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Récepteurs purinergiques P1 : Questions médicales fréquentes
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Diagnostic
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Santé
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"text": "Oui, une altération de la signalisation des récepteurs P1 peut être associée à des troubles cognitifs."
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"name": "Les anti-inflammatoires affectent-ils les récepteurs P1 ?",
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"text": "Oui, certains anti-inflammatoires peuvent moduler l'activité des récepteurs purinergiques P1."
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"text": "Oui, des maladies comme le diabète peuvent affecter la signalisation des récepteurs P1."
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"text": "Oui, un mode de vie sédentaire peut nuire à la fonction des récepteurs P1."
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"acceptedAnswer": {
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"text": "Oui, certaines infections peuvent altérer la signalisation des récepteurs purinergiques P1."
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 16/04/2025
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Department of Rehabilitation Medicine, The Second Affiliated Hospital, Nanchang University, Nanchang City, Jiangxi Province, China.
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Department of Pathology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA. maynard@jhmi.edu.
Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, USA. maynard@jhmi.edu.
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Department of Rehabilitation Medicine, The Second Affiliated Hospital, Nanchang University, Nanchang City, Jiangxi Province, China.
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School of Acupuncture and Tuina, Chengdu University of Traditonal Chinese Medicine, Chengdu 610075, China; Rudolf Boehm Institute for Pharmacology and Toxicology, University of Leipzig, 04107 Leipzig, Germany; International Joint Research Center for Purinergic Signaling, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, China. Electronic address: Peter.illes@medizin.uni-leipzig.de.
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International Joint Research Center for Purinergic Signaling, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, China; Department of Biochemistry and Molecular Biology, Chemistry Institute, University of Sao Paulo (USP), Sao Paulo, Brazil.
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School of Acupuncture and Tuina, Chengdu University of Traditonal Chinese Medicine, Chengdu 610075, China; International Joint Research Center for Purinergic Signaling, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, China; Acupuncture and Chronobiology Key Laboratory of Sichuan Province, School of Health and Rehabilitation, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, China. Electronic address: tangyong@cdutcm.edu.cn.
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PharmaCenter Bonn, Pharmaceutical Institute, Pharmaceutical & Medicinal Chemistry, University of Bonn, Bonn, Germany. christa.mueller@uni-bonn.de.
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Department of Chemistry, Sultan Qaboos University, Muscat, Oman.
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Immunotherapy Unit, Department of Urology, Medical University of Innsbruck, Innrain 66a, Innsbruck, 6020, Austria.
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Immunotherapy Unit, Department of Urology, Medical University of Innsbruck, Innrain 66a, Innsbruck, 6020, Austria. martin.thurnher@i-med.ac.at.
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Institute of Anatomy II, Medical Faculty, Heinrich-Heine-University, Moorenstrasse 5, 40225 Düsseldorf, Germany.
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Institute of Anatomy II, Medical Faculty, Heinrich-Heine-University, Moorenstrasse 5, 40225 Düsseldorf, Germany.
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Unidad de Inflamación Molecular y Cirugía Experimental, Instituto Murciano de Investigación Biosanitaria IMIB-Arrixaca, Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca, 30120 Murcia, Spain.
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Department of Pathology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA.
Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, USA.
Department of Urology, James Buchanan Brady Urological Institute, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA.
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Departamento de Fisiopatología Cardio-Renal, Instituto Nacional de Cardiología Ignacio Chávez, Ciudad de México, México.
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Molecular Recognition Section, Laboratory of Bioorganic Chemistry, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, National Institutes of Health, 9000 Rockville Pike, Bethesda, MD, 20892, USA. Electronic address: kennethJ@niddk.nih.gov.
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Molecular Recognition Section, Laboratory of Bioorganic Chemistry, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, National Institutes of Health, 9000 Rockville Pike, Bethesda, MD, 20892, USA. Electronic address: zhiwei.wen@nih.gov.
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Department of Rehabilitation Medicine, The Second Affiliated Hospital, Nanchang University, Nanchang City, Jiangxi Province, China.
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The Second Affiliated Hospital, Nanchang University, Nanchang City, Jiangxi Province, 343000, China.
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College of Pharmacy, Chung-Ang University, Seoul 06974, Republic of Korea.
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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...
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 ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
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...
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....
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...
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....
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...
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....
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...