Titre : Vascularite

Vascularite : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une vascularite ?

Le diagnostic repose sur des analyses sanguines, des biopsies et des examens d'imagerie.
Vascularite Biopsie Imagerie médicale
#2

Quels tests sanguins sont utilisés ?

Des tests comme la vitesse de sédimentation et les marqueurs inflammatoires sont courants.
Tests sanguins Inflammation Vitesse de sédimentation
#3

Quels symptômes indiquent une vascularite ?

Symptômes incluent fatigue, fièvre, douleurs articulaires et éruptions cutanées.
Symptômes Fatigue Éruption cutanée
#4

La biopsie est-elle toujours nécessaire ?

Non, elle est souvent utilisée si les tests sanguins ne sont pas concluants.
Biopsie Diagnostic Vascularite
#5

Quels spécialistes consultent pour une vascularite ?

Les rhumatologues et les médecins internistes sont souvent impliqués dans le diagnostic.
Rhumatologie Médecine interne Vascularite

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants de la vascularite ?

Les symptômes incluent fatigue, fièvre, douleurs musculaires et éruptions cutanées.
Symptômes Fatigue Éruption cutanée
#2

La vascularite peut-elle causer des douleurs articulaires ?

Oui, les douleurs articulaires sont fréquentes et peuvent être sévères.
Douleurs articulaires Vascularite Symptômes
#3

Y a-t-il des symptômes neurologiques associés ?

Oui, des maux de tête, des troubles de la vision et des engourdissements peuvent survenir.
Symptômes neurologiques Vascularite Engourdissement
#4

Les éruptions cutanées sont-elles spécifiques ?

Elles peuvent varier, mais souvent apparaissent sous forme de plaques ou de purpura.
Éruption cutanée Purpura Vascularite
#5

La vascularite peut-elle affecter les organes internes ?

Oui, elle peut toucher les reins, les poumons et le cœur, entraînant des complications.
Organes internes Complications Vascularite

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir la vascularite ?

Il n'existe pas de méthode de prévention spécifique, mais un suivi médical régulier aide.
Prévention Suivi médical Vascularite
#2

Les vaccinations sont-elles recommandées ?

Oui, les vaccinations peuvent aider à prévenir certaines infections qui aggravent la vascularite.
Vaccination Prévention Infections
#3

Comment éviter les déclencheurs ?

Éviter le tabac, le stress et les infections peut réduire les risques de poussées.
Déclencheurs Prévention Vascularite
#4

Le suivi médical est-il important ?

Oui, un suivi régulier permet d'ajuster le traitement et de surveiller les symptômes.
Suivi médical Vascularite Traitement
#5

Y a-t-il des conseils diététiques ?

Une alimentation équilibrée et riche en antioxydants peut soutenir la santé vasculaire.
Alimentation Antioxydants Vascularite

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour la vascularite ?

Les corticostéroïdes et les immunosuppresseurs sont couramment utilisés.
Corticostéroïdes Immunosuppresseurs Traitement
#2

Les corticostéroïdes sont-ils efficaces ?

Oui, ils réduisent l'inflammation et soulagent les symptômes rapidement.
Corticostéroïdes Inflammation Vascularite
#3

Quand utilise-t-on des immunosuppresseurs ?

Ils sont utilisés pour les cas graves ou réfractaires aux corticostéroïdes.
Immunosuppresseurs Vascularite Traitement
#4

Y a-t-il des traitements alternatifs ?

Des thérapies biologiques peuvent être envisagées dans certains cas spécifiques.
Thérapies biologiques Vascularite Traitement
#5

Le traitement est-il à long terme ?

Cela dépend de la gravité et de la réponse au traitement, souvent plusieurs mois.
Traitement Vascularite Suivi médical

Complications 5

#1

Quelles sont les complications possibles de la vascularite ?

Les complications incluent des lésions organiques, des AVC et des problèmes cardiaques.
Complications Lésions organiques Vascularite
#2

La vascularite peut-elle entraîner des problèmes rénaux ?

Oui, elle peut causer une insuffisance rénale aiguë ou chronique.
Insuffisance rénale Complications Vascularite
#3

Quels risques cardiovasculaires sont associés ?

