Titre : Ichtyose

Ichtyose : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostique-t-on l'ichtyose ?

Le diagnostic repose sur l'examen clinique et l'historique familial. Des tests génétiques peuvent être effectués.
Ichthyosis Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour l'ichtyose ?

Des biopsies cutanées et des tests génétiques peuvent être réalisés pour confirmer le diagnostic.
Biopsie Tests génétiques
#3

L'ichtyose peut-elle être confondue avec d'autres maladies ?

Oui, elle peut être confondue avec d'autres affections cutanées comme le psoriasis ou la dermatite.
Psoriasis Dermatite
#4

Quels signes cliniques indiquent l'ichtyose ?

Des plaques de peau sèche, squameuse et parfois rougeâtre sont des signes typiques.
Symptômes cutanés Peau sèche
#5

L'historique familial est-il important pour le diagnostic ?

Oui, l'ichtyose est souvent héréditaire, donc l'historique familial est crucial.
Antécédents familiaux Hérédité

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes principaux de l'ichtyose ?

Les symptômes incluent une peau sèche, squameuse, des démangeaisons et des fissures.
Symptômes Peau squameuse
#2

L'ichtyose provoque-t-elle des démangeaisons ?

Oui, la peau sèche et squameuse peut entraîner des démangeaisons importantes.
Démangeaisons Peau sèche
#3

Les symptômes varient-ils selon le type d'ichtyose ?

Oui, il existe plusieurs types d'ichtyose, chacun avec des symptômes spécifiques.
Types d'ichtyose Variabilité des symptômes
#4

L'ichtyose affecte-t-elle toutes les parties du corps ?

Elle peut affecter n'importe quelle partie du corps, mais est plus fréquente sur les coudes et les genoux.
Distribution cutanée Peau
#5

Peut-on avoir des infections cutanées avec l'ichtyose ?

Oui, la peau fissurée peut être sujette à des infections bactériennes ou fongiques.
Infections cutanées Fissures cutanées

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir l'ichtyose ?

L'ichtyose étant souvent héréditaire, la prévention n'est pas possible, mais des soins peuvent aider.
Prévention Hérédité
#2

Comment prévenir la sécheresse cutanée ?

Utiliser régulièrement des hydratants et éviter les douches chaudes peut aider à prévenir la sécheresse.
Hydratation Soins de la peau
#3

Les soins de la peau peuvent-ils réduire les symptômes ?

Oui, des soins réguliers peuvent atténuer les symptômes et améliorer la qualité de vie.
Soins de la peau Qualité de vie
#4

L'alimentation influence-t-elle l'ichtyose ?

Une alimentation équilibrée peut soutenir la santé de la peau, mais ne prévient pas l'ichtyose.
Alimentation Santé de la peau
#5

Les facteurs environnementaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des environnements secs ou froids peuvent aggraver les symptômes de l'ichtyose.
Facteurs environnementaux Symptômes

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour l'ichtyose ?

Les traitements incluent des hydratants, des rétinoïdes et des exfoliants pour améliorer la peau.
Traitement Hydratants
#2

Les crèmes hydratantes sont-elles efficaces ?

Oui, elles aident à soulager la sécheresse et à réduire les squames.
Crèmes hydratantes Peau sèche
#3

Les rétinoïdes sont-ils utilisés pour l'ichtyose ?

Oui, les rétinoïdes topiques peuvent aider à normaliser le renouvellement cellulaire.
Rétinoïdes Renouvellement cellulaire
#4

Y a-t-il des traitements naturels pour l'ichtyose ?

Des huiles naturelles et des bains d'avoine peuvent apaiser la peau, mais ne remplacent pas les traitements médicaux.
Traitements naturels Soins de la peau
#5

Les traitements sont-ils permanents ?

Non, les traitements doivent être continus pour gérer les symptômes de l'ichtyose.
Gestion des symptômes Traitement continu

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'ichtyose ?

