Titre : Polyribosomes

Polyribosomes : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment détecte-t-on les polyribosomes ?

Les polyribosomes sont généralement observés par microscopie électronique.
Ribosomes Microscopie électronique
#2

Quels tests sont utilisés pour étudier les polyribosomes ?

L'analyse par centrifugation et l'électrophorèse sur gel sont courantes.
Centrifugation Électrophorèse
#3

Les polyribosomes sont-ils visibles en microscopie optique ?

Non, ils nécessitent une microscopie électronique pour être visualisés.
Ribosomes Microscopie optique
#4

Peut-on quantifier les polyribosomes ?

Oui, par des méthodes comme la spectrophotométrie et l'analyse d'images.
Spectrophotométrie Analyse d'images
#5

Les polyribosomes sont-ils liés à des maladies ?

Oui, des anomalies dans leur formation peuvent être associées à certaines pathologies.
Maladies Ribosomes

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux dysfonctionnements des polyribosomes ?

Des troubles de la synthèse protéique peuvent entraîner des symptômes variés.
Dysfonctionnement Synthèse protéique
#2

Les polyribosomes affectent-ils la croissance cellulaire ?

Oui, une synthèse protéique altérée peut inhiber la croissance cellulaire.
Croissance cellulaire Ribosomes
#3

Y a-t-il des symptômes neurologiques associés ?

Des troubles neurologiques peuvent survenir si la synthèse protéique est affectée.
Troubles neurologiques Synthèse protéique
#4

Les polyribosomes influencent-ils le métabolisme ?

Oui, ils jouent un rôle clé dans le métabolisme cellulaire par la synthèse des protéines.
Métabolisme Protéines
#5

Peut-on observer des symptômes immunitaires ?

Des anomalies dans les polyribosomes peuvent affecter la réponse immunitaire.
Réponse immunitaire Ribosomes

Prévention 5

#1

Comment prévenir les dysfonctionnements des polyribosomes ?

Une alimentation équilibrée et un mode de vie sain peuvent aider à prévenir ces dysfonctionnements.
Prévention Alimentation équilibrée
#2

Les vaccinations influencent-elles les polyribosomes ?

Oui, elles peuvent améliorer la réponse immunitaire et la fonction des polyribosomes.
Vaccinations Réponse immunitaire
#3

Y a-t-il des facteurs environnementaux à surveiller ?

Oui, l'exposition à des toxines peut affecter la fonction des polyribosomes.
Facteurs environnementaux Toxines
#4

L'exercice physique a-t-il un impact ?

Oui, l'exercice régulier peut améliorer la santé cellulaire et la fonction des polyribosomes.
Exercice physique Santé cellulaire
#5

Des contrôles médicaux réguliers sont-ils nécessaires ?

Oui, des bilans de santé réguliers peuvent aider à détecter des anomalies précocement.
Contrôles médicaux Bilan de santé

Traitements 5

#1

Comment traiter les dysfonctionnements des polyribosomes ?

Le traitement dépend de la cause sous-jacente, souvent par des thérapies ciblées.
Thérapies ciblées Dysfonctionnement
#2

Des médicaments peuvent-ils affecter les polyribosomes ?

Oui, certains médicaments peuvent moduler la synthèse protéique via les polyribosomes.
Médicaments Synthèse protéique
#3

Y a-t-il des approches nutritionnelles ?

Une nutrition adéquate peut soutenir la synthèse protéique et la fonction des polyribosomes.
Nutrition Synthèse protéique
#4

Les thérapies géniques peuvent-elles aider ?

Oui, elles peuvent corriger des défauts génétiques affectant les polyribosomes.
Thérapies géniques Défauts génétiques
#5

Des traitements expérimentaux existent-ils ?

Des recherches sont en cours sur des traitements ciblant les polyribosomes.
Traitements expérimentaux Recherche

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des polyribosomes défectueux ?

