Titre : Ligands

Ligands : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Supervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier un ligand spécifique ?

L'identification se fait par des tests de liaison et des analyses biochimiques.
Ligands Récepteurs
#2

Quels tests sont utilisés pour les ligands ?

Des tests de liaison radioactifs et des essais de compétition sont couramment utilisés.
Tests de liaison Ligands
#3

Les ligands peuvent-ils être détectés dans le sang ?

Oui, certains ligands peuvent être mesurés dans le sérum par des méthodes immunologiques.
Sérum Ligands
#4

Quelles techniques d'imagerie aident au diagnostic ?

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) peut aider à visualiser les interactions ligand-récepteur.
Imagerie par résonance magnétique Ligands
#5

Comment évaluer l'affinité d'un ligand ?

L'affinité est évaluée par des courbes de liaison et des constantes d'équilibre.
Affinité Ligands

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent une interaction ligand-récepteur ?

Des symptômes peuvent inclure des changements hormonaux ou des réponses immunitaires.
Réponse immunitaire Ligands
#2

Les ligands peuvent-ils causer des effets secondaires ?

Oui, des effets secondaires peuvent survenir en raison d'une activation excessive des récepteurs.
Effets secondaires Ligands
#3

Quels symptômes sont liés aux ligands hormonaux ?

Des symptômes comme des variations de poids ou des troubles de l'humeur peuvent apparaître.
Hormones Ligands
#4

Comment les ligands affectent-ils le système nerveux ?

Ils peuvent moduler l'activité neuronale, entraînant des changements d'humeur ou de cognition.
Système nerveux Ligands
#5

Les ligands peuvent-ils influencer la douleur ?

Oui, certains ligands peuvent activer des récepteurs de la douleur, augmentant la sensibilité.
Douleur Ligands

Prévention 5

#1

Comment prévenir les effets indésirables des ligands ?

Une surveillance régulière et un ajustement des doses peuvent aider à prévenir les effets indésirables.
Effets indésirables Ligands
#2

Les ligands peuvent-ils être utilisés en prévention ?

Oui, certains ligands peuvent être utilisés pour prévenir des maladies, comme les vaccins.
Vaccins Ligands
#3

Comment l'alimentation influence-t-elle les ligands ?

Une alimentation équilibrée peut moduler la production de ligands et leur efficacité.
Alimentation Ligands
#4

Quels modes de vie aident à réguler les ligands ?

L'exercice régulier et la gestion du stress peuvent influencer la régulation des ligands.
Exercice Ligands
#5

Les ligands peuvent-ils être influencés par des médicaments ?

Oui, certains médicaments peuvent interférer avec l'action des ligands, nécessitant une attention.
Médicaments Ligands

Traitements 5

#1

Comment les ligands sont-ils utilisés en thérapie ?

Ils sont utilisés comme médicaments pour activer ou bloquer des récepteurs spécifiques.
Médicaments Ligands
#2

Quels types de ligands sont utilisés en oncologie ?

Des ligands ciblés sont utilisés pour traiter certains types de cancers en bloquant des voies spécifiques.
Oncologie Ligands
#3

Les ligands peuvent-ils être des anticorps ?

Oui, les anticorps monoclonaux agissent comme des ligands pour cibler des cellules spécifiques.
Anticorps monoclonaux Ligands
#4

Comment les ligands influencent-ils les traitements hormonaux ?

Ils peuvent imiter ou bloquer les hormones, modifiant ainsi les réponses physiologiques.
Traitements hormonaux Ligands
#5

Quels ligands sont utilisés pour traiter l'asthme ?

Des ligands comme les agonistes des récepteurs bêta-2 sont utilisés pour dilater les voies respiratoires.
Asthme Ligands

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les ligands ?

Des complications incluent des réactions allergiques ou des effets secondaires graves.
Réactions allergiques Ligands
#2

Les ligands peuvent-ils causer des déséquilibres hormonaux ?

Oui, une activation excessive des récepteurs par des ligands peut entraîner des déséquilibres.
Déséquilibres hormonaux Ligands
#3

Comment les ligands affectent-ils le métabolisme ?

Ils peuvent influencer le métabolisme en modulant les voies de signalisation cellulaire.
Métabolisme Ligands
#4

Les ligands peuvent-ils provoquer des maladies auto-immunes ?

Oui, une activation inappropriée des récepteurs peut contribuer à des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Ligands
#5

Quelles sont les complications liées aux ligands en oncologie ?

Des complications peuvent inclure la résistance au traitement et des effets secondaires sévères.
Oncologie Ligands

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent la sensibilité aux ligands ?

Des facteurs comme l'âge, la génétique et l'environnement peuvent augmenter la sensibilité.
Sensibilité Ligands
#2

Comment le mode de vie influence-t-il les ligands ?

