Titre : Sol

Sol : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une contamination du sol ?

Des tests de laboratoire sur des échantillons de sol peuvent détecter des contaminants.
Contamination du sol Tests environnementaux
#2

Quels symptômes indiquent une exposition au sol contaminé ?

Des symptômes comme des éruptions cutanées, des troubles respiratoires peuvent survenir.
Symptômes Exposition environnementale
#3

Quels tests sont utilisés pour évaluer la santé du sol ?

Des analyses chimiques et biologiques mesurent la qualité et la toxicité du sol.
Analyse du sol Qualité du sol
#4

Comment identifier les pathogènes dans le sol ?

Des cultures microbiologiques et des tests PCR permettent d'identifier les pathogènes.
Pathogènes Microbiologie environnementale
#5

Quels indicateurs de santé du sol sont utilisés ?

L'activité microbienne et la diversité des espèces sont des indicateurs clés.
Santé du sol Biodiversité

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à l'inhalation de poussière de sol ?

Toux, irritation des yeux et des voies respiratoires peuvent se manifester.
Irritation Voies respiratoires
#2

Comment le sol affecte-t-il la santé digestive ?

Des agents pathogènes dans le sol peuvent contaminer les aliments et causer des maladies.
Santé digestive Contamination alimentaire
#3

Quels effets le sol peut-il avoir sur la peau ?

Des éruptions cutanées ou des infections peuvent survenir après contact avec un sol contaminé.
Infections cutanées Dermatologie
#4

Quels symptômes sont associés à l'exposition aux métaux lourds dans le sol ?

Fatigue, douleurs abdominales et troubles neurologiques peuvent apparaître.
Métaux lourds Toxicité
#5

Comment le sol peut-il affecter la santé mentale ?

L'exposition à des environnements pollués peut contribuer à des troubles psychologiques.
Santé mentale Pollution environnementale

Prévention 5

#1

Comment prévenir la contamination du sol ?

Des pratiques agricoles durables et une gestion des déchets appropriée sont essentielles.
Pratiques agricoles Gestion des déchets
#2

Quelles mesures de sécurité prendre lors de travaux en plein air ?

Porter des gants et un masque peut réduire l'exposition aux contaminants du sol.
Sécurité au travail Exposition
#3

Comment éviter les infections liées au sol ?

Se laver les mains et éviter le contact avec des sols potentiellement contaminés aide.
Hygiène Infections
#4

Quelles pratiques agricoles protègent le sol ?

La rotation des cultures et la couverture du sol préviennent l'érosion et la dégradation.
Agriculture durable Érosion
#5

Comment sensibiliser à la santé du sol ?

Des campagnes éducatives et des formations peuvent sensibiliser aux risques liés au sol.
Éducation Sensibilisation

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les maladies liées au sol ?

Les traitements varient selon la maladie, incluant antibiotiques et détoxification.
Antibiotiques Détoxification
#2

Comment traiter une infection due à un pathogène du sol ?

Des antibiotiques ou antifongiques sont prescrits selon le type d'infection.
Infections Antifongiques
#3

Quels soins sont recommandés pour les éruptions cutanées ?

Des crèmes corticostéroïdes et antihistaminiques peuvent soulager les symptômes.
Éruptions cutanées Corticostéroïdes
#4

Comment gérer l'exposition aux métaux lourds ?

La chélation et des soins de soutien sont utilisés pour éliminer les métaux lourds.
Chélation Toxicité
#5

Quels traitements sont efficaces contre les infections alimentaires ?

Les antibiotiques et les traitements symptomatiques sont souvent nécessaires.
Infections alimentaires Antibiotiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après une exposition au sol contaminé ?

Des maladies chroniques, des infections et des troubles neurologiques peuvent se développer.
Maladies chroniques Infections
#2

Comment les maladies du sol affectent-elles la santé publique ?

Elles peuvent entraîner des épidémies et augmenter les coûts de santé publique.
Santé publique Épidémies
#3

Quels risques sont associés à l'agriculture intensive ?

L'agriculture intensive peut entraîner la dégradation du sol et la perte de biodiversité.
Agriculture intensive Biodiversité
#4

Comment la pollution du sol impacte-t-elle l'eau potable ?

Les contaminants du sol peuvent s'infiltrer dans les nappes phréatiques, affectant l'eau.
Pollution de l'eau Nappes phréatiques
#5

Quelles sont les conséquences de l'érosion du sol ?

L'érosion peut réduire la fertilité du sol et augmenter le risque d'inondations.
Érosion Fertilité du sol

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de contamination du sol ?

