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Phénomènes génétiques
Structures génétiques
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Chromatides
Chromatides : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Immunofluorescence
Protéines
Microscopie électronique
Chromatides
Symptômes
5
Anomalies chromosomiques
Malformations congénitales
Syndrome de Down
Maladies génétiques
Cancers
Troubles génétiques
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Troubles chromosomiques
Fertilité
Anomalies chromosomiques
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5
Conseils génétiques
Suivi prénatal
Alimentation
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Tests génétiques
Anomalies chromosomiques
Vaccination
Développement fœtal
Suivi médical
Anomalies chromosomiques
Traitements
5
Thérapie génique
Interventions chirurgicales
Syndrome de Turner
Traitements hormonaux
Chirurgie
Anomalies chromosomiques
Thérapie génique
Anomalies chromosomiques
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5
Troubles du développement
Cancers
Complications chroniques
Qualité de vie
Santé mentale
Troubles mentaux
Complications
Gestion des symptômes
Maladies auto-immunes
Anomalies chromosomiques
Facteurs de risque
5
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Radiations
Anomalies chromosomiques
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 17/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Department of Human Genetics, Section Oncogenetics, Amsterdam UMC Location Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands j.delange1@amsterdamumc.nl.
Cancer Center Amsterdam, Cancer Biology and Immunology, Amsterdam, Netherlands.
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Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences, Vienna BioCenter, Vienna, Austria. daniel.gerlich@imba.oeaw.ac.at.
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Department of Human Genetics, Section Oncogenetics, Amsterdam UMC Location Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.
Cancer Center Amsterdam, Cancer Biology and Immunology, Amsterdam, Netherlands.
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Cancer Center Amsterdam, Department of Clinical Genetics, section Oncogenetics, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, the Netherlands.
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Cancer Center Amsterdam, Department of Clinical Genetics, section Oncogenetics, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, the Netherlands.
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Cancer Center Amsterdam, Department of Clinical Genetics, section Oncogenetics, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, the Netherlands. Electronic address: r.wolthuis@amsterdamumc.nl.
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Centro Andaluz de Biología Molecular y Medicina Regenerativa, CABIMER, Universidad de Sevilla-CSIC-UPO, Seville, Spain. aguilo@us.es.
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Research Institute of Molecular Pathology, Vienna BioCenter, Vienna, Austria.
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Chromosome Segregation Laboratory, The Francis Crick Institute, London NW1 1AT, UK. Electronic address: frank.uhlmann@crick.ac.uk.
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Life Sciences Institute, State Key Laboratory of Transvascular Implantation Devices of the Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine, MOE Laboratory of Biosystems Homeostasis and Protection, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China. fwwang@zju.edu.cn.
Department of Gynecological Oncology, Women's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310006, China. fwwang@zju.edu.cn.
Cancer Center, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China. fwwang@zju.edu.cn.
Zhejiang Provincial Key Laboratory of Geriatrics and Geriatrics Institute of Zhejiang Province, Affiliated Zhejiang Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310058, China. fwwang@zju.edu.cn.
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Cancer Center Amsterdam, Department of Clinical Genetics, section Oncogenetics, Amsterdam University Medical Centers, Amsterdam, the Netherlands.
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Department of Environmental & Radiological Health Sciences, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA. Takamitsu.Kato@colostate.edu.
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Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences, Vienna BioCenter, Vienna, Austria. michael.mitter@imba.oeaw.ac.at.
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Institute of Organic Chemistry and Center for Molecular Biosciences (CMBI), Leopold-Franzens University, Innsbruck, Austria.
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Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Guangdong Key Laboratory for Genome Stability & Disease Prevention, School of Basic Medical Sciences, Shenzhen University Medical School, South China Hospital, Shenzhen 518116. State Key Laboratory of Agrobiotechnology, College of Biological Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China.
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Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Guangdong Key Laboratory for Genome Stability & Disease Prevention, School of Basic Medical Sciences, Shenzhen University Medical School, South China Hospital, Shenzhen 518116. State Key Laboratory of Agrobiotechnology, College of Biological Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China.
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Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Guangdong Key Laboratory for Genome Stability & Disease Prevention, School of Basic Medical Sciences, Shenzhen University Medical School, South China Hospital, Shenzhen 518116. State Key Laboratory of Agrobiotechnology, College of Biological Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China.
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IBDM is feasible for childhood late-effects research. Our findings may inform cohort selection in future studies of pediatric radiotherapy dose responses and facilitate treatment planning to reduce tr...
Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan-Meier or restricted assumptions like t...
We proposed a two-slice temporal Bayesian network model for the survival data, introducing the survival and censorship status in each observed time as the dynamic states. A score-based algorithm learn...
The simulation study shows the superiority of DBN in bias reduction for many scenarios compared with Cox regression and Kaplan-Meier, especially in the late survival times. In the real-world data, the...
Our proposed dynamic Bayesian network model could be used as a data mining technique in the context of survival data analysis. The advantages of this approach are feature selection ability, straightfo...
Sequential pattern mining (SPM) is a major class of data mining topics with a wide range of applications. The continuity and uncertain nature of trajectory data make it distinctively different from ty...
Healthcare programs and insurance initiatives play a crucial role in ensuring that people have access to medical care. There are many benefits of healthcare insurance programs but fraud in healthcare ...
In this study, a fraud detection methodology is presented that utilizes association rule mining augmented with unsupervised learning techniques to detect healthcare insurance fraud. Dataset from the C...
Descriptive analysis shows patterns and trends in the data revealing interesting relationship among diagnosis codes, procedure codes and the physicians. The baseline anomaly detection algorithms gener...
The proposed methodology enhances healthcare insurance fraud detection by using association rule mining for pattern discovery and unsupervised classifiers for effective anomaly detection....
Water quality monitoring programs are essential planning and management tools, but they face many challenges in the developing world. The scarcity of financial and human resources and the unavailabili...