Titre : Desmostérol

Desmostérol : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Desmosterol

Descriptor UI: D003897

Tree Number: D10.570.938.208.320.297

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie du desmostérol ?

Des tests sanguins mesurant les niveaux de desmostérol peuvent être effectués.
Dyslipidémies Cholestérol
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer le desmostérol ?

L'analyse lipidique et la chromatographie sont couramment utilisées.
Analyse lipidique Chromatographie
#3

Le desmostérol est-il mesuré dans des maladies spécifiques ?

Oui, il est souvent mesuré dans les troubles du métabolisme lipidique.
Troubles du métabolisme Lipidémie
#4

Quels symptômes peuvent indiquer un problème avec le desmostérol ?

Des symptômes comme des troubles neurologiques ou des anomalies cutanées peuvent survenir.
Troubles neurologiques Anomalies cutanées
#5

Le desmostérol est-il lié à des maladies génétiques ?

Oui, des anomalies génétiques peuvent affecter le métabolisme du desmostérol.
Maladies génétiques Métabolisme des lipides

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une accumulation de desmostérol ?

Les symptômes incluent des troubles neurologiques et des problèmes de développement.
Troubles neurologiques Développement
#2

Desmostérol peut-il affecter la peau ?

Oui, des anomalies cutanées peuvent se manifester en cas d'accumulation.
Anomalies cutanées Dermatologie
#3

Y a-t-il des symptômes cardiovasculaires liés au desmostérol ?

Des niveaux anormaux peuvent contribuer à des maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Cholestérol
#4

Les troubles cognitifs sont-ils associés au desmostérol ?

Oui, des niveaux anormaux peuvent être liés à des troubles cognitifs.
Troubles cognitifs Neurologie
#5

Le desmostérol peut-il causer des douleurs articulaires ?

Des douleurs articulaires peuvent survenir dans certains cas d'accumulation.
Douleurs articulaires Rhumatologie

Prévention 5

#1

Comment prévenir les anomalies du desmostérol ?

Une alimentation saine et un mode de vie actif peuvent aider à prévenir les anomalies.
Prévention Mode de vie sain
#2

Les dépistages sont-ils recommandés pour le desmostérol ?

Des dépistages peuvent être recommandés pour les personnes à risque génétique.
Dépistage Risque génétique
#3

Y a-t-il des recommandations diététiques spécifiques ?

Oui, limiter les graisses saturées et augmenter les fibres est conseillé.
Régime alimentaire Graisses saturées
#4

L'exercice physique aide-t-il à réguler le desmostérol ?

Oui, l'exercice régulier peut améliorer le métabolisme lipidique.
Exercice physique Métabolisme lipidique
#5

Les consultations médicales régulières sont-elles importantes ?

Oui, des consultations régulières aident à surveiller les niveaux de lipides.
Consultations médicales Surveillance lipidique

Traitements 5

#1

Comment traiter une anomalie du desmostérol ?

Le traitement peut inclure des modifications diététiques et des médicaments spécifiques.
Traitement diététique Médicaments
#2

Y a-t-il des médicaments pour réguler le desmostérol ?

Oui, certains médicaments peuvent aider à normaliser les niveaux de desmostérol.
Médicaments hypolipémiants Cholestérol
#3

La thérapie génique est-elle une option pour le desmostérol ?

La thérapie génique est en recherche pour traiter les troubles liés au desmostérol.
Thérapie génique Maladies génétiques
#4

Des changements alimentaires peuvent-ils aider ?

Oui, une alimentation équilibrée peut aider à gérer les niveaux de desmostérol.
Régime alimentaire Nutrition
#5

Les suppléments peuvent-ils influencer le desmostérol ?

Certains suppléments peuvent aider à réguler les niveaux de lipides dans le sang.
Suppléments nutritionnels Lipidémie

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec le desmostérol ?

Des complications incluent des maladies cardiovasculaires et des troubles neurologiques.
Complications Maladies cardiovasculaires
#2

Le desmostérol peut-il entraîner des problèmes hépatiques ?

Oui, des niveaux anormaux peuvent affecter la fonction hépatique.
Problèmes hépatiques Fonction hépatique
#3

Y a-t-il un risque accru de cancer lié au desmostérol ?

Des études suggèrent un lien potentiel entre des niveaux anormaux et certains cancers.
Cancer Risque
#4

Les troubles mentaux peuvent-ils être une complication ?

Oui, des anomalies du desmostérol peuvent être associées à des troubles mentaux.
Troubles mentaux Neurologie
#5

Des complications cardiovasculaires sont-elles fréquentes ?

Oui, les anomalies du desmostérol sont souvent liées à des complications cardiovasculaires.
Complications cardiovasculaires Cholestérol

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour des anomalies du desmostérol ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux et un mode de vie sédentaire.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'alimentation influence-t-elle le risque de desmostérol ?

Oui, une alimentation riche en graisses saturées augmente le risque d'anomalies.
Alimentation Graisses saturées
#3

Le tabagisme est-il un facteur de risque ?

Oui, le tabagisme peut aggraver les problèmes de métabolisme lipidique.
Tabagisme Métabolisme lipidique
#4

L'obésité est-elle liée au desmostérol ?

