Titre : Données de séquences moléculaires

Données de séquences moléculaires : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les séquences moléculaires aident-elles au diagnostic ?

Elles permettent d'identifier des mutations génétiques associées à des maladies.
Séquençage génétique Diagnostic moléculaire
#2

Quels tests utilisent des données de séquences moléculaires ?

Les tests de séquençage de l'ADN et les analyses de polymorphisme sont courants.
Tests génétiques Polymorphisme
#3

Les données moléculaires sont-elles fiables pour le diagnostic ?

Oui, elles offrent une précision élevée pour le diagnostic de nombreuses pathologies.
Précision diagnostique Pathologie
#4

Peut-on diagnostiquer des infections avec des séquences moléculaires ?

Oui, elles permettent d'identifier des agents pathogènes spécifiques rapidement.
Infections Agents pathogènes
#5

Quel rôle jouent les séquences dans le diagnostic du cancer ?

Elles aident à détecter des mutations oncogéniques et à personnaliser les traitements.
Cancer Mutations oncogéniques

Symptômes 5

#1

Les séquences moléculaires révèlent-elles des symptômes ?

Indirectement, elles aident à comprendre les bases moléculaires des symptômes.
Symptômes Bases moléculaires
#2

Peut-on prédire des symptômes grâce aux séquences ?

Oui, certaines mutations peuvent être associées à des symptômes spécifiques.
Prédiction Mutations
#3

Les données moléculaires aident-elles à identifier des syndromes ?

Oui, elles sont cruciales pour diagnostiquer des syndromes génétiques rares.
Syndromes génétiques Diagnostic
#4

Comment les séquences aident-elles à comprendre les symptômes ?

Elles permettent d'analyser les mécanismes biologiques sous-jacents aux symptômes.
Mécanismes biologiques Analyse
#5

Les symptômes peuvent-ils varier selon les séquences ?

Oui, les variations génétiques peuvent influencer l'expression des symptômes.
Variations génétiques Expression des symptômes

Prévention 5

#1

Les séquences moléculaires aident-elles à la prévention des maladies ?

Oui, elles permettent d'identifier les individus à risque et de proposer des mesures préventives.
Prévention Risque génétique
#2

Comment les données moléculaires influencent-elles le dépistage ?

Elles améliorent les tests de dépistage en ciblant des mutations spécifiques.
Dépistage Tests ciblés
#3

Peut-on prévenir des maladies héréditaires avec des séquences ?

Oui, le conseil génétique basé sur les séquences peut aider à prévenir la transmission.
Maladies héréditaires Conseil génétique
#4

Les séquences aident-elles à la vaccination ?

Elles peuvent guider le développement de vaccins en ciblant des antigènes spécifiques.
Vaccination Antigènes
#5

Comment les séquences contribuent-elles à la santé publique ?

Elles permettent de surveiller les épidémies et d'identifier des souches pathogènes.
Santé publique Surveillance épidémiologique

Traitements 5

#1

Comment les séquences influencent-elles les traitements ?

Elles permettent de personnaliser les traitements en fonction des mutations spécifiques.
Traitements personnalisés Mutations
#2

Les données moléculaires sont-elles utilisées en oncologie ?

Oui, elles guident les choix thérapeutiques en fonction des profils génétiques des tumeurs.
Oncologie Profils génétiques
#3

Peut-on développer des médicaments basés sur des séquences ?

Oui, la recherche de médicaments ciblés utilise des données de séquences moléculaires.
Médicaments ciblés Recherche
#4

Les traitements peuvent-ils être adaptés grâce aux séquences ?

Oui, les données permettent d'ajuster les traitements en fonction de la réponse du patient.
Adaptation des traitements Réponse au traitement
#5

Les séquences aident-elles à éviter des effets secondaires ?

Oui, elles permettent d'identifier les patients à risque d'effets indésirables.
Effets secondaires Identification des risques

Complications 5

#1

Les séquences moléculaires peuvent-elles prédire des complications ?

Oui, certaines mutations sont associées à un risque accru de complications.
Complications Mutations
#2

Comment les données aident-elles à gérer les complications ?

Elles permettent d'anticiper et de traiter les complications liées à des maladies spécifiques.
Gestion des complications Anticipation
#3

Les complications peuvent-elles varier selon les séquences ?

Oui, les variations génétiques peuvent influencer la gravité des complications.
Variations génétiques Gravité
#4

Les séquences aident-elles à comprendre les complications des traitements ?

Oui, elles permettent d'identifier les patients susceptibles de développer des effets indésirables.
Effets indésirables Traitements
#5

Peut-on prévenir des complications grâce aux séquences ?

Oui, en identifiant les facteurs de risque génétiques, des mesures préventives peuvent être mises en place.
Prévention Facteurs de risque

Facteurs de risque 5

#1

Les séquences moléculaires identifient-elles des facteurs de risque ?

Oui, elles aident à identifier des mutations génétiques liées à des maladies.
Facteurs de risque Mutations génétiques
#2

Comment les données influencent-elles l'évaluation des risques ?

Elles fournissent des informations précises sur les prédispositions génétiques.
Évaluation des risques Prédispositions génétiques
#3

Peut-on évaluer le risque de maladies héréditaires avec des séquences ?

Oui, les tests génétiques permettent d'évaluer le risque de transmission de maladies.
Maladies héréditaires Tests génétiques
#4

Les facteurs environnementaux sont-ils pris en compte ?

