Titre : Arthrodermataceae

Arthrodermataceae : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une infection par Arthrodermataceae ?

Le diagnostic repose sur l'examen clinique et la culture de prélèvements cutanés.
Dermatophytose Infection fongique
#2

Quels tests sont utilisés pour confirmer une infection fongique ?

Des tests de culture et des examens microscopiques des échantillons sont effectués.
Culture fongique Examen microscopique
#3

Quels signes cliniques indiquent une infection par ces champignons ?

Des lésions cutanées, des démangeaisons et des desquamations sont typiques.
Lésions cutanées Démangeaisons
#4

Peut-on utiliser une biopsie pour le diagnostic ?

Oui, une biopsie cutanée peut aider à identifier le champignon en cause.
Biopsie cutanée Diagnostic
#5

Les tests sérologiques sont-ils utiles pour le diagnostic ?

Les tests sérologiques ne sont généralement pas utilisés pour ces infections fongiques.
Tests sérologiques Infection fongique

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants d'une infection par Arthrodermataceae ?

Les symptômes incluent des démangeaisons, des rougeurs et des squames sur la peau.
Démangeaisons Rougeurs
#2

Les infections cutanées causent-elles des douleurs ?

Elles peuvent provoquer des douleurs légères, surtout si les lésions sont irritées.
Douleur Lésions cutanées
#3

Les infections peuvent-elles affecter les ongles ?

Oui, certaines espèces peuvent provoquer des infections des ongles, appelées onychomycoses.
Onychomycose Infection fongique
#4

Y a-t-il des symptômes systémiques associés ?

Généralement, les infections cutanées par Arthrodermataceae ne causent pas de symptômes systémiques.
Symptômes systémiques Infection fongique
#5

Les lésions peuvent-elles se propager ?

Oui, les lésions peuvent se propager par contact direct ou indirect avec la peau infectée.
Propagation Contact direct

Prévention 5

#1

Comment prévenir les infections par Arthrodermataceae ?

Maintenir une bonne hygiène personnelle et éviter le partage d'objets personnels aide à prévenir.
Hygiène personnelle Prévention
#2

Les chaussures peuvent-elles favoriser les infections ?

Oui, des chaussures non respirantes peuvent créer un environnement propice aux infections fongiques.
Chaussures Infection fongique
#3

Les animaux de compagnie peuvent-ils transmettre ces infections ?

Oui, certains animaux peuvent être porteurs et transmettre des infections fongiques aux humains.
Transmission Animaux
#4

Est-il important de traiter les infections chez les animaux ?

Oui, traiter les infections chez les animaux aide à prévenir la transmission aux humains.
Traitement Animaux
#5

Les douches publiques augmentent-elles le risque d'infection ?

Oui, les douches publiques peuvent augmenter le risque d'infections fongiques en raison de l'humidité.
Douches publiques Infection fongique

Traitements 5

#1

Quels traitements sont efficaces contre les infections fongiques ?

Les antifongiques topiques ou oraux sont généralement prescrits pour traiter ces infections.
Antifongiques Traitement
#2

Combien de temps dure le traitement habituel ?

Le traitement peut durer de quelques semaines à plusieurs mois selon la gravité.
Durée du traitement Infection fongique
#3

Les remèdes maison sont-ils efficaces ?

Les remèdes maison ne sont pas recommandés comme traitement principal pour ces infections.
Remèdes maison Infection fongique
#4

Les infections récurrentes nécessitent-elles un traitement différent ?

Oui, des traitements prolongés ou alternatifs peuvent être nécessaires pour les infections récurrentes.
Infections récurrentes Traitement
#5

Les traitements préventifs existent-ils ?

Des traitements préventifs peuvent être envisagés pour les personnes à risque élevé d'infection.
Prévention Infection fongique

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec ces infections ?

Des complications comme des infections secondaires bactériennes peuvent survenir si non traitées.
Complications Infection bactérienne
#2

Les infections peuvent-elles causer des cicatrices ?

Oui, des infections cutanées sévères peuvent entraîner des cicatrices permanentes.
Cicatrices Infection fongique
#3

Y a-t-il un risque d'infection systémique ?

Rarement, mais des infections fongiques peuvent devenir systémiques chez les immunodéprimés.
Infection systémique Immunodéprimé
#4

Les infections peuvent-elles affecter la qualité de vie ?

Oui, les démangeaisons et l'inconfort peuvent affecter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Infection fongique
#5

Les complications sont-elles fréquentes ?