Les patients peuvent avoir un risque accru de maladies cardiaques et d'AVC.
Risques cardiovasculaires AVC Vascularite
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement précoce.
Complications Traitement Vascularite
#5

Comment surveiller les complications ?

Des examens réguliers et des tests de fonction organique sont essentiels.
Surveillance Examens médicaux Vascularite

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque de la vascularite ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des infections et certains médicaments.
Facteurs de risque Antécédents familiaux Vascularite
#2

L'âge influence-t-il le risque de vascularite ?

Oui, certaines formes de vascularite sont plus fréquentes chez les personnes âgées.
Âge Facteurs de risque Vascularite
#3

Les infections peuvent-elles déclencher une vascularite ?

Oui, des infections virales ou bactériennes peuvent être des déclencheurs.
Infections Déclencheurs Vascularite
#4

Le tabagisme est-il un facteur de risque ?

Oui, le tabagisme est associé à un risque accru de vascularite.
Tabagisme Facteurs de risque Vascularite
#5

Certaines maladies auto-immunes augmentent-elles le risque ?

Oui, des maladies comme le lupus ou la polyarthrite rhumatoïde sont des facteurs de risque.
Maladies auto-immunes Facteurs de risque Vascularite
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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 03/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

David S Younger

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Section of Neuroscience, City University of New York School of Medicine, New York, NY, USA; Department of Neurology, White Plains Hospital, White Plains, NY, USA. Electronic address: youngd01@nyu.edu.
Publications dans "Vascularite" :

Tanaz A Kermani

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Rheumatology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
Publications dans "Vascularite" :

Christian Pagnoux

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Rheumatology, Mount Sinai Hospital, Toronto.
Publications dans "Vascularite" :

Cristina Ponte

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Rheumatology Department, Hospital de Santa Maria - Centro Hospitalar Universitário Lisboa Norte, Centro Académico de Medicina de Lisboa, Lisbon, Portugal. cristinadbponte@gmail.com.
  • Unidade de Investigação em Reumatologia, Instituto de Medicina Molecular, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal. cristinadbponte@gmail.com.
Publications dans "Vascularite" :

Nikita Khmelinskii

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Rheumatology Department, Hospital de Santa Maria - Centro Hospitalar Universitário Lisboa Norte, Centro Académico de Medicina de Lisboa, Lisbon, Portugal.
  • Unidade de Investigação em Reumatologia, Instituto de Medicina Molecular, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal.
Publications dans "Vascularite" :

Dennis McGonagle

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Leeds Institute of Rheumatic and Musculoskeletal Medicine, University of Leeds, Leeds, UK.
  • National Institute for Health Research Leeds Biomedical Research Centre, Leeds Teaching Hospitals, Leeds, UK.
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Elisabeth Brouwer

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  • University of Groningen, University Medical Center Groningen, Groningen, the Netherlands. Electronic address: e.brouwer@umcg.nl.
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Seza Ozen

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  • Division of Rheumatology, Department of Pediatrics, Faculty of Medicine, Hacettepe University, Hacettepe University Vasculitis Research Center, Ankara, Turkey.
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Paul A Monach

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.
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Ulrich Specks

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Pulmonary and Critical Care Medicine.
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Kenneth J Warrington

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Rheumatology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
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Peter A Merkel

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Rheumatology and Division of Clinical Epidemiology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA.
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Hannah Cooke

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Affiliations :
  • Musgrove Park Hospital, Taunton, UK.

Matthew Wells

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Affiliations :
  • North Bristol Trust, Bristol, UK matthew.wells@nbt.nhs.uk.

Keith Miller

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Affiliations :
  • North Bristol Trust, Bristol, UK.

Andrew R L Medford

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Affiliations :
  • North Bristol Trust, Bristol, UK.

Sam Patel

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Affiliations :
  • North Bristol Trust, Bristol, UK.

Fawad Aslam

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Affiliations :
  • Mayo Clinic, Phoenix, Arizona, USA.

Mario Sestan

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Affiliations :
  • Department of Paediatrics, University of Zagreb School of Medicine, University Hospital Centre Zagreb, Zagreb, Croatia.

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...