Titre : Neurofibres parasympathiques postganglionnaires

Neurofibres parasympathiques postganglionnaires : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction parasympathique ?

Un diagnostic peut inclure des tests neurologiques et des examens d'imagerie.
Dysfonction parasympathique Tests neurologiques
#2

Quels examens sont utilisés pour évaluer les neurofibres ?

L'électromyographie et l'imagerie par résonance magnétique sont couramment utilisés.
Électromyographie Imagerie par résonance magnétique
#3

Quels symptômes nécessitent un diagnostic ?

Des symptômes comme la sécheresse buccale ou des troubles de la digestion peuvent alerter.
Sécheresse buccale Troubles de la digestion
#4

Les tests sanguins sont-ils utiles pour le diagnostic ?

Oui, ils peuvent aider à évaluer des marqueurs d'inflammation ou d'autres anomalies.
Tests sanguins Inflammation
#5

Comment évaluer la fonction parasympathique ?

Des tests de réponse pupillaire et de fréquence cardiaque peuvent être effectués.
Fonction parasympathique Réponse pupillaire

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une atteinte parasympathique ?

Les symptômes incluent la sécheresse buccale, la constipation et des troubles de la vision.
Sécheresse buccale Constipation
#2

Comment se manifeste une dysautonomie ?

Elle peut se manifester par des vertiges, des palpitations et des troubles digestifs.
Dysautonomie Palpitations
#3

Les troubles de la sudation sont-ils liés ?

Oui, une dysfonction parasympathique peut entraîner des anomalies de la sudation.
Troubles de la sudation Dysfonction parasympathique
#4

Quels signes indiquent une atteinte nerveuse ?

Des signes comme des engourdissements ou des douleurs peuvent indiquer une atteinte.
Atteinte nerveuse Engourdissements
#5

Les troubles de la miction sont-ils fréquents ?

Oui, des problèmes de miction peuvent survenir en raison d'une dysfonction parasympathique.
Troubles de la miction Dysfonction parasympathique

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les troubles parasympathiques ?

Certaines mesures préventives incluent un mode de vie sain et la gestion du stress.
Prévention Gestion du stress
#2

L'exercice régulier aide-t-il à prévenir ?

Oui, l'exercice régulier peut renforcer le système nerveux et prévenir des troubles.
Exercice régulier Système nerveux
#3

Une alimentation saine est-elle bénéfique ?

Oui, une alimentation riche en nutriments peut soutenir la santé nerveuse.
Alimentation saine Santé nerveuse
#4

Le contrôle du stress est-il important ?

Oui, le stress peut aggraver les symptômes, donc le contrôle est essentiel.
Contrôle du stress Symptômes
#5

Les bilans de santé réguliers sont-ils recommandés ?

Oui, des bilans réguliers peuvent aider à détecter précocement des problèmes.
Bilans de santé Détection précoce

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour la dysfonction ?

Les traitements incluent des médicaments, la thérapie physique et des changements de mode de vie.
Médicaments Thérapie physique
#2

Les médicaments anticholinergiques sont-ils utilisés ?

Oui, ils peuvent être prescrits pour traiter certains symptômes de dysfonction.
Médicaments anticholinergiques Dysfonction
#3

La thérapie comportementale est-elle efficace ?

Oui, elle peut aider à gérer les symptômes et améliorer la qualité de vie.
Thérapie comportementale Qualité de vie
#4

Des interventions chirurgicales sont-elles possibles ?

Dans certains cas, des interventions chirurgicales peuvent être envisagées.
Interventions chirurgicales Dysfonction
#5

Comment les changements de mode de vie aident-ils ?

Une alimentation équilibrée et l'exercice régulier peuvent améliorer les symptômes.
Changements de mode de vie Alimentation équilibrée

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Des complications incluent des troubles digestifs sévères et des problèmes cardiaques.
Complications Troubles digestifs
#2

Les troubles de la vision sont-ils une complication ?

Oui, des troubles de la vision peuvent survenir en raison d'une atteinte nerveuse.
Troubles de la vision Atteinte nerveuse
#3

Des problèmes de miction peuvent-ils s'aggraver ?

