Comment diagnostiquer une cyclisation enzymatique ?
On utilise des techniques comme la spectrométrie de masse et la résonance magnétique nucléaire.
CyclisationSpectrométrie de masse
#2
Quels tests sont utilisés pour la cyclisation des peptides ?
Les tests incluent l'analyse chromatographique et la spectrométrie de masse.
PeptidesChromatographie
#3
Quels indicateurs montrent une cyclisation réussie ?
La formation de nouveaux pics dans les spectres de masse indique une cyclisation réussie.
Spectrométrie de masseCyclisation
#4
Comment évaluer la cyclisation dans les acides aminés ?
On évalue la cyclisation par des méthodes chromatographiques et des analyses spectroscopiques.
Acides aminésChromatographie
#5
Quels marqueurs biochimiques indiquent la cyclisation ?
Des changements dans les profils de métabolites peuvent indiquer la cyclisation.
MétabolitesCyclisation
Symptômes
5
#1
Quels symptômes indiquent une cyclisation anormale ?
Des symptômes comme des douleurs abdominales ou des anomalies métaboliques peuvent survenir.
Douleurs abdominalesAnomalies métaboliques
#2
La cyclisation peut-elle causer des effets secondaires ?
Oui, des effets secondaires comme des nausées ou des réactions allergiques peuvent se produire.
Effets secondairesRéactions allergiques
#3
Quels signes cliniques sont associés à la cyclisation ?
Des signes comme des changements de couleur de la peau ou des éruptions cutanées peuvent apparaître.
Éruptions cutanéesChangements de couleur
#4
Comment la cyclisation affecte-t-elle le métabolisme ?
Elle peut perturber le métabolisme, entraînant des déséquilibres hormonaux ou énergétiques.
MétabolismeDéséquilibres hormonaux
#5
Quels symptômes sont liés à la cyclisation des lipides ?
Des symptômes comme l'obésité ou des troubles cardiovasculaires peuvent être observés.
LipidesObésité
Prévention
5
#1
Comment prévenir les troubles de cyclisation ?
Une alimentation équilibrée et un mode de vie sain peuvent aider à prévenir ces troubles.
Alimentation équilibréeMode de vie sain
#2
Y a-t-il des mesures préventives pour la cyclisation des peptides ?
Oui, éviter les toxines et maintenir une bonne hydratation sont des mesures préventives.
ToxinesHydratation
#3
Quels conseils diététiques pour éviter la cyclisation ?
Consommer des antioxydants et des acides gras essentiels peut réduire les risques.
AntioxydantsAcides gras essentiels
#4
La prévention génétique est-elle possible pour la cyclisation ?
Oui, le dépistage génétique peut identifier les risques de troubles de cyclisation.
Dépistage génétiqueRisques
#5
Comment le stress influence-t-il la cyclisation ?
Le stress peut perturber les processus métaboliques, augmentant le risque de cyclisation anormale.
StressProcessus métaboliques
Traitements
5
#1
Quels traitements existent pour les troubles de cyclisation ?
Les traitements incluent des médicaments spécifiques et des thérapies enzymatiques.
MédicamentsThérapies enzymatiques
#2
Comment traiter une cyclisation enzymatique défectueuse ?
On peut utiliser des suppléments enzymatiques ou des modifications diététiques.
Suppléments enzymatiquesModifications diététiques
#3
Les traitements naturels aident-ils la cyclisation ?
Oui, certains extraits de plantes peuvent favoriser la cyclisation dans le métabolisme.
Extraits de plantesMétabolisme
#4
Quels médicaments sont utilisés pour la cyclisation ?
Des inhibiteurs enzymatiques et des modulateurs métaboliques sont souvent prescrits.
Inhibiteurs enzymatiquesModulateurs métaboliques
#5
La thérapie génique peut-elle aider la cyclisation ?
Oui, la thérapie génique peut corriger des défauts enzymatiques liés à la cyclisation.
Thérapie géniqueDéfauts enzymatiques
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent résulter de la cyclisation ?
Des complications comme des maladies métaboliques ou des troubles hormonaux peuvent survenir.
Maladies métaboliquesTroubles hormonaux
#2
La cyclisation peut-elle entraîner des maladies chroniques ?
Oui, des maladies comme le diabète ou l'obésité peuvent être liées à des troubles de cyclisation.
DiabèteObésité
#3
Quels risques sont associés à la cyclisation des acides gras ?
Des risques comme l'athérosclérose et d'autres maladies cardiovasculaires peuvent augmenter.
AthéroscléroseMaladies cardiovasculaires
#4
Comment la cyclisation affecte-t-elle la santé mentale ?
Elle peut contribuer à des troubles de l'humeur et à des déséquilibres neurochimiques.
Troubles de l'humeurDéséquilibres neurochimiques
#5
Quelles complications métaboliques sont liées à la cyclisation ?
Des complications comme l'insulinorésistance et l'hyperlipidémie peuvent se développer.
InsulinorésistanceHyperlipidémie
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs augmentent le risque de cyclisation ?
Des facteurs comme une mauvaise alimentation, le stress et le manque d'exercice augmentent le risque.
Mauvaise alimentationStress
#2
L'hérédité joue-t-elle un rôle dans la cyclisation ?
Oui, des antécédents familiaux de troubles métaboliques peuvent augmenter le risque.
HéréditéAntécédents familiaux
#3
Le mode de vie influence-t-il la cyclisation ?
Oui, un mode de vie sédentaire et une alimentation déséquilibrée sont des facteurs de risque.
Mode de vie sédentaireAlimentation déséquilibrée
#4
Quels médicaments peuvent augmenter le risque de cyclisation ?
Certains médicaments comme les corticostéroïdes peuvent influencer la cyclisation.
CorticostéroïdesMédicaments
#5
Le vieillissement affecte-t-il la cyclisation ?
Oui, le vieillissement peut altérer les processus enzymatiques et augmenter le risque.
VieillissementProcessus enzymatiques
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Chemical Sciences Program, Chulabhorn Graduate Institute, Laksi, Bangkok 10210, Thailand.
Center of Excellence on Environmental Health and Toxicology (EHT), OPS, Ministry of Education, Science, Research and Innovation, Bangkok 10400, Thailand.
Key Laboratory of Green and Precise Synthetic Chemistry, Ministry of Education, School of Chemistry and Materials Science, Huaibei Normal University, Huaibei, Anhui 235000, P. R. China.
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Department of Drug Discovery, Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT) 141 Gajeong-ro, Yuseong-gu Daejeon 34114 Republic of Korea sjunpark@krict.re.kr +82 42 860 7160 +82 42 860 7175.
Pharmaceutical Chemistry, University of Science & Technology Daejeon 34113 Republic of Korea.
Department of Drug Discovery, Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT) 141 Gajeong-ro, Yuseong-gu Daejeon 34114 Republic of Korea sjunpark@krict.re.kr +82 42 860 7160 +82 42 860 7175.
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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...
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 ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
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...
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....
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...
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....
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...
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....
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 ...
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