Comment diagnostiquer une anomalie de conformation protéique ?

Des techniques comme la spectroscopie RMN et la cristallographie aux rayons X sont utilisées.

Quels tests sont utilisés pour évaluer la conformation des protéines ?

Les tests incluent la chromatographie et l'électrophorèse sur gel.

Quels marqueurs biologiques indiquent des problèmes de conformation ?

Des biomarqueurs comme les protéines mal repliées peuvent être détectés dans le sang.

Peut-on utiliser l'imagerie pour diagnostiquer des anomalies protéiques ?

Oui, l'imagerie par résonance magnétique peut aider à visualiser des anomalies.

Quels symptômes cliniques peuvent indiquer une anomalie de conformation ?

Des symptômes comme la fatigue, la douleur articulaire ou des troubles neurologiques peuvent survenir.

Quels symptômes sont associés aux maladies de conformation protéique ?

Les symptômes varient, incluant troubles neurologiques, douleurs et fatigue.

Comment les anomalies de conformation affectent-elles le corps ?

Elles peuvent entraîner des dysfonctionnements cellulaires et des maladies dégénératives.

Les troubles cognitifs peuvent-ils être liés à des anomalies protéiques ?

Oui, certaines maladies comme Alzheimer sont liées à des protéines mal repliées.

Quels signes cliniques indiquent une maladie de prion ?

Des signes incluent des troubles neurologiques rapides et des changements de comportement.

Les douleurs musculaires peuvent-elles être causées par des anomalies protéiques ?

Oui, des maladies comme la myopathie peuvent résulter de protéines mal conformées.

Comment prévenir les maladies liées à la conformation des protéines ?

Une alimentation équilibrée, l'exercice et l'évitement de toxines peuvent aider.

Les tests génétiques peuvent-ils aider à prévenir des maladies protéiques ?

Oui, ils permettent d'identifier les prédispositions génétiques aux maladies protéiques.

L'éducation sur les maladies protéiques est-elle importante ?

Oui, elle aide à reconnaître les symptômes précoces et à chercher un traitement.

Les vaccinations peuvent-elles prévenir des maladies liées aux protéines ?

Certaines vaccinations peuvent réduire le risque d'infections qui affectent les protéines.

Le stress peut-il influencer la conformation des protéines ?

Oui, le stress oxydatif peut perturber le repliement des protéines et causer des maladies.

Quels traitements existent pour les maladies liées à la conformation protéique ?

Les traitements incluent des thérapies géniques, des médicaments et des approches symptomatiques.

Peut-on corriger la conformation des protéines par des médicaments ?

Oui, certains médicaments peuvent stabiliser ou corriger le repliement des protéines.

Les thérapies biologiques sont-elles efficaces contre les anomalies protéiques ?

Oui, elles peuvent cibler des protéines spécifiques et améliorer la fonction cellulaire.

Quels rôles jouent les chaperonnes dans le traitement des maladies protéiques ?

Les chaperonnes aident à replier correctement les protéines, réduisant les agrégats.

Les approches diététiques peuvent-elles influencer la conformation des protéines ?

Oui, une alimentation riche en antioxydants peut aider à maintenir la santé protéique.

Quelles complications peuvent survenir avec des anomalies protéiques ?

Des complications incluent des maladies neurodégénératives et des troubles métaboliques.

Les maladies de prion entraînent-elles des complications graves ?

Oui, elles peuvent causer des démences rapides et des troubles neurologiques sévères.

Comment les anomalies protéiques affectent-elles le système immunitaire ?

Elles peuvent altérer la réponse immunitaire, rendant l'organisme plus vulnérable.

Les complications cardiovasculaires sont-elles liées à des anomalies protéiques ?

Oui, certaines protéines mal conformées peuvent contribuer à des maladies cardiovasculaires.

Les troubles métaboliques peuvent-ils résulter d'anomalies protéiques ?

Oui, des protéines mal repliées peuvent perturber le métabolisme et causer des troubles.

Quels facteurs de risque sont associés aux maladies protéiques ?

Les facteurs incluent des prédispositions génétiques, l'âge et l'exposition à des toxines.

Le vieillissement est-il un facteur de risque pour les anomalies protéiques ?

Oui, le vieillissement peut affecter le repliement et la fonction des protéines.

L'alimentation influence-t-elle le risque de maladies protéiques ?

Oui, une alimentation pauvre en nutriments essentiels peut augmenter le risque.

Le stress environnemental peut-il affecter la conformation des protéines ?

Oui, des facteurs comme la pollution peuvent perturber le repliement des protéines.

