Titre : Acides gras indispensables

Acides gras indispensables : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une carence en acides gras essentiels ?

Le diagnostic repose sur des analyses sanguines et l'évaluation des symptômes cliniques.
Carence en acides gras Acides gras essentiels
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer les acides gras ?

Des tests sanguins mesurant les niveaux d'acides gras dans les lipides sont utilisés.
Analyse sanguine Acides gras
#3

Quels symptômes indiquent une carence en acides gras ?

Les symptômes incluent fatigue, peau sèche, et troubles neurologiques.
Symptômes Carence en acides gras
#4

Les tests génétiques sont-ils utiles pour les acides gras ?

Ils peuvent aider à identifier des troubles métaboliques affectant les acides gras.
Tests génétiques Acides gras
#5

Comment évaluer l'apport alimentaire en acides gras ?

Un journal alimentaire peut être utilisé pour évaluer l'apport en acides gras.
Évaluation nutritionnelle Acides gras

Symptômes 5

#1

Quels sont les signes d'une carence en acides gras ?

Les signes incluent peau squameuse, fatigue, et troubles de la concentration.
Carence en acides gras Symptômes
#2

Les troubles de l'humeur sont-ils liés aux acides gras ?

Oui, une carence peut contribuer à des troubles de l'humeur comme la dépression.
Troubles de l'humeur Acides gras essentiels
#3

Comment la peau réagit-elle à une carence en acides gras ?

La peau peut devenir sèche, squameuse et sujette aux infections.
Peau Carence en acides gras
#4

Les douleurs articulaires peuvent-elles être liées aux acides gras ?

Oui, une carence peut exacerber l'inflammation et les douleurs articulaires.
Douleurs articulaires Acides gras
#5

Les problèmes de mémoire sont-ils liés aux acides gras ?

Une carence en acides gras essentiels peut affecter la mémoire et la cognition.
Mémoire Acides gras essentiels

Prévention 5

#1

Comment prévenir une carence en acides gras ?

Une alimentation équilibrée incluant des sources d'acides gras essentiels est clé.
Prévention Acides gras essentiels
#2

Quels conseils diététiques pour les acides gras ?

Inclure des poissons gras, des noix et des graines dans l'alimentation quotidienne.
Conseils diététiques Acides gras
#3

Les végétariens peuvent-ils obtenir des acides gras ?

Oui, ils peuvent consommer des graines de lin, des noix et des huiles végétales.
Végétarisme Acides gras essentiels
#4

Les enfants ont-ils des besoins spécifiques en acides gras ?

Oui, les enfants ont besoin d'acides gras pour le développement cérébral et physique.
Enfants Acides gras essentiels
#5

Les femmes enceintes doivent-elles surveiller leur apport ?

Oui, un apport adéquat en acides gras est crucial pour le développement du fœtus.
Femmes enceintes Acides gras essentiels

Traitements 5

#1

Comment traiter une carence en acides gras ?

Le traitement inclut des suppléments d'acides gras et une alimentation riche en oméga-3.
Suppléments Acides gras essentiels
#2

Quels aliments sont riches en acides gras essentiels ?

Les poissons gras, les noix, et les graines sont de bonnes sources.
Alimentation Acides gras essentiels
#3

Les huiles végétales aident-elles à combler les carences ?

Oui, les huiles comme l'huile de lin et de colza sont riches en acides gras essentiels.
Huiles végétales Acides gras
#4

Les suppléments d'oméga-3 sont-ils efficaces ?

Oui, ils sont efficaces pour corriger les carences et améliorer la santé cardiovasculaire.
Suppléments d'oméga-3 Acides gras
#5

Les traitements varient-ils selon l'âge ?

Oui, les besoins en acides gras peuvent varier selon l'âge et l'état de santé.
Âge Acides gras essentiels

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec une carence ?

Les complications incluent des troubles cardiovasculaires et des problèmes neurologiques.
Complications Carence en acides gras
#2

Une carence peut-elle affecter le système immunitaire ?

Oui, une carence en acides gras essentiels peut affaiblir le système immunitaire.
Système immunitaire Acides gras essentiels
#3

Les maladies cardiovasculaires sont-elles liées aux acides gras ?

