Titre : Santé en zone urbaine

Santé en zone urbaine : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer les maladies urbaines ?

Le diagnostic repose sur l'évaluation des symptômes, l'historique médical et des tests spécifiques.
Maladies urbaines Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés en santé urbaine ?

Des tests sanguins, des examens d'imagerie et des évaluations environnementales sont courants.
Tests diagnostiques Santé environnementale
#3

Quels professionnels effectuent les diagnostics ?

Les médecins généralistes, les spécialistes en santé publique et les épidémiologistes sont impliqués.
Médecins Santé publique
#4

Comment évaluer l'impact des polluants ?

L'évaluation se fait par des études épidémiologiques et des analyses de la qualité de l'air.
Pollution de l'air Épidémiologie
#5

Quelles sont les maladies liées à l'urbanisation ?

Les maladies respiratoires, cardiovasculaires et mentales sont souvent exacerbées en milieu urbain.
Maladies respiratoires Santé mentale

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont fréquents en milieu urbain ?

Les symptômes incluent l'asthme, l'anxiété, et les maladies cardiovasculaires.
Asthme Anxiété
#2

Comment la pollution affecte-t-elle la santé ?

Elle provoque des irritations respiratoires, des allergies et des maladies chroniques.
Pollution de l'air Maladies chroniques
#3

Quels signes indiquent un stress urbain ?

L'irritabilité, l'insomnie et la fatigue sont des signes courants de stress urbain.
Stress Santé mentale
#4

Quels symptômes sont liés à la chaleur urbaine ?

La déshydratation, les coups de chaleur et l'épuisement sont des risques en été.
Coup de chaleur Déshydratation
#5

Comment reconnaître une maladie infectieuse en ville ?

Les symptômes incluent fièvre, toux, et éruptions cutanées, souvent liés à la densité de population.
Maladies infectieuses Épidémiologie

Prévention 5

#1

Comment prévenir les maladies respiratoires en ville ?

Éviter les zones polluées, utiliser des purificateurs d'air et se faire vacciner.
Prévention des maladies Pollution de l'air
#2

Quelles mesures pour réduire le stress urbain ?

Pratiquer la pleine conscience, faire du sport et établir un bon réseau social.
Stress Santé mentale
#3

Comment promouvoir la santé mentale en milieu urbain ?

Encourager les activités communautaires et l'accès à des services de santé mentale.
Santé mentale Communauté
#4

Quelles stratégies pour lutter contre la chaleur urbaine ?

Créer des espaces verts, utiliser des matériaux réfléchissants et sensibiliser la population.
Chaleur urbaine Environnement urbain
#5

Comment prévenir les maladies infectieuses en ville ?

Promouvoir l'hygiène, la vaccination et le dépistage régulier des infections.
Maladies infectieuses Prévention des maladies

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour l'asthme ?

Les inhalateurs, les corticostéroïdes et les bronchodilatateurs sont couramment prescrits.
Asthme Traitement médicamenteux
#2

Comment traiter le stress lié à la vie urbaine ?

La thérapie, la méditation et l'exercice physique sont des approches efficaces.
Stress Thérapie
#3

Quels médicaments sont utilisés pour l'anxiété ?

Les anxiolytiques et les antidépresseurs sont souvent prescrits pour traiter l'anxiété.
Anxiété Médicaments psychotropes
#4

Comment gérer les maladies cardiovasculaires ?

Un traitement combinant médicaments, régime alimentaire et exercice est recommandé.
Maladies cardiovasculaires Prévention des maladies
#5

Quels traitements pour les allergies urbaines ?

Les antihistaminiques et les corticostéroïdes nasaux sont souvent utilisés.
Allergies Traitement médicamenteux

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'asthme ?

Les complications incluent des crises d'asthme sévères et des hospitalisations fréquentes.
Asthme Complications
#2

Quels risques liés à la pollution de l'air ?

Elle peut entraîner des maladies pulmonaires chroniques et des problèmes cardiovasculaires.
Pollution de l'air Maladies chroniques
#3

Comment le stress chronique affecte-t-il la santé ?

Il peut provoquer des troubles mentaux, des maladies cardiaques et des problèmes digestifs.
Stress Santé mentale
#4

Quelles complications des maladies cardiovasculaires ?

Les complications incluent les AVC, les crises cardiaques et l'insuffisance cardiaque.
Maladies cardiovasculaires Complications
#5

Quels effets de la chaleur extrême sur la santé ?

Elle peut causer des coups de chaleur, des déshydratations et aggraver des maladies chroniques.
Chaleur extrême Santé publique

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque en milieu urbain ?

La pollution, le stress, le surpeuplement et l'accès limité aux soins de santé sont des facteurs clés.
Facteurs de risque Santé urbaine
#2

Comment le mode de vie urbain influence-t-il la santé ?

