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Phénomènes génétiques
Structures génétiques
Séquences d'acides nucléiques régulatrices
Séquences d'acides nucléiques régulatrices : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Analyse de l'expression génique
Empreinte génétique
Mutations génétiques
Séquençage de nouvelle génération
Méthylation de l'ADN
Épigénétique
Essai de reporter
Génétique
Symptômes
5
Maladies génétiques
Cancers
Développement embryonnaire
Biologie cellulaire
Troubles neurologiques
Génétique
Troubles hormonaux
Régulation hormonale
Dysfonctionnement immunitaire
Système immunitaire
Prévention
5
Dépistage génétique
Facteurs de risque
Conseil génétique
Évaluation du risque
Prévention des maladies
Mode de vie sain
Sensibilisation
Éducation à la santé
Traitements
5
Thérapie génique
Médicaments ciblés
Médecine personnalisée
Profil génétique
Effets secondaires
Efficacité des traitements
Essais cliniques
Thérapies ciblées
Complications
5
Cancers
Maladies auto-immunes
Hérédité
Mutations génétiques
Suivi médical
Traitements
Récidive
Surveillance médicale
Qualité de vie
Impact sur la santé
Facteurs de risque
5
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Infections
Modifications génétiques
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 15/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Affiliations :
Institute of Molecular Medicine, Shanghai Key Laboratory for Nucleic Acid Chemistry and Nanomedicine, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200127 China.
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Affiliations :
School of Chemistry and Chemical Engineering, Frontiers Science Center for Transformative Molecules, Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240 China.
Publications dans "Séquences d'acides nucléiques régulatrices" :
3 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Institute of Molecular Medicine, Shanghai Key Laboratory for Nucleic Acid Chemistry and Nanomedicine, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200127 China.
School of Chemistry and Chemical Engineering, Frontiers Science Center for Transformative Molecules, Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240 China.
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Affiliations :
Department of Chemistry, McGill University, 801 Sherbrooke St W, Montréal, QC H3A 08B, Canada.
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Affiliations :
College of Chemistry and Molecular Sciences, Wuhan University Wuhan 430072 China HuiLiuwhu@whu.edu.cn.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Chemistry Department , University of Central Florida , 4111 Libra Drive , Orlando , 32816 , Florida United States.
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Affiliations :
College of Chemistry, Chemical Engineering and Materials Science, Key Laboratory of Molecular and Nano Probes, Ministry of Education, Shandong Normal University, Jinan, 250014 China.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Institute of Molecular Medicine, Shanghai Key Laboratory for Nucleic Acid Chemistry and Nanomedicine, Renji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200127 China.
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Affiliations :
State Key Laboratory of Chemo/Biosensing and Chemometrics, College of Chemistry and Chemical Engineering, Hunan University, Changsha, 410082 China.
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Affiliations :
Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Osaka University, 1-6 Yamadaoka, Suita, Osaka 565-0871, Japan.
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1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
Battelle Memorial Institute, Columbus, Ohio, USA.
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1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
Battelle Memorial Institute, Columbus, Ohio, USA.
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1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
Battelle Memorial Institute, Columbus, Ohio, USA.
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Affiliations :
Twist Bioscience Corporation, South San Francisco, California, USA.
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Battelle Memorial Institute, Columbus, Ohio, USA.
Publications dans "Séquences d'acides nucléiques régulatrices" :
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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...
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...
We describe the design, implementation, and impact of a data harmonization, data quality checking, and dynamic report generation application in an international observational HIV research network. The...
For a long time, the reliability of medical-scientific research was, without further verification, based on real data. It is becoming increasingly clear that this assumption is unjustified and that pr...
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...
Pairing of the T cell receptor (TCR) with its cognate peptide-MHC (pMHC) is a cornerstone in T cell-mediated immunity. Recently, single-cell sequencing coupled with DNA-barcoded MHC multimer staining ...
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 ...
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...
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...
Groundwater overuse in different domains will eventually lead to global freshwater scarcity. To meet the anticipated demands, many governments worldwide are employing innovative and traditional techni...