Titre : Maladie de Chagas

Maladie de Chagas : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostique-t-on la maladie de Chagas ?

Le diagnostic repose sur des tests sérologiques pour détecter les anticorps anti-T. cruzi.
Maladie de Chagas Trypanosomose Tests sérologiques
#2

Quels examens sont utilisés pour le diagnostic ?

Des tests comme l'ELISA, l'immunofluorescence et la PCR sont couramment utilisés.
Maladie de Chagas PCR Immunofluorescence
#3

Peut-on diagnostiquer la maladie par biopsie ?

Oui, une biopsie de tissu peut révéler la présence du parasite dans certains cas.
Maladie de Chagas Biopsie Trypanosoma cruzi
#4

Quels sont les signes cliniques au diagnostic ?

Les signes peuvent inclure des œdèmes, des éruptions cutanées et des symptômes cardiaques.
Maladie de Chagas Symptômes cliniques Cardiopathie
#5

La maladie de Chagas est-elle toujours symptomatique ?

Non, elle peut être asymptomatique pendant des années avant d'entraîner des complications.
Maladie de Chagas Asymptomatique Complications

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes aigus de la maladie de Chagas ?

Les symptômes aigus incluent fièvre, fatigue, et gonflement au site de la piqûre.
Maladie de Chagas Symptômes aigus Fièvre
#2

Quels symptômes chroniques peuvent apparaître ?

Les symptômes chroniques incluent des problèmes cardiaques et digestifs, comme l'arythmie.
Maladie de Chagas Symptômes chroniques Cardiopathie
#3

Y a-t-il des symptômes cutanés associés ?

Oui, des éruptions cutanées et des lésions peuvent se développer, surtout au stade aigu.
Maladie de Chagas Symptômes cutanés Lésions
#4

Comment se manifeste l'œdème de l'œil ?

L'œdème de l'œil, ou signe de Romaña, se manifeste par un gonflement autour de l'œil.
Maladie de Chagas Signe de Romaña Œdème
#5

Les symptômes varient-ils selon les régions ?

Oui, les symptômes peuvent varier en fonction de la souche du parasite et de l'hôte.
Maladie de Chagas Variabilité des symptômes Trypanosoma cruzi

Prévention 5

#1

Comment prévenir la maladie de Chagas ?

La prévention inclut l'amélioration des conditions de logement et l'utilisation d'insecticides.
Maladie de Chagas Prévention Insecticides
#2

Les moustiquaires sont-elles efficaces ?

Oui, les moustiquaires peuvent réduire le contact avec les insectes vecteurs de la maladie.
Maladie de Chagas Moustiquaires Vecteurs
#3

L'éducation sanitaire joue-t-elle un rôle ?

Oui, l'éducation sur les risques et les méthodes de prévention est cruciale pour réduire l'incidence.
Maladie de Chagas Éducation sanitaire Prévention
#4

Les tests de dépistage sont-ils importants ?

Oui, le dépistage des donneurs de sang et des femmes enceintes est essentiel pour prévenir la transmission.
Maladie de Chagas Dépistage Transmission
#5

Peut-on prévenir la transmission par voie orale ?

Oui, éviter la consommation d'aliments contaminés peut prévenir la transmission orale de la maladie.
Maladie de Chagas Transmission orale Prévention

Traitements 5

#1

Quel est le traitement principal de la maladie de Chagas ?

Le traitement principal est l'utilisation de médicaments antiparasitaires comme le benznidazole.
Maladie de Chagas Benznidazole Traitement antiparasitaire
#2

Le traitement est-il efficace à tous les stades ?

Le traitement est plus efficace au stade aigu; son efficacité diminue au stade chronique.
Maladie de Chagas Stade aigu Efficacité du traitement
#3

Y a-t-il des effets secondaires au traitement ?

Oui, des effets secondaires comme des éruptions cutanées et des troubles gastro-intestinaux peuvent survenir.
Maladie de Chagas Effets secondaires Eruptions cutanées
#4

Des traitements alternatifs existent-ils ?

Des traitements alternatifs sont en cours d'étude, mais le benznidazole reste le standard.
Maladie de Chagas Traitements alternatifs Benznidazole
#5

Le traitement prévient-il les complications ?

Un traitement précoce peut réduire le risque de complications à long terme, comme les problèmes cardiaques.
Maladie de Chagas Complications Prévention

Complications 5

#1

Quelles sont les complications cardiaques possibles ?

Les complications cardiaques incluent l'insuffisance cardiaque, les arythmies et la cardiomyopathie.
Maladie de Chagas Complications cardiaques Cardiomyopathie
#2

La maladie peut-elle affecter le système digestif ?

Oui, des complications digestives comme l'agrandissement de l'œsophage ou du côlon peuvent survenir.
Maladie de Chagas Complications digestives Œsophage
#3

Y a-t-il des risques de décès liés à la maladie ?