Un mode de vie sédentaire et une alimentation malsaine augmentent les risques de maladies.
Mode de vie Santé publique
#3

Quel rôle joue l'accès aux soins de santé ?

Un accès limité aux soins augmente les risques de complications et de maladies non traitées.
Accès aux soins Santé publique
#4

Comment le climat urbain affecte-t-il la santé ?

Les îlots de chaleur urbains aggravent les problèmes respiratoires et cardiovasculaires.
Climat urbain Santé environnementale
#5

Quels impacts du bruit urbain sur la santé ?

Le bruit peut causer des troubles du sommeil, du stress et des problèmes cardiovasculaires.
Bruit Santé mentale
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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 30/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Rainer Fehr

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Sustainable Environmental Health Sciences, Medizinische Fakultät OWL, Universität Bielefeld, Bielefeld, Germany.
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Ana V Diez Roux

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Urban Health Collaborative Dornsife School of Public Health Drexel University Philadelphia 19104 PA USA.
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M J Salomon

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Waite Research Institute and The School of Agriculture, Food and Wine, The University of Adelaide, Waite Campus, PMB1, Glen Osmond, SA 5064, Australia. Electronic address: Matthias.salomon@adelaide.edu.au.
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S J Watts-Williams

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Waite Research Institute and The School of Agriculture, Food and Wine, The University of Adelaide, Waite Campus, PMB1, Glen Osmond, SA 5064, Australia.
Publications dans "Santé en zone urbaine" :

M J McLaughlin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Waite Research Institute and The School of Agriculture, Food and Wine, The University of Adelaide, Waite Campus, PMB1, Glen Osmond, SA 5064, Australia.
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T R Cavagnaro

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Waite Research Institute and The School of Agriculture, Food and Wine, The University of Adelaide, Waite Campus, PMB1, Glen Osmond, SA 5064, Australia.
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Edwin M McCulley

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Urban Health Collaborative, Drexel University Dornsife School of Public Health, 3600 Market St, 7th floor, Philadelphia, PA, 19104, USA.
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, Drexel University Dornsife School of Public Health, Philadelphia, PA, USA.
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Usama Bilal

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Urban Health Collaborative, Drexel University Dornsife School of Public Health, 3600 Market St, 7th floor, Philadelphia, PA, 19104, USA. ubilal@drexel.edu.
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, Drexel University Dornsife School of Public Health, Philadelphia, PA, USA. ubilal@drexel.edu.
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Philip Weinstein

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Environment Institute, The University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia; School of Public Health, The University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia; South Australian Museum, Adelaide, SA, Australia.
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Sonja Kahlmeier

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departement Gesundheit, Fernfachhochschule Schweiz, Zürich, Switzerland.
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Dirk Wittowsky

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Affiliations :
  • Institut für Mobilitäts- und Stadtplanung, Universität Duisburg-Essen, Essen, Germany.
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Nora L Jones

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Affiliations :
  • Center for Bioethics, Urban Health, and Policy, Lewis Katz School of Medicine at Temple University, 3500 North Broad Street, Suite 324, Philadelphia, PA 19140, USA. Electronic address: nora.jones@temple.edu.
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Julia Burger

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics, Lewis Katz School of Medicine at Temple University, 3223 North Broad Street, 1st Floor, Old Dental School, Philadelphia, PA 19140, USA.
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Ashleigh Hall

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics, Lewis Katz School of Medicine at Temple University, 3223 North Broad Street, 1st Floor, Old Dental School, Philadelphia, PA 19140, USA.
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Kathleen A Reeves

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Affiliations :
  • Center for Bioethics, Urban Health, and Policy, Lewis Katz School of Medicine at Temple University, 3500 North Broad Street, Suite 324, Philadelphia, PA 19140, USA.
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Kushal T Kadakia

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Affiliations :
  • Harvard Medical School.
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Sandro Galea

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Affiliations :
  • Boston University School of Public Health.
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Sanjay Rajagopalan

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Affiliations :
  • Harrington Heart and Vascular Institute, University Hospitals and Case Western Reserve School of Medicine, Cleveland, OH (S.R., A.V.-M., J.Z., I.J.N., J.-E.D., Z.C.).
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Armando Vergara-Martel

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Affiliations :
  • Harrington Heart and Vascular Institute, University Hospitals and Case Western Reserve School of Medicine, Cleveland, OH (S.R., A.V.-M., J.Z., I.J.N., J.-E.D., Z.C.).
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Jeffrey Zhong

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Affiliations :
  • Harrington Heart and Vascular Institute, University Hospitals and Case Western Reserve School of Medicine, Cleveland, OH (S.R., A.V.-M., J.Z., I.J.N., J.-E.D., Z.C.).
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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...