Des troubles métaboliques et des maladies dégénératives peuvent survenir.
Complications Troubles métaboliques
#2

Les polyribosomes affectent-ils le cancer ?

Oui, des anomalies dans leur fonction peuvent contribuer à la progression du cancer.
Cancer Anomalies
#3

Y a-t-il des risques de maladies neurodégénératives ?

Oui, des dysfonctionnements des polyribosomes sont liés à des maladies comme Alzheimer.
Maladies neurodégénératives Alzheimer
#4

Les infections peuvent-elles aggraver les problèmes de polyribosomes ?

Oui, certaines infections peuvent perturber la synthèse protéique via les polyribosomes.
Infections Synthèse protéique
#5

Des troubles de croissance peuvent-ils survenir ?

Oui, des anomalies dans les polyribosomes peuvent entraîner des retards de croissance.
Troubles de croissance Anomalies

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs génétiques influencent les polyribosomes ?

Des mutations génétiques peuvent affecter la formation et la fonction des polyribosomes.
Facteurs génétiques Mutations
#2

L'alimentation joue-t-elle un rôle ?

Oui, une carence en nutriments essentiels peut perturber la fonction des polyribosomes.
Alimentation Nutriments essentiels
#3

Le stress oxydatif impacte-t-il les polyribosomes ?

Oui, le stress oxydatif peut endommager les ribosomes et affecter leur fonction.
Stress oxydatif Ribosomes
#4

Les toxines environnementales sont-elles un risque ?

Oui, l'exposition à des toxines peut nuire à la synthèse protéique via les polyribosomes.
Toxines environnementales Synthèse protéique
#5

Le vieillissement affecte-t-il les polyribosomes ?

Oui, le vieillissement peut entraîner une diminution de l'efficacité des polyribosomes.
Vieillissement Efficacité
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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 01/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Timur N Baymukhametov

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Affiliations :
  • Structural biology department, National Research Center 'Kurchatov Institute', Moscow 123182, Russia.
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Dmitry N Lyabin

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Affiliations :
  • Institute of Protein Research RAS, Pushchino, Moscow Region 142290, Russia.
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Yury M Chesnokov

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Affiliations :
  • Probe and Electron Microscopy Resource Center, National Research Center 'Kurchatov Institute', Moscow 123182, Russia.
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Ivan I Sorokin

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Affiliations :
  • Institute of Protein Research RAS, Pushchino, Moscow Region 142290, Russia.
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Evgeniya V Pechnikova

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Affiliations :
  • Probe and Electron Microscopy Resource Center, National Research Center 'Kurchatov Institute', Moscow 123182, Russia.
  • Electron Microscopy Laboratory, Shubnikov Institute of Crystallography of Federal Scientific Research Centre 'Crystallography and Photonics' RAS, Moscow 119333, Russia.
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Alexander L Vasiliev

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Affiliations :
  • Probe and Electron Microscopy Resource Center, National Research Center 'Kurchatov Institute', Moscow 123182, Russia.
  • Electron Microscopy Laboratory, Shubnikov Institute of Crystallography of Federal Scientific Research Centre 'Crystallography and Photonics' RAS, Moscow 119333, Russia.
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Zhanna A Afonina

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Affiliations :
  • Institute of Protein Research RAS, Pushchino, Moscow Region 142290, Russia.
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Lei Zhou

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China. zhoulei@jlu.edu.cn.
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Hui Li

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Tingge Sun

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Xue Wen

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Chao Niu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Min Li

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Wei Li

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China.
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Miguel A Esteban

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Affiliations :
  • Laboratory of Integrative Biology, Guangzhou Institutes of Biomedicine and Health, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, China.
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Andrew R Hoffman

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Affiliations :
  • Stanford University Medical School, VA Palo Alto Health Care System, Palo Alto, CA, 94304, USA.
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Ji-Fan Hu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China. jifanhu@jlu.edu.cn.
  • Stanford University Medical School, VA Palo Alto Health Care System, Palo Alto, CA, 94304, USA. jifanhu@jlu.edu.cn.
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Jiuwei Cui