Un mode de vie sédentaire et une mauvaise alimentation peuvent altérer l'action des ligands.
Mode de vie Ligands
#3

Les antécédents familiaux influencent-ils les ligands ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies peuvent indiquer une susceptibilité aux ligands.
Antécédents familiaux Ligands
#4

Quels médicaments peuvent interférer avec les ligands ?

Certains médicaments, comme les anti-inflammatoires, peuvent modifier l'action des ligands.
Médicaments Ligands
#5

Le stress peut-il affecter les ligands ?

Oui, le stress chronique peut altérer la production et l'action des ligands dans le corps.
Stress Ligands
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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 01/03/2026

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jianping Xie

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Joint School of National University of Singapore and Tianjin University, International Campus of Tianjin University, Binhai New City, Fuzhou, 350207, P. R. China.
  • Department of Chemical and Biomolecular Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive 4, Singapore, 117585, Singapore.
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Liang Xu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State key Laboratory of Toxicology and Medical Countermeasures, Beijing Institute of Pharmacology, Beijing 100850, China.
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Yang Grace Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology and Molecular Genetics, University of Texas Health Science Center, McGovern School of Medicine, Fannin St, Houston, Texas 77030.
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Kouhei Kishida

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology and Molecular Genetics, University of Texas Health Science Center, McGovern School of Medicine, Fannin St, Houston, Texas 77030.
  • Current address: Graduate School of Life Sciences, Tohoku University, 2-1-1 Katahira, Aobaku, Sendai, 980-8577, Japan.
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Natsumi Ogawa-Kishida

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology and Molecular Genetics, University of Texas Health Science Center, McGovern School of Medicine, Fannin St, Houston, Texas 77030.
  • Current address: Graduate School of Life Sciences, Tohoku University, 2-1-1 Katahira, Aobaku, Sendai, 980-8577, Japan.
Publications dans "Ligands" :

Peter J Christie

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology and Molecular Genetics, University of Texas Health Science Center, McGovern School of Medicine, Fannin St, Houston, Texas 77030.
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Ronald L Schnaar

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pharmacology and Molecular Sciences, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD 21205, USA.
  • Department of Neuroscience, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD 21205, USA.
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Anthony F Hill

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Affiliations :
  • Research School of Chemistry, Australian National University, Canberra, Australian Capital Territory, ACT 2601, Australia. a.hill@anu.edu.au.
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Gerald Platzer

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Christian Doppler Laboratory for High-Content Structural Biology and Biotechnology, Department of Structural and Computational Biology, Max Perutz Labs, University of Vienna, Campus Vienna Biocenter 5, 1030-, Vienna, Austria.
  • MAG-LAB GmbH, Karl-Farkas-Gasse 22, 1030-, Vienna, Austria.
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  • Ligand
    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Aleksandra L Ptaszek

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Christian Doppler Laboratory for High-Content Structural Biology and Biotechnology, Department of Structural and Computational Biology, Max Perutz Labs, University of Vienna, Campus Vienna Biocenter 5, 1030-, Vienna, Austria.
  • Laboratory for Computer-Aided Molecular Design, Division of Medicinal Chemistry, Otto Loewi Research Center, Medical University Graz, Neue Stiftingtalstrasse 6/III, 8010-, Graz, Austria.
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  • Ligand
    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Jark Böttcher

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Affiliations :
  • Boehringer Ingelheim RCV GmbH & Co. KG, Dr. Boehringer Gasse 5-11, 1121-, Vienna, Austria.
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  • Ligand
    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Julian E Fuchs

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Affiliations :
  • Boehringer Ingelheim RCV GmbH & Co. KG, Dr. Boehringer Gasse 5-11, 1121-, Vienna, Austria.
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  • Ligand
    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Leonhard Geist

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Boehringer Ingelheim RCV GmbH & Co. KG, Dr. Boehringer Gasse 5-11, 1121-, Vienna, Austria.
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  • Ligand
    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Daniel Braun

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Affiliations :
  • Christian Doppler Laboratory for High-Content Structural Biology and Biotechnology, Department of Structural and Computational Biology, Max Perutz Labs, University of Vienna, Campus Vienna Biocenter 5, 1030-, Vienna, Austria.
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    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Darryl B McConnell

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Affiliations :
  • Boehringer Ingelheim RCV GmbH & Co. KG, Dr. Boehringer Gasse 5-11, 1121-, Vienna, Austria.
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    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Robert Konrat

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Affiliations :
  • Christian Doppler Laboratory for High-Content Structural Biology and Biotechnology, Department of Structural and Computational Biology, Max Perutz Labs, University of Vienna, Campus Vienna Biocenter 5, 1030-, Vienna, Austria.
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    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

Pedro A Sánchez-Murcia

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Affiliations :
  • Laboratory for Computer-Aided Molecular Design, Division of Medicinal Chemistry, Otto Loewi Research Center, Medical University Graz, Neue Stiftingtalstrasse 6/III, 8010-, Graz, Austria.
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Moriz Mayer

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  • Boehringer Ingelheim RCV GmbH & Co. KG, Dr. Boehringer Gasse 5-11, 1121-, Vienna, Austria.
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    Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry 2023-11-13

David A Shultz

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  • Department of Chemistry, North Carolina State University, Raleigh, North Carolina 27695-8204, USA. shultz@ncsu.edu.
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Riley Stephenson

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, North Carolina State University, Raleigh, North Carolina 27695-8204, USA. shultz@ncsu.edu.
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A methodology for the annotation of surgical videos for supervised machine learning applications.