Les infections virales sont-elles un facteur de risque pour les maladies protéiques ?

Oui, certaines infections peuvent induire des modifications dans la conformation des protéines.

Conformation des protéines - Informations médicales vérifiées

Accounting for age in prediction of discharge destination following elective lumbar fusion: a supervised machine learning approach.

Jul 2023

DOI: 10.1016/j.spinee.2023.03.015 PMID: 37028603

The number of elective spinal fusion procedures performed each year continues to grow, making risk factors for post-operative complications following this procedure increasingly clinically relevant. N... To identify aged-adjusted risk factors for nonhome discharge following elective lumbar fusion through the utilization of Machine Learning-generated predictions within stratified age groupings.... Retrospective Database Study.... The American College of Surgeons National Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) database years 2008 to 2018.... Postoperative discharge destination.... ACS-NSQIP was queried to identify adult patients undergoing elective lumbar spinal fusion from 2008 to 2018. Patients were then stratified into the following age ranges: 30 to 44 years, 45 to 64 years... Prediction of NHD was performed with average AUCs of 0.591, 0.681, and 0.693 for those aged 30 to 44, 45 to 64, and ≥65 years respectively. In patients aged 30 to 44, operative time (p<.001), African ... Application of ML algorithms to the ACS-NSQIP dataset identified a number of highly predictive and age-adjusted variables for NHD. As age is a risk factor for NHD following spinal fusion, our findings...

Adult Humans Female Infant Retrospective Studies +7 autres

Domain-adaptive neural networks improve supervised machine learning based on simulated population genetic data.

Nov 2023

DOI: 10.1371/journal.pgen.1011032 PMID: 37934781

Investigators have recently introduced powerful methods for population genetic inference that rely on supervised machine learning from simulated data. Despite their performance advantages, these metho...

Machine Learning Neural Networks, Computer Supervised Machine Learning Computer Simulation Genetics, Population

Detection of changes in literary writing style using N-grams as style markers and supervised machine learning.

2022

DOI: 10.1371/journal.pone.0267590 PMID: 35857768

The analysis of an author's writing style implies the characterization and identification of the style in terms of a set of features commonly called linguistic features. The analysis can be extrinsic,...

Language Linguistics Semantics Supervised Machine Learning Writing

Evaluation of supervised machine learning algorithms in predicting the poor anticoagulation control and stable weekly doses of warfarin.

Feb 2023

DOI: 10.1007/s11096-022-01471-y PMID: 36306062

Machine learning algorithms (MLAs) carry a huge potential in identifying predicting factors and are being explored for their utility in the field of personalized medicine.... We aimed to investigate MLAs for identifying predictors (clinical and genetic) of poor anticoagulation status (ACS) and stable weekly warfarin dose (SWWD).... Clinical factors, in addition to the CYP2C9, VKORC1, and CYP4F2 genotypes, were obtained for patients receiving warfarin for at least the previous six months. The C5.0 decision tree classification alg... In the C5.0 classification decision tree, the CYP4F2 genotype was the strongest predictor of ACS (AUROC = 0.53). In the CART analysis of SWWD, VKORC1 polymorphisms were the most significant predictor,... Genetic and non-genetic predictive factors were identified by the MLAs for ACS and SWWD. Further, the need to externally validate the MLAs in a prospective study was highlighted....

Humans Warfarin Anticoagulants Prospective Studies Cytochrome P-450 CYP2C9 +8 autres

Comparison of the Accuracy of Ground Reaction Force Component Estimation between Supervised Machine Learning and Deep Learning Methods Using Pressure Insoles.

16 Aug 2024

DOI: 10.3390/s24165318 PMID: 39205012

The three Ground Reaction Force (GRF) components can be estimated using pressure insole sensors. In this paper, we compare the accuracy of estimating GRF components for both feet using six methods: th...

Humans Deep Learning Supervised Machine Learning Pressure Male +8 autres

Analysis of Cerebral CT Based on Supervised Machine Learning as a Predictor of Outcome After Out-of-Hospital Cardiac Arrest.

09 Jul 2024

DOI: 10.1212/WNL.0000000000209583 PMID: 38857458

In light of limited intensive care capacities and a lack of accurate prognostic tools to advise caregivers and family members responsibly, this study aims to determine whether automated cerebral CT (C... In this monocentric, retrospective cohort study, a supervised machine learning classifier based on an elastic net regularized logistic regression model for gray matter alterations on nonenhanced CCT o... Of 279 adult patients, 132 who underwent CCT within 14 days of cardiac arrest with good imaging quality were identified. Our approach discriminated between favorable and poor outcomes with an area und... Our data show that machine learning-assisted gray matter analysis of CCT images offers prognostic information after out-of-hospital cardiac arrest. Thus, CCT gray matter analysis could become a reliab...