Oui, un déséquilibre dans les acides gras peut augmenter le risque de maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Acides gras
#4

Les troubles de la vision peuvent-ils être causés par une carence ?

Oui, une carence en acides gras essentiels peut entraîner des troubles de la vision.
Troubles de la vision Acides gras essentiels
#5

Les complications neurologiques sont-elles possibles ?

Oui, une carence peut entraîner des troubles neurologiques comme la dépression et l'anxiété.
Complications neurologiques Acides gras

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque de carence en acides gras ?

Les régimes alimentaires déséquilibrés, les maladies métaboliques et le vieillissement.
Facteurs de risque Carence en acides gras
#2

Les personnes âgées sont-elles plus à risque ?

Oui, les personnes âgées peuvent avoir des besoins accrus et une absorption réduite.
Personnes âgées Acides gras essentiels
#3

Les régimes végétaliens présentent-ils des risques ?

Oui, sans planification, les régimes végétaliens peuvent manquer d'acides gras essentiels.
Régimes végétaliens Acides gras
#4

Les maladies digestives augmentent-elles le risque ?

Oui, les maladies digestives peuvent affecter l'absorption des acides gras essentiels.
Maladies digestives Acides gras
#5

Le stress peut-il influencer les besoins en acides gras ?

Oui, le stress peut augmenter les besoins en acides gras en raison de l'inflammation.
Stress Acides gras essentiels
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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 12/05/2025

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Auteurs principaux

Undurti N Das

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Affiliations :
  • UND Life Sciences, 2221 NW 5th St, Battle Ground, WA, 98604, USA. undurti@hotmail.com.

Nirajan Shrestha

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Affiliations :
  • School of Pharmacy and Medical Sciences, Griffith University, Southport, QLD 4215, Australia.

Martin Donnelley

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Affiliations :
  • Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, SA 5001, Australia.
  • Respiratory and Sleep Medicine, Women's and Children's Hospital, 72 King William Road, North Adelaide, SA 5006, Australia.
  • School of Environment and Science, Griffith University, Nathan, QLD 4215, Australia.

Deanne H Hryciw

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Affiliations :
  • School of Environment and Science, Griffith University, Nathan, QLD 4215, Australia.
  • Institute for Health and Sport, Victoria University, Melbourne, VIC 3000, Australia.
  • Griffith Institute for Drug Discovery, Griffith University, Nathan, QLD 4111, Australia.

Shuai Wang

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Affiliations :
  • Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Beijing Institute of Respiratory Medicine and Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, People's Republic of China.
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Peng Wang

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Affiliations :
  • Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Beijing Institute of Respiratory Medicine and Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, People's Republic of China.
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Qiangyi Wang

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Affiliations :
  • Department of Clinical Laboratory, Beijing Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing, People's Republic of China.
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Mingze Su

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Affiliations :
  • Department of Clinical Laboratory, Beijing Tongren Hospital, Capital Medical University, Beijing, People's Republic of China.
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Ming Wei

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Affiliations :
  • Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Beijing Institute of Respiratory Medicine and Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, People's Republic of China.
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Li Gu

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Affiliations :
  • Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Beijing Institute of Respiratory Medicine and Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University, Beijing, People's Republic of China.
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Graham C Burdge

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Affiliations :
  • Human Health and Development, Faculty of Medicine, University of Southampton, Southampton SO16 6YD, UK.

A Starke

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Affiliations :
  • Clinic for Ruminants and Swine, Faculty of Veterinary Medicine, University of Leipzig, 04103 Leipzig, Germany.

E Trevisi

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Affiliations :
  • Department of Animal Sciences, Food and Nutrition (DIANA), Università Cattolica del Sacro Cuore, 29122 Piacenza, Italy.

Nathan Rout-Pitt

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Affiliations :
  • Robinson Research Institute, University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia.
  • Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, SA 5001, Australia.
  • Respiratory and Sleep Medicine, Women's and Children's Hospital, 72 King William Road, North Adelaide, SA 5006, Australia.

Sources (10000 au total)

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...