Les complications sont rares si l'infection est traitée rapidement et correctement.
Complications Traitement

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent l'humidité, le contact avec des animaux infectés et une mauvaise hygiène.
Facteurs de risque Hygiène
#2

Les personnes immunodéprimées sont-elles plus à risque ?

Oui, les personnes immunodéprimées sont plus susceptibles de développer des infections fongiques.
Immunodéprimé Infection fongique
#3

Le diabète augmente-t-il le risque d'infection ?

Oui, le diabète peut affaiblir le système immunitaire et augmenter le risque d'infections fongiques.
Diabète Infection fongique
#4

Les athlètes sont-ils plus exposés ?

Oui, les athlètes, en raison de l'humidité et du contact, sont plus exposés aux infections fongiques.
Athlètes Infection fongique
#5

Les enfants sont-ils plus vulnérables ?

Oui, les enfants peuvent être plus vulnérables en raison de leur système immunitaire en développement.
Enfants Vulnérabilité
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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 17/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Karolina Dukik

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands.
  • Institute of Biodiversity and Ecosystem Dynamics, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

G Sybren de Hoog

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands.
  • Institute of Biodiversity and Ecosystem Dynamics, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands.
  • Microbiology, Parasitology and Pathology Post-Graduation Program, Department of Basic Pathology, Federal University of Paraná, Curitiba, Brazil.
  • Center of Expertise in Mycology of Radboudumc/Canisius Wilhelmina Hospital, Nijmegen, The Netherlands.
  • Foundation Atlas of Clinical Fungi, Hilversum, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

J Benjamin Stielow

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands.
  • Thermo Fisher Scientific, Landsmeer, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Joanna Freeke

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands.
  • Thermo Fisher Scientific, Landsmeer, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Bert Gerrits van den Ende

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Vania A Vicente

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Affiliations :
  • Microbiology, Parasitology and Pathology Post-Graduation Program, Department of Basic Pathology, Federal University of Paraná, Curitiba, Brazil.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Steph B J Menken

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Affiliations :
  • Institute of Biodiversity and Ecosystem Dynamics, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Sarah A Ahmed

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Affiliations :
  • Westerdijk Fungal Biodiversity Institute, Utrecht, The Netherlands. s.ahmed@westerdijkinstitute.nl.
  • Foundation Atlas of Clinical Fungi, Hilversum, The Netherlands. s.ahmed@westerdijkinstitute.nl.
  • Faculty of Medical Laboratory Sciences, University of Khartoum, Khartoum, Sudan. s.ahmed@westerdijkinstitute.nl.
Publications dans "Arthrodermataceae" :

Apoorva R Kenjar

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Affiliations :
  • Nitte (deemed to be University), Nitte University Centre for Science Education and Research, Mangaluru, Karnataka, India.

Juliet Roshini Mohan Raj

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Affiliations :
  • Nitte (deemed to be University), Nitte University Centre for Science Education and Research, Mangaluru, Karnataka, India.

Banavasi Shanmukha Girisha

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Affiliations :
  • Nitte (deemed to be University), KS. Hedge Medical Academy, Mangaluru, Karnataka, India.

Indrani Karunasagar

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Affiliations :
  • Nitte (deemed to be University), Nitte University Centre for Science Education and Research, Mangaluru, Karnataka, India.

Zhi-Yuan Zhang

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Affiliations :
  • Department of Ecology, College of Life Sciences, Institute of Fungus Resources, Guizhou University, Guiyang, China.

Yu-Lian Ren

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Affiliations :
  • Department of Ecology, College of Life Sciences, Institute of Fungus Resources, Guizhou University, Guiyang, China.

Xin Li

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Affiliations :
  • Department of Ecology, College of Life Sciences, Institute of Fungus Resources, Guizhou University, Guiyang, China.

Wan-Hao Chen

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Affiliations :
  • Department of Microbiology, Guiyang College of Traditional Chinese Medicine, Guiyang, China.

Jian-Dong Liang

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Affiliations :
  • Department of Microbiology, Guiyang College of Traditional Chinese Medicine, Guiyang, China.

Yan-Feng Han

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Affiliations :
  • Department of Ecology, College of Life Sciences, Institute of Fungus Resources, Guizhou University, Guiyang, China. swallow1128@126.com.

Zong-Qi Liang

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Affiliations :
  • Department of Ecology, College of Life Sciences, Institute of Fungus Resources, Guizhou University, Guiyang, China.

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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...