Humans Out-of-Hospital Cardiac Arrest Male Female Middle Aged +8 autres

Disease Delineation for Multiple Sclerosis, Friedreich Ataxia, and Healthy Controls Using Supervised Machine Learning on Speech Acoustics.

2023

DOI: 10.1109/TNSRE.2023.3321874 PMID: 37792655

Neurodegenerative disease often affects speech. Speech acoustics can be used as objective clinical markers of pathology. Previous investigations of pathological speech have primarily compared controls...

Humans Friedreich Ataxia Speech Acoustics Multiple Sclerosis Neurodegenerative Diseases +1 autres

Decoding individual differences in expressing and suppressing anger from structural brain networks: A supervised machine learning approach.

15 02 2023

DOI: 10.1016/j.bbr.2022.114245 PMID: 36470420

Anger can be broken down into different elements: a transitory state (state anger), a stable personality feature (trait anger), a tendency to express it (anger-out), or to suppress it (anger-in), and ...

Humans Individuality Magnetic Resonance Imaging Brain Anger +1 autres

Predicting the presence of depressive symptoms in the HIV-HCV co-infected population in Canada using supervised machine learning.

12 08 2022

DOI: 10.1186/s12874-022-01700-y PMID: 35962372

Depression is common in the human immunodeficiency virus (HIV)-hepatitis C virus (HCV) co-infected population. Demographic, behavioural, and clinical data collected in research settings may be of help... We used data from the Canadian Co-infection Cohort, a multicentre prospective cohort, and its associated sub-study on Food Security (FS). The Center for Epidemiologic Studies Depression Scale-10 (CES-... We included 1,934 FS sub-study visits from 717 participants who were predominantly male (73%), white (76%), unemployed (73%), and high school educated (52%). At the first visit, median age was 49 year... We developed a prediction algorithm that could be instrumental in identifying individuals at risk for depression in the HIV-HCV co-infected population in research settings. Development of such machine...

Canada Coinfection Depression Female HIV Infections +8 autres

Multilocus marker-based delimitation of Salicornia persica and its population discrimination assisted by supervised machine learning approach.

2022

DOI: 10.1371/journal.pone.0270463 PMID: 35895732

The Salicornia L. has been considered one of the most taxonomically challenging genera due to high morphological plasticity, intergradation between related species, and lack of diagnostic features in ...

Chenopodiaceae DNA Barcoding, Taxonomic DNA, Chloroplast DNA, Plant Genetic Markers +4 autres

Conformation des protéines : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Sous-catégories

Éléments structuraux des protéines

Structure quaternaire des protéines

Structure secondaire des protéines

Structure tertiaire des protéines

Motifs AT-hook

Motifs de knottins

Motifs F-box

Motifs à hélice-boucle-hélice

Motif d'activation de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine

Motif d'inhibition de l'immunorécepteur dépendant de la tyrosine

Motifs kazal

Glissières à leucine

Motif de liaison au poly-ADP-ribose

Motifs de liaison à l'ARN

Domaine AAA

Doigts de zinc

Domaines C2

Modules de liaison au carbohydrate

Domaine catalytique

Domaine discoïdine

Domaines à boîtes HMG

Domaines immunoglobuline

Kringles

Domaine de liaison aux méthyl-CpG

Domaines homologues de la pleckstrine

Domaines PR-SET

Domaines de protéine riches en proline

Motifs et domaines d'intéraction protéique

Répétition ankyrine

Répétition kelch

Répétition tétratricopeptide

Répétitions WD40

Motifs EF Hands

Motifs à hélice-tour-hélice

Motif de liaison à l'ARN double brin

Motif de reconnaissance de l'ARN

Doigts de zinc CYS2-HIS2

Doigts de zinc PHD

Domaine fibronectine de type III

Domaine B30.2-SPRY

Domaine BTB-POZ

Superfamille des domaines de mort

Domaines FERM

Domaines MYND

Domaines PDZ

Domaines à doigts de zinc de type RING

Domaine d'homologie SRC

Motif stérile alpha

Domaine Tudor

Domaines WW

Motif ETS

Domaine d'activation et de recrutement des caspases

Domaine de mort

Domaine effecteur de mort

Domaine pyrine

Séquences répétées d'acides aminés

Structure en hélice alpha

Motifs d'acides aminés

Structure en brin bêta

Domaines protéiques

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