracrânienne Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque de méningite ?

Les jeunes enfants, les adolescents et les personnes immunodéprimées sont à risque accru.
Méningite Facteurs de risque
#2

Qui est à risque d'hémorragie sous-arachnoïdienne ?

Les personnes ayant des antécédents d'anévrismes cérébraux ou de traumatismes crâniens sont à risque.
Hémorragie sous-arachnoïdienne Antécédents médicaux
#3

Quels comportements augmentent le risque d'infections du LCR ?

Des comportements comme le partage d'objets personnels et le manque d'hygiène augmentent le risque.
Infections Comportements à risque
#4

Quels facteurs de risque pour la sclérose en plaques ?

Les antécédents familiaux, le sexe féminin et certaines infections virales sont des facteurs de risque.
Sclérose en plaques Facteurs de risque
#5

Comment l'âge influence-t-il le risque d'infections du LCR ?

Les jeunes enfants et les personnes âgées sont plus susceptibles de développer des infections du LCR.
Infections du LCR Âge
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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 13/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

None None

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1Division of Neurosurgery, University of Cambridge Department of Clinical Neuroscience, Addenbrooke's Hospital, Cambridge, United Kingdom; and.

Henrik Zetterberg

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry and Neurochemistry, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
  • Clinical Neurochemistry Laboratory, Sahlgrenska University Hospital, Mölndal, Sweden.
  • Department of Neurodegenerative Disease, UCL Institute of Neurology, London, United Kingdom.
  • The Fluid Biomarker Laboratory, UK Dementia Research Institute at UCL, London, United Kingdom.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Vasilios C Constantinides

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neurochemistry and Biomarkers Unit, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
  • Ward of Cognitive and movement Disorders, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

George P Paraskevas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neurochemistry and Biomarkers Unit, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Leonidas Stefanis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Ward of Cognitive and movement Disorders, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Elisabeth Kapaki

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neurochemistry and Biomarkers Unit, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
  • Ward of Cognitive and movement Disorders, 1st Department of Neurology, National and Kapodistrian University of Athens, 11528 Athens, Greece.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Douglas H Kelley

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, University of Rochester, Rochester, New York 14627, USA.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Filippo Turrini

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Unit of Neurovirology, Division of Immunology, Transplantation and Infectious Diseases.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Simonetta Gerevini

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Neuroradiology, IRCCS San Raffaele Scientific Institute, Milan, Italy.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Paola Cinque

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Infectious Diseases.
  • Unit of Neurovirology, Division of Immunology, Transplantation and Infectious Diseases.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

John H Thomas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, University of Rochester, Rochester, NY 14627, USA.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Kaj Blennow

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Clinical Neurochemistry Laboratory, Sahlgrenska University Hospital, Mölndal, Sweden.
  • Department of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

Ting Du

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Neuromedicine, Department of Neurosurgery, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.
  • School of Pharmacy, China Medical University, Shenyang 110122, China.

Humberto Mestre

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Neuromedicine, Department of Neurosurgery, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.
  • Department of Neuroscience, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.
  • Department of Neurology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, USA.

Guojun Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Neuromedicine, Department of Neurosurgery, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.
  • Department of Neurosurgery, the Fourth Affiliated Hospital of China Medical University, Shenyang 110032, China.

Amanda M Sweeney

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Neuromedicine, Department of Neurosurgery, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.

Maiken Nedergaard

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Neuromedicine, Department of Neurosurgery, University of Rochester Medical Center, Rochester, NY 14642, USA.
  • Center for Translational Neuromedicine, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, 2200, Copenhagen, Denmark.

Joan L Robinson

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pediatrics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada.

Michael T Hawkes

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pediatrics, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada mthawkes@ualberta.ca.

Nour K Majbour

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Neurological Disorders Research Centre, Qatar Biomedical Research Institute (QBRI), Hamad Bin Khalifa University (HBKU), Qatar Foundation, Doha 34110, Qatar.
Publications dans "Liquide cérébrospinal" :

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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...