Oui, des complications graves peuvent entraîner la mort, surtout si non traitées.
Maladie de Chagas Risque de décès Complications
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais beaucoup sont irréversibles sans traitement précoce.
Maladie de Chagas Complications Traitement précoce
#5

Comment les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Les complications peuvent gravement affecter la qualité de vie, limitant les activités quotidiennes.
Maladie de Chagas Qualité de vie Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent la pauvreté, le manque d'accès à des logements sains et l'exposition aux insectes vecteurs.
Maladie de Chagas Facteurs de risque Pauvreté
#2

Les voyages dans certaines régions augmentent-ils le risque ?

Oui, voyager dans des zones endémiques augmente le risque d'exposition au parasite.
Maladie de Chagas Voyages Zones endémiques
#3

Les conditions de vie influencent-elles le risque ?

Oui, vivre dans des habitations en terre ou en bois augmente le risque d'infestation par les triatomes.
Maladie de Chagas Conditions de vie Triatomes
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, avoir des antécédents familiaux de la maladie peut augmenter le risque d'infection.
Maladie de Chagas Antécédents familiaux Infection
#5

Les personnes immunodéprimées sont-elles plus à risque ?

Oui, les personnes immunodéprimées peuvent être plus susceptibles de développer des formes graves de la maladie.
Maladie de Chagas Immunodépression Formes graves
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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 22/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Israel Molina

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Tropical Medicine Unit, Department of Infectious Diseases, Vall d'Hebron University Hospital, PROSICS Barcelona, Barcelona, Spain; Instituto René Rachou-FIOCRUZ Minas, Chagas Disease Research Group, Belo Horizonte, MG, Brazil.
Publications dans "Maladie de Chagas" :

Eva H Clark

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Section of Infectious Diseases, Department of Medicine, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, USA.
  • Division of Tropical Medicine, Department of Pediatrics, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, USA.
Publications dans "Maladie de Chagas" :

Caryn Bern

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California San Francisco School of Medicine, San Francisco, California, USA.
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Carlos A Morillo

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cardiology, Department of Cardiac Sciences, Libin Cardiovascular Institute of Alberta, University of Calgary, Foothills Medical Centre, Room C823, 1403 29th Street Northwest, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada. Electronic address: carlos.morillo@ucalgary.ca.
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Susan P Montgomery

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Parasitic Diseases Branch, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia (S.P.M.).
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Clara Crespillo-Andújar

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • National Referral Unit for Tropical Diseases, Infectious Diseases Department, Ramón y Cajal University Hospital, IRYCIS, 28034 Madrid, Spain.
  • CIBER de Enfermedades Infecciosas, Instituto de Salud Carlos III, 28029 Madrid, Spain.
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None None

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Sergio Sosa-Estani

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Affiliations :
  • Drugs for Neglected Diseases initiative-Latin America, Rio de Janeiro, BR.
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Kate Ralston

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • World Heart Federation, Geneva, CH.
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Pablo Perel

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • World Heart Federation, Geneva, CH.
  • Centre for Global Chronic Conditions, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, GB.
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Andréa Silvestre de Sousa

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Evandro Chagas National Institute of Infectious Diseases, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, Brazil; Department of Internal Medicine, School of Medicine, Federal University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil. Electronic address: andrea.silvestre@fiocruz.br.
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Debbie Vermeij

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Evandro Chagas National Institute of Infectious Diseases, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, Brazil.
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Alejandro O Luquetti

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Affiliations :
  • Center of Studies for Chagas Disease, Hospital das Clínicas, Federal University of Goiás, Goiânia, Brazil.
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Jaime Altcheh

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Affiliations :
  • Servicio de Parasitología y Enfermedad de Chagas, Hospital de Niños "Dr. Ricardo Gutiérrez", Instituto Multidisciplinario de Investigación en Patologías Pediátricas (IMIPP), CONICET-GCBA, Buenos Aires C1425EFD, Argentina.
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Maria Aparecida Shikanai-Yasuda

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Affiliations :
  • Department of Infectious and Parasitic Diseases, Faculdade Medicina, University of Sao Paulo (FMUSP), Av. Enéias C. Aguiar, 470, Sao Paulo 05403000, Brazil.
  • Laboratory of Medical Investigation in Immunology (LIM 48), Hospital das Clínicas, Faculdade de Medicina, University of Sao Paulo, Av. Enéias C. Aguiar, 470, Sao Paulo 05403000, Brazil.
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Gabriel Parra-Henao

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Affiliations :
  • Centro de Investigación en Salud para el Trópico, Universidad Cooperativa de Colombia, Santa Marta, Colombia.
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María Jesús Pinazo

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Affiliations :
  • ISGlobal, Hospital Clínic - Universitat De Barcelona, Barcelona, Spain.
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Jose A Pérez-Molina

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Affiliations :
  • National Referral Centre for Tropical Diseases, Infectious Diseases Department, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria, Madrid, Spain. Electronic address: jperezm@salud.madrid.org.
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Pau Bosch-Nicolau

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Affiliations :
  • Tropical Medicine Unit, Department of Infectious Diseases, Vall d'Hebron University Hospital, PROSICS Barcelona, Barcelona, Spain.
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Nisha J Garg

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Affiliations :
  • Department of Microbiology and Immunology, University of Texas Medical Branch, Galveston, Texas 77555-1070, USA; email: nigarg@utmb.edu.
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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...