Titre : Régulation négative

Régulation négative : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Spatial Regression

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une régulation négative ?

Des tests génétiques et des analyses d'expression génique peuvent être utilisés.
Analyse génétique Expression génique
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer la régulation négative ?

Les tests PCR et les microarrays sont couramment utilisés pour évaluer l'expression.
PCR Microarrays
#3

Quels biomarqueurs indiquent une régulation négative ?

Des niveaux réduits de certaines protéines ou ARN peuvent indiquer une régulation négative.
Biomarqueurs ARN
#4

La régulation négative est-elle visible sur des imageries ?

Non, elle nécessite des analyses moléculaires pour être détectée.
Imagerie médicale Analyse moléculaire
#5

Peut-on mesurer la régulation négative in vivo ?

Oui, des techniques comme l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle peuvent aider.
Imagerie par résonance magnétique In vivo

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés à la régulation négative ?

Les symptômes varient selon le contexte, mais peuvent inclure fatigue ou dysfonctionnement cellulaire.
Fatigue Dysfonctionnement cellulaire
#2

La régulation négative provoque-t-elle des douleurs ?

Indirectement, si elle affecte des processus biologiques liés à la douleur.
Douleur Processus biologiques
#3

Y a-t-il des symptômes neurologiques ?

Oui, des troubles neurologiques peuvent survenir si des gènes régulés affectent le système nerveux.
Troubles neurologiques Système nerveux
#4

La régulation négative affecte-t-elle l'humeur ?

Elle peut influencer l'humeur si elle impacte des neurotransmetteurs ou hormones.
Humeur Neurotransmetteurs
#5

Des symptômes métaboliques peuvent-ils apparaître ?

Oui, la régulation négative peut perturber le métabolisme, entraînant divers symptômes.
Métabolisme Perturbation

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir la régulation négative ?

Prévenir les facteurs de risque et maintenir un mode de vie sain peut aider.
Prévention Mode de vie sain
#2

L'exercice physique joue-t-il un rôle ?

Oui, l'exercice régulier peut influencer positivement l'expression génique.
Exercice physique Expression génique
#3

Le stress impacte-t-il la régulation négative ?

Oui, le stress chronique peut exacerber la régulation négative de certains gènes.
Stress Régulation des gènes
#4

Une bonne hygiène de vie est-elle suffisante ?

Elle peut réduire les risques, mais d'autres facteurs génétiques et environnementaux jouent aussi.
Hygiène de vie Facteurs environnementaux
#5

Les vaccinations influencent-elles la régulation ?

Certaines vaccinations peuvent moduler l'expression immunitaire, mais pas directement la régulation négative.
Vaccinations Expression immunitaire

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent la régulation négative ?

Des thérapies géniques et des médicaments peuvent être utilisés pour moduler l'expression.
Thérapie génique Médicaments
#2

Les inhibiteurs peuvent-ils aider ?

Oui, les inhibiteurs de certaines voies de signalisation peuvent réduire la régulation négative.
Inhibiteurs Voies de signalisation
#3

Y a-t-il des traitements naturels ?

Certaines plantes médicinales peuvent influencer l'expression génique, mais des études sont nécessaires.
Plantes médicinales Expression génique
#4

Comment la nutrition influence-t-elle la régulation ?

Une alimentation équilibrée peut moduler l'expression des gènes et réduire la régulation négative.
Nutrition Expression des gènes
#5

Les thérapies comportementales sont-elles efficaces ?

Elles peuvent aider à gérer les symptômes associés, mais ne ciblent pas directement la régulation.
Thérapies comportementales Gestion des symptômes

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Des maladies chroniques ou des troubles métaboliques peuvent résulter d'une régulation négative prolongée.
Maladies chroniques Troubles métaboliques
#2

La régulation négative peut-elle causer des cancers ?

Oui, une régulation négative de gènes suppresseurs de tumeurs peut augmenter le risque de cancer.
Cancers Gènes suppresseurs de tumeurs
#3

Y a-t-il des risques cardiovasculaires ?

Oui, des déséquilibres dans l'expression génique peuvent contribuer à des maladies cardiovasculaires.
Risques cardiovasculaires Maladies cardiovasculaires
#4

Des troubles endocriniens peuvent-ils apparaître ?

Oui, la régulation négative peut affecter les hormones et entraîner des troubles endocriniens.
Troubles endocriniens Hormones
#5

La régulation négative affecte-t-elle la fertilité ?

Oui, elle peut perturber l'équilibre hormonal et affecter la fertilité chez les individus.
Fertilité Équilibre hormonal

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque principaux ?

Les facteurs génétiques, environnementaux et le mode de vie peuvent influencer la régulation négative.
Facteurs génétiques Environnement
#2

Le tabagisme est-il un facteur de risque ?

Oui, le tabagisme peut induire une régulation négative de gènes liés à la santé pulmonaire.
Tabagisme Santé pulmonaire
#3

L'alimentation influence-t-elle la régulation ?

Oui, une alimentation déséquilibrée peut affecter l'expression génique et la régulation.
Alimentation Expression génique
#4

Le manque de sommeil est-il un risque ?

Oui, le manque de sommeil peut perturber la régulation des gènes liés au stress et à la santé.
Manque de sommeil Santé
#5

Le vieillissement est-il un facteur de risque ?

