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Phénomènes génétiques
Structures génétiques
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Vecteurs génétiques : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Vecteurs génétiques
Thérapie génique
Transfection
Expression génique
Marqueurs génétiques
Vecteurs de plasmides
Sécurité biologique
Réponse immunitaire
Symptômes
5
Thérapie génique
Réactions immunitaires
Effets secondaires
Réactions allergiques
Expression génique
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Infection virale
Symptômes
Tumeurs
Insertion génique
Prévention
5
Prévention
Tests précliniques
Protocoles de sécurité
Recherche
Infection
Pratiques de laboratoire
Évaluation des risques
Études cliniques
Traitements
5
Thérapie génique
Délivrance de gènes
Vecteurs viraux
Plasmides
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Cibles cellulaires
Maladies héréditaires
Lentivirus
Administration orale
Efficacité
Complications
5
Complications
Réactions immunitaires
Maladies auto-immunes
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"text": "Les vecteurs doivent être non pathogènes et ne pas induire de réponse immunitaire excessive."
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"text": "Les vecteurs peuvent modifier l'expression génique, entraînant des changements fonctionnels."
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"text": "Les signes incluent fièvre, fatigue, et symptômes respiratoires selon le vecteur."
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"text": "Utiliser des vecteurs non pathogènes et suivre des pratiques de laboratoire sécurisées."
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 30/03/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
└─
Chromosomes artificiels
Chromosomes, Artificial
D022201
-
G05.360.337.249
└─└─
Chromosomes artificiels de bactérie
Chromosomes, Artificial, Bacterial
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-
G05.360.337.249.170
└─└─
Chromosomes artificiels de mammifère
Chromosomes, Artificial, Mammalian
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G05.360.337.249.190
└─└─
Chromosome artificiel du bactériophage P1
Chromosomes, Artificial, P1 Bacteriophage
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-
G05.360.337.249.195
└─└─
Chromosomes artificiels de levure
Chromosomes, Artificial, Yeast
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G05.360.337.249.200
└─└─└─
Chromosomes artificiels humains
Chromosomes, Artificial, Human
D022222
-
G05.360.337.249.190.117
3 publications dans cette catégorie
Affiliations :
International Centre of Insect Physiology and Ecology (icipe), P.O. Box 30772-00100, Nairobi, Kenya.
Publications dans "Vecteurs génétiques" :
3 publications dans cette catégorie
Affiliations :
5Division of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, University of California, Berkeley, California.
6Innovative Genomics Institute, Berkeley, California.
Publications dans "Vecteurs génétiques" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Institute of Tropical Medicine, University of São Paulo, São Paulo 05403-000, Brazil.
Department of Epidemiology, School of Public Health, University of São Paulo, São Paulo 01246-904, Brazil.
Publications dans "Vecteurs génétiques" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Ecology and Evolutionary Biology and Program in Public Health, University of California, Irvine, CA, 92617, USA.
Center for Global Health and Diseases, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, 44106, USA.
Publications dans "Vecteurs génétiques" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Ecology and Evolutionary Biology and Program in Public Health, University of California, Irvine, CA, 92617, USA.
Publications dans "Vecteurs génétiques" :
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Ecology and Evolutionary Biology and Program in Public Health, University of California, Irvine, CA, 92617, USA. guiyuny@hs.uci.edu.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Department of Pathogenic Biology, College of Basic Medicine, Chengde Medical University, Chengde, Hebei, China.
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Environmental Health and Ecological Sciences Department, Ifakara Health Institute, Ifakara, Tanzania.
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Department of Vector Biology, Liverpool School of Tropical Medicine, Liverpool, L3 5QA, UK.
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Wits Research Institute for Malaria, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa.
Centre for Emerging Zoonotic Parasitic Diseases, Vector Control Reference Laboratory, National Institute for Communicable Diseases of the National Health Laboratory Service, Johannesburg, South Africa.
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Environmental Health and Ecological Sciences Department, Ifakara Health Institute, Ifakara, Tanzania.
School of Biodiversity, One Health, and Veterinary Medicine, University of Glasgow, Glasgow, G12 8QQ, UK.
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Environmental Health and Ecological Sciences Department, Ifakara Health Institute, Ifakara, Tanzania.
School of Biodiversity, One Health, and Veterinary Medicine, University of Glasgow, Glasgow, G12 8QQ, UK.