L'urbanisation, l'agriculture intensive et les déchets industriels sont des facteurs clés.
Urbanisation Déchets industriels
#2

Comment les conditions climatiques influencent-elles le sol ?

Les inondations et la sécheresse peuvent exacerber la contamination et l'érosion du sol.
Conditions climatiques Érosion
#3

Quels groupes sont plus vulnérables aux maladies liées au sol ?

Les enfants, les personnes âgées et ceux avec un système immunitaire affaibli sont plus à risque.
Vulnérabilité Système immunitaire
#4

Comment les pratiques agricoles affectent-elles la santé du sol ?

Des pratiques non durables peuvent entraîner la dégradation et la pollution du sol.
Pratiques agricoles Dégradation du sol
#5

Quels rôles jouent les polluants dans la santé du sol ?

Les polluants chimiques et biologiques peuvent altérer la qualité et la santé du sol.
Polluants Qualité du sol
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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 08/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Zhenli He

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Indian River Research and Education Center, Institute of Food and Agricultural Sciences, University of Florida, Fort Pierce, FL 34945, USA.

Gang Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Agro-Environmental Protection Institute, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Tianjin 300191, China.
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Gerard H Ros

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Affiliations :
  • Environmental Systems Analysis Group, Wageningen University and Research, Wageningen, the Netherlands.

Xiaoqing Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Resource and Environmental Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, 430081, China; Hubei Key Laboratory for Efficient Utilization and Agglomeration of Metallurgic Mineral Resources, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, 430081, China.

L M Cardenas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Agriculture Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon EX20 2SB UK.
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E H Tesfamariam

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Affiliations :
  • Department of Plant and Soil Sciences, University of Pretoria, Private Bag X20, Hatfield, 0028 South Africa.
Publications dans "Sol" :

R M Dunn

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Agriculture Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon EX20 2SB UK.
Publications dans "Sol" :

J Evans

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Affiliations :
  • Computational and Analytical Sciences, Rothamsted Research, West Common, Harpenden, Hertfordshire AL5 2JQ UK.
Publications dans "Sol" :

J M B Hawkins

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Agriculture Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon EX20 2SB UK.
Publications dans "Sol" :

M S A Blackwell

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Agriculture Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon EX20 2SB UK.
Publications dans "Sol" :

A L Collins

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Agriculture Sciences, Rothamsted Research, North Wyke, Okehampton, Devon EX20 2SB UK.
Publications dans "Sol" :

Yong-Guan Zhu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • Key Laboratory of Urban Environment and Health, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences, Xiamen, China.
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Gabriel Y K Moinet

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Soil Biology Group, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands.
Publications dans "Sol" :

Renske Hijbeek

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Affiliations :
  • Plant Production Systems, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands.
Publications dans "Sol" :

Detlef P van Vuuren

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Affiliations :
  • PBL Netherlands Environmental Assessment Agency, The Hague, The Netherlands.
  • Copernicus Institute of Sustainable Development, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.
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Ken E Giller

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Affiliations :
  • Plant Production Systems, Wageningen University, Wageningen, The Netherlands.
Publications dans "Sol" :

M Lodovica Gullino

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Affiliations :
  • AgroInnova, Center of Competence for Innovation in the Agro-Environmental Sector, University of Torino, Largo Braccini 2, Grugliasco 10095, Italy.
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Angelo Garibaldi

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Affiliations :
  • AgroInnova, Center of Competence for Innovation in the Agro-Environmental Sector, University of Torino, Largo Braccini 2, Grugliasco 10095, Italy.
Publications dans "Sol" :

Abraham Gamliel

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Affiliations :
  • Institute of Agricultural Engineering, Agricultural Research Organization, Agricultural Research Organization, Volcani Institute, HaMaccabim Rd 68, Rishon LeZion 7528809, Israel.
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Jaacov Katan

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Pathology and Microbiology, The Robert H. Smith Faculty of Agriculture, Food and Environment, The Hebrew University, Rehovot 76100, Israel.
Publications dans "Sol" :

Sources (10000 au total)

scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment... scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,... The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...

Robustness of single-cell RNA-seq for identifying differentially expressed genes.

A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ... We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m... Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...

Feature selection followed by a novel residuals-based normalization that includes variance stabilization simplifies and improves single-cell gene expression analysis.

Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and... We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam... DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....

scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f... Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ... We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.... Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi... Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the... The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi... Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w... The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t... Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm... We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d... Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit... We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ... Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR... Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ... IL1RN...