Surgical data science is an emerging field focused on quantitative analysis of pre-, intra-, and postoperative patient data (Maier-Hein et al. in Med Image Anal 76: 102306, 2022). Data science approac... Endoscopic video recordings of transsphenoidal pituitary tumor removal surgeries were collected from a multicenter research collaborative. These videos were anonymized and stored in a cloud-based plat... A fully annotated video of a transsphenoidal pituitary tumor removal surgery was produced. This annotated video included over 129,826 frames. To prevent any missing annotations, all frames were later ... A standardized and reproducible workflow for managing surgical video data is a necessary prerequisite to surgical data science applications. We developed a standard methodology for annotating surgical...

Shifting to machine supervision: annotation-efficient semi and self-supervised learning for automatic medical image segmentation and classification.

Advancements in clinical treatment are increasingly constrained by the limitations of supervised learning techniques, which depend heavily on large volumes of annotated data. The annotation process is...

ABDpred: Prediction of active antimicrobial compounds using supervised machine learning techniques.

Discovery of new antibiotics is the need of the hour to treat infectious diseases. An ever-increasing repertoire of multidrug-resistant pathogens poses an imminent threat to human lives across the glo... In this article, we employed eight different ML algorithms namely, extreme gradient boosting, random forest, gradient boosting classifier, deep neural network, support vector machine, multilayer perce... The top four ML classifiers (extreme gradient boosting, random forest, gradient boosting classifier and deep neural network) were able to achieve an accuracy of 80 per cent and above during the evalua... We aggregated the top performing four models through a soft-voting technique to develop an ensemble-based ML method and incorporated it into a freely accessible online prediction server named ABDpred ...

How accurately can supervised machine learning model predict a targeted psychiatric disorder?

Hoarding disorder (HD) is characterized by a compulsion to collect belongings, and to experience significant distress when parting from them. HD is often misdiagnosed for several reasons. These includ... Five hundred online participants were randomly recruited and completed the Hoarding Rating Scale-Self Report (HRS-SR) and the Generalized Anxiety Disorder 7-item (GAD-7) scale. Responses to the questi... According to the psychiatrists, approximately 10% of the participants fulfilled DSM-5 diagnostic criteria for HD. 93% of the clinician-identified cases were identified by the ML model based on HRS-SR ... Study findings strongly suggest that ML can, in the future, play a significant role in the risk assessment of psychiatric disorders prior to face-to-face consultation. By using AI to scan big data que...

Classification of suicidality by training supervised machine learning models with brain MRI findings: A systematic review.

Suicide is a global public health issue causing around 700,000 deaths worldwide each year. Therefore, identifying suicidal thoughts and behaviors in patients can help lower the suicide-related mortali... We conducted a systematic search on PubMed, Scopus, and Web of Science to identify studies examining suicidality by applying ML methods to MRI features. Also, the Prediction Model Risk of Bias Assessm... 23 studies met the inclusion criteria. Of these, 20 developed prediction models without external validation and 3 developed prediction models with external validation. The performance of ML models var... Small sample sizes, lack of external validation, heterogeneous study designs, and ML model development.... Most of the studies developed ML models capable of ML-based suicide identification, although ML models' predictive performance varied across the reviewed studies. Thus, further well-designed is necess...

Inflammatory subgroups of schizophrenia and their association with brain structure: A semi-supervised machine learning examination of heterogeneity.

Immune system dysfunction is hypothesised to contribute to structural brain changes through aberrant synaptic pruning in schizophrenia. However, evidence is mixed and there is a lack of evidence of in... The total sample consisted of 1067 participants (chronic patients with schizophrenia n = 467 and healthy controls (HCs) n = 600) from the Australia Schizophrenia Research Bank (ASRB) dataset, together... An optimal clustering solution revealed five main schizophrenia groups separable from HC: Low Inflammation, Elevated CRP, Elevated IL-6/IL-8, Elevated IFN-γ, and Elevated IL-10 with an adjusted Rand i... Inflammation in schizophrenia may not be merely a case of low vs high, but rather there are pluripotent, heterogeneous mechanisms at play which could be reliably identified based on accessible, periph...