School of Public Health, Faculty of Health Science, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa.
School of Life Science and Biotechnology, Nelson Mandela African Institution of Science and Technology, Arusha, Tanzania.
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School of Biodiversity, One Health, and Veterinary Medicine, University of Glasgow, Glasgow, G12 8QQ, UK. Francesco.Baldini@glasgow.ac.uk.
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Center for Marine Environmental Studies (CMES), Ehime University, Matsuyama, Japan.
Graduate School of Science and Engineering, Ehime University, Matsuyama, Japan.
Biological Control Research Unit, Center for Natural Science and Environmental Research, De La Salle University, Manila, Philippines.
Department of Biology, De La Salle University, Manila, Philippines.
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Biological Control Research Unit, Center for Natural Science and Environmental Research, De La Salle University, Manila, Philippines.
Department of Biology, De La Salle University, Manila, Philippines.
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Most propensity score (PS) analysis methods rely on a correctly specified parametric PS model, which may result in biased estimation of the average treatment effect (ATE) when the model is misspecifie...
Propensity scores (PS) are typically evaluated using balance metrics that focus on covariate balance, often without considering their predictive power for the outcome. This approach may not always res...
We conduct a series of simulations alongside an analysis of empirical observational data to compare the performances of weighted treatment effect estimates using the proposed and existing approaches. ...
The simulation and empirical data analysis reveal that our proposed model-averaging approaches for PS estimation consistently yield lower bias and less variability in treatment effect estimates across...
The prognostic score-based model averaging approach for estimating PS can outperform existing model averaging methods. In particular, the estimator using the model averaging prognostic score as a bala...
Using the prognostic score as the balance metric for the PS model averaging enhances the performance of the treatment effect estimator, which can be recommended for a wide variety of situations. When ...
Propensity score matching is commonly used in observational studies to control for confounding and estimate the causal effects of a treatment or exposure. Frequently, in observational studies data are...
Trauma represents the leading cause of nonobstetrical maternal death. How in-hospital outcomes of acutely injured pregnant patients (PP) compares to that of similarly aged nonpregnant control groups (...
The American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program (TQIP) was used to identify traumatically injured females between 2017 and 2019. Propensity score matching on age, race, injury seve...
A total of 1078 traumatically injured pregnant females were identified. Propensity score matching resulted in 990 patients in the PP and CG cohorts. After matching, PPs were more likely to be assault ...
After acute trauma, PPs did not have increased mortality or complications when compared to matched controls, although they were more likely to be victims of assault, directly proceed to the OR, requir...
There has been growing interest in using nonparametric machine learning approaches for propensity score estimation in order to foster robustness against misspecification of the propensity score model....
Spouse bereavement is one of life's greatest stresses and has been suggested to trigger or accelerate cognitive decline and dementia. However, little information is available about the potential brain...
A total of 319 ever-married older adults between the ages of 61 and 90 years underwent comprehensive clinical assessments and multimodal brain imaging including [...
Spouse bereavement was significantly associated with higher cerebral white matter hyperintensity (WMH) volume compared with no spouse bereavement. Interaction and subsequent subgroup analyses showed t...
The findings suggest that the spouse bereavement may contribute to dementia or cognitive decline by increasing cerebrovascular injury, particularly in older individuals and those with no- or low-skill...
Propensity score weighting is a useful tool to make causal or unconfounded comparisons between groups. According to the definition by the Institute of Medicine (IOM), estimates of health care disparit...
The present study introduces a deweighting method that uses two types of propensity scores. One is a function of all covariates of health status and SES variables and is used to weight study subjects ...
The procedure of deweighting is illustrated using a dataset from a right heart catheterization (RHC) study, where it was used to examine whether there was a disparity between black and white patients ...
Deweighting is a promising tool for implementing the IOM-definition of health care disparities. The method is expected to be broadly applied to quantitative research on health care disparities....
Liver resection (LR) is the only recommended effective curative treatment for patients with intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC), but the prognosis of patients with ICC is still poor even after curat...
Many spatial phenomena exhibit interference, where exposures at one location may affect the response at other locations. Because interference violates the stable unit treatment value assumption, stand...
Propensity score methods are a popular approach to mitigating confounding bias when estimating causal effects in observational studies. When study units are clustered (eg, patients nested within healt...