Oui, l'interaction entre facteurs génétiques et environnementaux est étudiée.
Facteurs environnementaux Interaction
#5

Les séquences aident-elles à comprendre les risques liés au mode de vie ?

Oui, elles peuvent révéler comment les habitudes influencent la susceptibilité aux maladies.
Mode de vie Susceptibilité
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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 02/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Ivana Nikodinoska

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Alltech European Headquarters, Sarney, Summerhill Road, Co. Meath, Dunboyne, Ireland.
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None None

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Affiliations :
  • Genomics England, London, UK.
  • William Harvey Research Institute, Queen Mary University of London, London, UK.

Phung Minh Truong

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Affiliations :
  • Center for Research and Application in Bioscience, Ho Chi Minh City, Viet Nam.
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Chuong Hoang Nguyen

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Affiliations :
  • University of Science, Vietnam National University Ho Chi Minh City, Ho Chi Minh City, Viet Nam.
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Jenny Makkonen

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Affiliations :
  • Biosafe - Biological Safety Solutions Ltd, Microkatu 1M, Kuopio, Finland.
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Daniel Blande

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Affiliations :
  • Biosafe - Biological Safety Solutions Ltd, Microkatu 1M, Kuopio, Finland.
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Colm Moran

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Affiliations :
  • Regulatory Affairs Department, Alltech SARL, Vire, France.
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D M Atopkin

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Affiliations :
  • Federal Scientific Center of the East Asia Terrestrial Biodiversity, Far Eastern Branch of the RAS, Vladivostok, Russia.
  • Department of Cell Biology and Genetics, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia.
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Oleg V Bukharin

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Affiliations :
  • Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute for Cellular and Intracellular Symbiosis, Orenburg, Russia.
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Sergey V Andryuschenko

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Affiliations :
  • Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute for Cellular and Intracellular Symbiosis, Orenburg, Russia.
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Natalia B Perunova

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  • Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute for Cellular and Intracellular Symbiosis, Orenburg, Russia.
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Elena V Ivanova

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  • Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute for Cellular and Intracellular Symbiosis, Orenburg, Russia.
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Irina A Zdvizhkova

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  • Orenburg Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute for Cellular and Intracellular Symbiosis, Orenburg, Russia.
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Mohd Termizi Yusof

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  • Department of Microbiology, Faculty of Biotechnology and Biomolecular Sciences, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia.
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Md Yasin Ina-Salwany

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Affiliations :
  • Department of Aquaculture, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia, 43400 Serdang, Selangor, Malaysia.
  • Aquatic Animal Health and Therapeutics Laboratory, Institute of Bioscience, Universiti Putra Malaysia, 43400 Serdang, Selangor, Malaysia.
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A A Korzhenkov

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Affiliations :
  • National Research Center "Kurchatov Institute", Moscow 123182, Russia.
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S V Toshchakov

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Affiliations :
  • National Research Center "Kurchatov Institute", Moscow 123182, Russia.
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M V Patrushev

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Affiliations :
  • National Research Center "Kurchatov Institute", Moscow 123182, Russia.
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I V Kublanov

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Affiliations :
  • Winogradsky Institute of Microbiology of Federal Research Centre "Fundamentals of Biotechnology" of the Russian Academy of Sciences, Russia, 117312, Moscow, 60-let Oktyabrya prospect 7/2.
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Basavaraj Vastrad

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Affiliations :
  • Department of Pharmaceutical Chemistry, K.L.E. College of Pharmacy, Gadag, Karnataka, India.

Sources (10000 au total)

Proposal for the Sungminiaceae fam. nov. (Ralfsiales, Phaeophyceae) for Sungminia gen. nov. with three new species based on molecular and morphological analyses.

Based on morphological and molecular analyses, five families have been recognized within the crustose brown algal order Ralfsiales. Our morphological and molecular sequence data were used to assess th...

Assessing transmission attribution risk from simulated sequencing data in HIV molecular epidemiology.

HIV molecular epidemiology (ME) is the analysis of sequence data together with individual-level clinical, demographic, and behavioral data to understand HIV epidemiology. The use of ME has raised conc... We simulated social networks of men-who-have-sex-with-men, calibrating the simulations to data from San Diego. We used these networks to simulate consensus and next-generation sequence (NGS) data to e... Consensus sequence analyses showed that the risk of correctly inferring the source (direct transmission) within identified transmission pairs was very small and independent of sampling depth. Alternat... Source attribution using consensus sequences rarely infers direct transmission pairs with high confidence but is still useful for population studies. In contrast, source attribution using NGS data was...

Molecular genetic diagnosis of kidney ciliopathies: Lessons from interpreting genomic sequencing data and the requirement for accurate phenotypic data.

Massively parallel sequencing (MPS) techniques have made a major impact on the identification of the genetic basis of inherited kidney diseases such as the ciliopathy autosomal dominant polycystic kid... Here, we describe a family trio, recruited to the Genomics England 100,000 Genomes Project, labelled as having cystic kidney disease, who were genetically unsolved following routine data analysis pipe... We detected a heterozygous PKD1 frameshift variant within the WGS data which segregated with the redefined ADPKD phenotypes. An additional heterozygous exon deletion in ALG8 was also found in affected... This case illustrates that reanalysis of WGS data in unsolved cases of cystic kidney disease is valuable. Clinical phenotypes must be reassessed as these may have been incorrectly recorded and evolve ...