Des infections cutanées, des problèmes psychologiques et des complications liées à la sécheresse peuvent survenir.
Complications Infections cutanées
#2

L'ichtyose peut-elle entraîner des infections ?

Oui, la peau fissurée est plus susceptible aux infections bactériennes et fongiques.
Infections Peau fissurée
#3

Y a-t-il des impacts psychologiques liés à l'ichtyose ?

Oui, l'ichtyose peut affecter l'estime de soi et entraîner des problèmes d'anxiété ou de dépression.
Santé mentale Estime de soi
#4

Les complications sont-elles fréquentes ?

Les complications varient selon la gravité de l'ichtyose et les soins apportés.
Gravité Soins
#5

Comment gérer les complications de l'ichtyose ?

Un suivi médical régulier et des soins appropriés peuvent aider à gérer les complications.
Suivi médical Gestion des complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque de l'ichtyose ?

Les antécédents familiaux, certains gènes et des conditions environnementales peuvent augmenter le risque.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'ichtyose est-elle plus fréquente chez certaines personnes ?

Oui, elle est plus fréquente chez les personnes ayant des antécédents familiaux d'ichtyose.
Prédisposition génétique Hérédité
#3

Les conditions climatiques influencent-elles l'ichtyose ?

Oui, les climats secs ou froids peuvent exacerber les symptômes de l'ichtyose.
Conditions climatiques Symptômes
#4

Les maladies génétiques augmentent-elles le risque ?

Certaines maladies génétiques peuvent être associées à un risque accru d'ichtyose.
Maladies génétiques Risque accru
#5

L'âge joue-t-il un rôle dans l'ichtyose ?

L'ichtyose est généralement présente à la naissance ou se développe dans l'enfance, mais peut persister à l'âge adulte.
Âge Développement
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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 25/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Amy S Paller

10 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departments of Dermatology and Paediatrics, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA.
Publications dans "Ichtyose" : Voir toutes les publications (10)

Keith A Choate

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Genetics, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA; Department of Dermatology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA; Department of Pathology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA. Electronic address: keith.choate@yale.edu.

Juliette Mazereeuw-Hautier

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Rare Skin Diseases, Dermatology Department, Larrey Hospital, Toulouse, France.
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Masashi Akiyama

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Aichi, Japan.
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Hajar Abu-Zayed

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, USA.
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Benedict Wu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, USA.
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Erin Ibler

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, USA.
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Stephanie M Rangel

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL, USA.
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Emma Guttman-Yassky

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Affiliations :
  • Department of Dermatology and the Immunology Institute, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY; Laboratory for Investigative Dermatology, Rockefeller University, New York, NY. Electronic address: Emma.Guttman@mountsinai.org.
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Lynn M Boyden

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Genetics, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA.

Jing Zhou

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA.

Richard P Lifton

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Genetics, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA.

J Mazereeuw-Hautier

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University Hospital Center of Toulouse, Reference Centre for Rare Skin Diseases, Department of Dermatology, Larrey Hospital, 24, Chemin de Pouvourville, TSA 30030 Toulouse Cedex 9, France. Electronic address: mazereeuw-hautier.j@chu-toulouse.fr.
Publications dans "Ichtyose" :

Kana Tanahashi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya 466-8550, Japan.

Yuika Suzuki

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya 466-8550, Japan.

Takuya Takeichi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya 466-8550, Japan.
  • Nagoya University Institute for Advanced Research, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8603, Japan.

Robert Gruber

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Venereology and Allergy, Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria.
Publications dans "Ichtyose" :

Anna Bruckner

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Colorado School of Medicine, Aurora, Colorado, USA.

Elizabeth A Mauldin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathobiology, School of Veterinary Medicine, University of Pennsylvania, 3900 Delancey St, Philadelphia, PA, 19104, USA.

Ronghua Hu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Dermatology, Yale University School of Medicine, New Haven, CT 06510, USA.
Publications dans "Ichtyose" :

Sources (10000 au total)

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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...