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Organ Regeneration and Transplantation of Ministry of Education, Cancer Center, First Hospital of Jilin University, Changchun, Jilin, 130061, P.R. China. cuijw@jlu.edu.cn.
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Bruno P Klaholz

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Affiliations :
  • Centre for Integrative Biology (CBI), Department of Integrated Structural Biology, IGBMC (Institute of Genetics and of Molecular and Cellular Biology), Illkirch, 67404, France. klaholz@igbmc.fr.
  • Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) UMR 7104, Illkirch, 67404, France.
  • Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) U964, Illkirch, 67404, France.
  • Université de Strasbourg, Strasbourg, 67081, France.
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Wenhong Jiang

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  • State Key Laboratory of Protein and Plant Gene Research, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, School of Life Sciences, Peking University, Beijing 100871, China.

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Effective data quality management for electronic medical record data using SMART DATA.

In the medical field, we face many challenges, including the high cost of data collection and processing, difficult standards issues, and complex preprocessing techniques. It is necessary to establish... We defined the data quality management system from three aspects (Construction - Operation - Utilization) based on the life cycle of medical data. Based on this, we proposed the "SMART DATA" concept a... We define "SMART DATA" as systematized, high-quality data collected based on the life cycle of data construction, operation, and utilization through quality control activities for medical data. In thi... In this study, we conducted primary research to develop a medical data quality management system. This will standardize medical data extraction and quality control methods and increase the utilization...

Over-interpretation of findings in diagnostic accuracy studies of infectious diseases.

To assess the prevalence of overly positive interpretation, also called 'spin',-of results in diagnostic accuracy studies of infectious diseases and to identify suggestions for improvement.... A PubMed search was performed to identify diagnostic accuracy studies of infectious diseases published between January and March 2019. Each article was assessed by two authors independently to identif... The final analysis included 120 studies. Favourable or promising recommendations were made in the main text of 101 (84%) of the included studies. Evidence of actual over-interpretation (spin) was foun... Evidence of over-interpretation of results was found in one-third of the included studies. We have proposed possible interventions to prevent overly positive interpretations of results in diagnostic a...

Influence on the accuracy in ChatGPT: Differences in the amount of information per medical field.

Although ChatGPT was not developed for medical use, there is growing interest in its use in medical fields. Understanding its capabilities and precautions for its use in the medical field is an urgent... A non-clinical experimental study.... We administered the Japanese National Medical Examination to GPT-3.5 and GPT-4 to examine the rates of accuracy and consistency in their responses. We counted the total number of documents in the Web ... For GPT-4, we confirmed an accuracy rate of 81.0 % and a consistency rate of 88.8 % on the exam; both showed improvement compared to those for GPT-3.5. A positive correlation was observed between the ... Checking consistency may help identify incorrect answers when using ChatGPT. Users should be aware that the accuracy of the answers by ChatGPT may decrease when it is asked about topics with limited p...

Health data hubs: an analysis of existing data governance features for research.

Digital transformation in healthcare and the growth of health data generation and collection are important challenges for the secondary use of healthcare records in the health research field. Likewise... To capture the different data governance behind health data hubs across Europe, a survey focused on analysing the feasibility of linking individual-level data between data collections and the generati... In total, 41 survey responses received until June 2022 were analysed. Stratification methods were performed to cover the different levels of granularity identified in some data hubs' characteristics. ... The analysis of the responses from health data hub respondents across Europe provided a list of the most frequent aspects, which concluded with a set of specific best practices on data management and ...

A scoping review of preprocessing methods for unstructured text data to assess data quality.

Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the... Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases.... A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ... A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me... Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...

Development of novel composite data quality scores to evaluate facility-level data quality in electronic data in Kenya: a nationwide retrospective cohort study.

In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt... We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato... A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis... We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...