Oui, l'obésité est un facteur de risque pour les anomalies du desmostérol.
Obésité Facteurs de risque
#5

Le stress peut-il affecter les niveaux de desmostérol ?

Oui, le stress chronique peut influencer le métabolisme lipidique et les niveaux de desmostérol.
Stress Métabolisme lipidique
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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 15/02/2025

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Auteurs principaux

María de Las Mercedes Carro

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Affiliations :
  • Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible (IPADS Balcarce), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Balcarce, Argentina.
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Daniel A Peñalva

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Bahía Blanca (INIBIBB), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Universidad Nacional del Sur (UNS), Bahía Blanca, Argentina.
  • Departamento de Biología, Bioquímica y Farmacia, Universidad Nacional del Sur (UNS), Bahía Blanca, Argentina.
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Jorgelina Buschiazzo

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Affiliations :
  • Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible (IPADS Balcarce), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Balcarce, Argentina.
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Federico A Hozbor

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Affiliations :
  • Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible (IPADS Balcarce), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Balcarce, Argentina.
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Jeffrey G McDonald

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Affiliations :
  • Center for Human Nutrition, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390.
  • Department of Immunobiology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Bonne M Thompson

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Affiliations :
  • Center for Human Nutrition, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390.
  • Department of Immunobiology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Luke B Allen

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics, Biochemistry and Molecular Biology, University of Nebraska Medical Center, Omaha, Nebraska.
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Thiago C Genaro-Mattos

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Affiliations :
  • Munroe-Meyer Institute, Biochemistry and Molecular Biology, University of Nebraska Medical Center, Omaha, Nebraska.
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Ned A Porter

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  • Department of Chemistry, Vanderbilt Institute of Chemical Biology and Vanderbilt Kennedy Center for Research on Human Development, Vanderbilt University, Nashville, Tennessee.
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Károly Mirnics

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  • Munroe-Meyer Institute, Biochemistry and Molecular Biology, University of Nebraska Medical Center, Omaha, Nebraska.
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Zeljka Korade

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics, Biochemistry and Molecular Biology, University of Nebraska Medical Center, Omaha, Nebraska.
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Rafael R A Ramírez-Vasquez

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Affiliations :
  • Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible (IPADS Balcarce), Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Balcarce, Argentina.
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Xinbo Zhang

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Affiliations :
  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Binod Aryal

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  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Alberto Canfrán-Duque

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Affiliations :
  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Emily L Goldberg

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Affiliations :
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Department of Molecular Genetics, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390.
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Elisa Araldi

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  • Energy Metabolism Laboratory, Institute of Translational Medicine, Department of Health Sciences and Technology, Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Schwerzenbach CH-8603, Switzerland.
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Wen Ding

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Affiliations :
  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Yuhua Fan

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Affiliations :
  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Abhishek K Singh

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Affiliations :
  • Vascular Biology and Therapeutics Program, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
  • Integrative Cell Signaling and Neurobiology of Metabolism Program, Department of Comparative Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06520.
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Sources (10000 au total)

scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

27 Nov 2023
DOI: 10.1186/s12859-023-05563-y PMID: 38012590

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...

Humans DNA Copy Number Variations Single-Cell Gene Expression Analysis Neoplasms Transcriptome +2 autres

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

03 Jul 2023
DOI: 10.1186/s12864-023-09487-y PMID: 37394518

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 ...

Humans Gene Expression Profiling Single-Cell Gene Expression Analysis Induced Pluripotent Stem Cells RNA-Seq +2 autres

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

30 Jul 2024
DOI: 10.1186/s12859-024-05872-w PMID: 39080559

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...

Single-Cell Analysis Gene Expression Profiling Sequence Analysis, RNA Humans Software +3 autres

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

18 Sep 2024
DOI: 10.1186/s12864-024-10728-x PMID: 39294558

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....

Single-Cell Analysis Humans RNA-Seq Algorithms Gene Expression Profiling +4 autres

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

25 May 2023
DOI: 10.1186/s12864-023-09374-6 PMID: 37231345

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...

Gene Expression Profiling Single-Cell Gene Expression Analysis Single-Cell Analysis Cluster Analysis Sequence Analysis, RNA +1 autres

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

01 11 2023
DOI: 10.1097/HC9.0000000000000304 PMID: 37889536

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....

Humans Pyruvate Kinase Single-Cell Gene Expression Analysis Liver Neoplasms Macrophages +1 autres

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

24 Apr 2023
DOI: 10.1186/s12885-023-10830-5 PMID: 37095455

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...

Humans Leukocytes, Mononuclear Single-Cell Gene Expression Analysis Precursor B-Cell Lymphoblastic Leukemia-Lymphoma Killer Cells, Natural +4 autres

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

2023
DOI: 10.3389/fimmu.2023.1247131 PMID: 38239341

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....

Humans Single-Cell Gene Expression Analysis Sepsis Algorithms B-Lymphocytes +1 autres

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

08 07 2023
DOI: 10.18632/aging.204856 PMID: 37421595

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...

Humans Single-Cell Gene Expression Analysis Atherosclerosis Plaque, Atherosclerotic Macrophages +2 autres