Oui, sans traitement, les problèmes de miction peuvent devenir plus graves.
Problèmes de miction Traitement
#4

Les infections urinaires sont-elles fréquentes ?

Oui, elles peuvent survenir en raison de troubles de la miction liés à la dysfonction.
Infections urinaires Dysfonction
#5

Les troubles de la circulation sanguine sont-ils possibles ?

Oui, des troubles de la circulation peuvent survenir en raison d'une dysfonction nerveuse.
Circulation sanguine Dysfonction nerveuse

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de dysfonction ?

Des facteurs comme le diabète, l'hypertension et l'âge avancé augmentent le risque.
Diabète Hypertension
#2

Le stress chronique est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à la dysfonction du système nerveux.
Stress chronique Système nerveux
#3

Les maladies auto-immunes sont-elles un risque ?

Oui, certaines maladies auto-immunes peuvent affecter les neurofibres parasympathiques.
Maladies auto-immunes Neurofibres
#4

L'obésité influence-t-elle le risque ?

Oui, l'obésité peut augmenter le risque de troubles nerveux et de dysfonction.
Obésité Troubles nerveux
#5

L'hérédité joue-t-elle un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de troubles nerveux peuvent augmenter le risque.
Hérédité Troubles nerveux
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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

Rachel M Fenning

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Child and Adolescent Studies, Center for Autism, California State University, Fullerton, California, USA.
  • Department of Psychological Science and The Claremont Autism Center, Claremont McKenna College, Claremont, California, USA.
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Stephen A Erath

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Human Sciences, Auburn University, Auburn, Alabama, USA.
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Jason K Baker

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Child and Adolescent Studies, Center for Autism, California State University, Fullerton, California, USA.
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Frances Rucker

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Affiliations :
  • New England College of Optometry, 424 Beacon St, Boston, MA, 02115, USA. Electronic address: ruckerf@neco.edu.
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Chris Taylor

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Affiliations :
  • New England College of Optometry, 424 Beacon St, Boston, MA, 02115, USA.
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Alexandra Kaser-Eichberger

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Affiliations :
  • Center for Anatomy and Cell Biology, Institute of Anatomy and Cell Biology - Salzburg Paracelsus Medical University, Salzburg, Austria.
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Falk Schroedl

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Affiliations :
  • Center for Anatomy and Cell Biology, Institute of Anatomy and Cell Biology - Salzburg Paracelsus Medical University, Salzburg, Austria.
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Michael Lee McKinnon

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.

Yaqing Li

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.

Peter Wenner

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.

Shawn Hochman

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.

Julian F Thayer

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Affiliations :
  • Department of Psychological Science, University of California, Irvine, Irvine, CA, United States.
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Laurent Storme

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Affiliations :
  • ULR 2694- METRICS: Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales, University of Lille, 59000, Lille, France.
  • CHU Lille, Department of Neonatology, Jeanne de Flandre Hospital, 59000, Lille, France.
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Julien De Jonckheere

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Affiliations :
  • ULR 2694- METRICS: Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales, University of Lille, 59000, Lille, France.
  • CHU Lille, CIC-IT 1403, Centre D'Innovation Technologique, 59000, Lille, France.
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Tamami Nakano

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Affiliations :
  • Faculty of Medicine, Osaka University, Osaka, Japan.
  • Graduate School of Frontiers Bioscience, Osaka University, Osaka, Japan.
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Karina Dias-Teixeira

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Affiliations :
  • Department of Cell Biology, University of Virginia, Charlottesville, Virginia. Electronic address: kld5u@virginia.edu.
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K Yu Moiseev

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Affiliations :
  • Yaroslavl State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Yaroslavl, Russia.
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A I Verbovetskaya

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Affiliations :
  • Yaroslavl State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Yaroslavl, Russia.
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A P Maslyukov

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Affiliations :
  • Yaroslavl State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Yaroslavl, Russia.
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P M Maslyukov

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Affiliations :
  • Yaroslavl State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Yaroslavl, Russia. mpm@ysmu.ru.
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Sources (10000 au total)

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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...