Oui, le vieillissement peut affecter la régulation négative des gènes, augmentant les risques de maladies.
Vieillissement Maladies
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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 02/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Mohammad Taheri

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Affiliations :
  • Urology and Nephrology Research Center, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
  • Institute of Human Genetics, Jena University Hospital, Jena, Germany.
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Soudeh Ghafouri-Fard

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Affiliations :
  • Department of Medical Genetics, School of Medicine, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Susumu Ohya

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Affiliations :
  • Department of Pharmacology, Graduate School of Medical Sciences, Nagoya City University, Nagoya 467-8601, Japan.
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Nelsy Beatriz Medina

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Affiliations :
  • Instituto de Investigaciones Farmacológicas (ININFA). Facultad de Farmacia y Bioquímica. Universidad de Buenos Aires. CONICET. Buenos Aires, Argentina.
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María Clara Gravielle

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Affiliations :
  • Instituto de Investigaciones Farmacológicas (ININFA). Facultad de Farmacia y Bioquímica. Universidad de Buenos Aires. CONICET. Buenos Aires, Argentina. Electronic address: graviell@ffyb.uba.ar.
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Qing Zhang

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Microsporidia Infection and Control, Southwest University, Chongqing 400715, China.
  • State Key Laboratory of Silkworm Genome Biology, Southwest University, Chongqing 400715, China.
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Liping Zhang

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Affiliations :
  • Chongqing Fisheries Technical Extension Center, Chongqing 400014, China.
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Lianju Shen

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China.
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Chunlan Long

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China.
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Xing Liu

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Program for Youth Innovation in Future Medicine, Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China. Electronic address: liux@hospital.cqmu.edu.cn.
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Shahram Arsang-Jang

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Affiliations :
  • Clinical Research Development Center (CRDU), Qom University of Medical Sciences, Qom, Iran.
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Jing Zeng

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Xiao Ma

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research, Department of Head and Neck, Perking University Cancer Hospital and Institute, Beijing 100142, China.
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Jinjing Wang

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Ran Liu

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yun Shao

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Affiliations :
  • Department of Pathology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yanwei Hou

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Zhiyuan Li

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yi Fang

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China fangyi307@163.com.
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Sidra Habib

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Plant Hormones and Development Regulation of Chongqing, School of Life Sciences, Chongqing University, Chongqing 400044, China.
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Sources (10000 au total)

Unveiling the spatial divide in open defecation practices across India: an application of spatial regression and Fairlie decomposition model.

The study contextualises the spatial heterogeneity and associated drivers of open defecation (OD) in India.... The present study involved a secondary cross-sectional survey data from the fifth round of the National Family Health Survey conducted during 2019-2021 in India. We mapped the spatial heterogeneity of... The study was conducted in India and included 636 699 sampled households within 36 states and union territories covering 707 districts of India.... The outcome measure was the prevalence of OD.... The prevalence of OD was almost 20%, with hot spots primarily located in the north-central belts of the country. The rural-urban (26% vs 6%), illiterate-higher educated (32% vs 4%) and poor-rich (52% ... The practice of OD is concentrated in the north-central belt of India and is particularly among the poor, illiterate and socially backward groups. Policy measures should be taken to improve sanitation...

Modeling spatial determinants of initiation of breastfeeding in Ethiopia: A geographically weighted regression analysis.

The World Health Organization (WHO) encourages breastfeeding to begin within the first hour after birth in order to save children's lives. In Ethiopia, different studies are done on the prevalence and... A cross-sectional study was undertaken using the nationally representative 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey (EDHS) dataset. Global Moran's I statistic was used to measure whether delayed b... A total weighted sample of 4169 children of aged 0 to 23 months was included in this study. Delayed initiation of breastfeeding was spatially varies across the country with a global Moran's I value of... In Ethiopia initiation of breastfeeding varies geographically across region. A significant hotspot was identified in the Amhara, Afar, and Tigray regions. The GWR analysis revealed that orthodox relig...

Measuring spatial inequalities in maternal and child mortalities in Pakistan: evidence from geographically weighted regression.

In developing countries, the death probability of a child and mother is more significant than in developed countries; these inequalities in health outcomes are unfair. The present study encompasses a ... This study used micro-level household datasets from multiple indicator cluster surveys (MICS) to estimate the DMI. To find out how different the DMI scores were, the inequality ratio and slope were us... The inequality ratio for DMI showed that the upper decile districts are 16 times more prone to mortalities than districts in the lower decile, and the districts of Baluchistan depicted extreme spatial... The findings reveal a significant disparity in DMI and spatial relationships among all mortalities in Pakistan's districts. Additionally, socioeconomic, environmental, health, and housing variables ha...

Spatially clustered patterns of suicide mortality rates in South Korea: a geographically weighted regression analysis.

Suicide mortality remains a global health concern, and community characteristics affect regional variations in suicide. This study investigated spatially clustered patterns of suicide mortality rates ... Suicide mortality rates were estimated by sex, age group, and district, using the 2021 Cause of Death Statistics in South Korea from the MicroData Integrated Service. Community-determinant data for 20... Suicide mortality rates were significantly higher among men (40.64 per 100,000) and adults over the age of 65 years (43.18 per 100,000). The male suicide mortality rates exhibited strong spatial depen... Community cultural and structural factors exacerbate regional disparities in suicide among men. The influencing factors exhibit differential effects and significance depending on the community, highli...

A retrospective investigation of spatial clusters and determinants of diabetes prevalence: scan statistics and geographically weighted regression modeling approaches.

Diabetes and its complications represent a significant public health burden in the United States. Some communities have disproportionately high risks of the disease. Identification of these disparitie... Behavioral Risk Factor Surveillance System data for 2013 and 2016 were provided by the Florida Department of Health. Tests for equality of proportions were used to identify counties with significant c... There was a small but significant increase in the prevalence of diabetes in Florida (10.1% in 2013 to 10.4% in 2016), and statistically significant increases in prevalence occurred in 61% (41/67) of c... The persistent geographic disparities of diabetes prevalence and temporal increases identified in this study are concerning. There is evidence that the impacts of the determinants on diabetes risk var...