Séquençage par oligonucléotides en batterie : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Oligonucleotide Array Sequence Analysis
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Termes MeSH sélectionnés :
Regression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment le séquençage aide-t-il au diagnostic des maladies génétiques ?
Il permet d'identifier des mutations spécifiques dans les gènes associés aux maladies.
Maladies génétiquesSéquençage
#2
Quels types de cancers peuvent être diagnostiqués par cette méthode ?
Le séquençage peut détecter des altérations génétiques dans divers cancers, comme le sein ou le poumon.
CancerAnalyse génétique
#3
Le séquençage par oligonucléotides est-il utilisé pour les infections ?
Oui, il peut identifier des agents pathogènes en analysant leur ADN ou ARN.
InfectionsPathogènes
#4
Peut-on détecter des anomalies chromosomiques avec cette technique ?
Oui, elle permet d'identifier des déséquilibres chromosomiques et des réarrangements.
Anomalies chromosomiquesRéarrangements génétiques
#5
Quel rôle joue le séquençage dans le diagnostic des maladies auto-immunes ?
Il aide à identifier des marqueurs génétiques associés à certaines maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunesMarqueurs génétiques
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent indiquer une maladie génétique ?
Des symptômes variés comme des malformations, des troubles du développement ou des anomalies métaboliques.
SymptômesMaladies génétiques
#2
Les symptômes des cancers sont-ils détectables par séquençage ?
Le séquençage peut révéler des mutations, mais les symptômes cliniques varient selon le cancer.
SymptômesCancer
#3
Comment le séquençage aide-t-il à comprendre les symptômes des infections ?
Il permet d'identifier le pathogène responsable, ce qui aide à relier les symptômes à l'infection.
InfectionsSymptômes
#4
Peut-on prédire des symptômes futurs avec le séquençage ?
Oui, il peut identifier des prédispositions génétiques à certaines maladies et leurs symptômes.
PrédictionPrédispositions génétiques
#5
Les symptômes des maladies auto-immunes sont-ils liés à des gènes spécifiques ?
Oui, certains gènes sont associés à des risques accrus de maladies auto-immunes et leurs symptômes.
Maladies auto-immunesGénétique
Prévention
5
#1
Le séquençage peut-il aider à la prévention des maladies ?
Oui, il permet d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives.
PréventionRisque génétique
#2
Comment le séquençage aide-t-il à prévenir les cancers ?
Il identifie les mutations héréditaires, permettant une surveillance accrue et des interventions précoces.
CancerSurveillance
#3
Peut-on prévenir les maladies infectieuses grâce au séquençage ?
Oui, il aide à surveiller les épidémies et à adapter les stratégies de vaccination.
Maladies infectieusesVaccination
#4
Le séquençage peut-il identifier des facteurs de risque environnementaux ?
Oui, il peut révéler des interactions entre gènes et environnement influençant le risque de maladies.
Facteurs de risqueEnvironnement
#5
Comment le séquençage aide-t-il à prévenir les maladies auto-immunes ?
Il permet d'identifier des prédispositions génétiques, facilitant une surveillance et des interventions précoces.
Maladies auto-immunesPrédispositions génétiques
Traitements
5
#1
Le séquençage influence-t-il les choix de traitement ?
Oui, il permet de personnaliser les traitements en fonction des mutations génétiques identifiées.
Traitement personnaliséMutations génétiques
#2
Quels traitements peuvent être adaptés grâce au séquençage ?
Les traitements ciblés pour les cancers, basés sur les mutations spécifiques des tumeurs.
Traitements ciblésCancer
#3
Le séquençage aide-t-il à choisir des médicaments pour les infections ?
Oui, il peut guider le choix d'antibiotiques en identifiant la résistance des pathogènes.
AntibiotiquesRésistance aux médicaments
#4
Peut-on utiliser le séquençage pour surveiller l'efficacité des traitements ?
Oui, il permet de suivre les changements génétiques des tumeurs ou des infections au cours du traitement.
SurveillanceEfficacité des traitements
#5
Le séquençage peut-il aider à développer de nouveaux traitements ?
Oui, il permet d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques basées sur des mutations spécifiques.
Développement de médicamentsCibles thérapeutiques
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir après un diagnostic génétique ?
Des complications psychologiques, éthiques et des décisions médicales difficiles peuvent survenir.
ComplicationsÉthique médicale
#2
Le séquençage peut-il entraîner des complications dans le traitement ?
Oui, des effets secondaires imprévus peuvent survenir en raison de traitements ciblés basés sur le séquençage.
Effets secondairesTraitements ciblés
#3
Quelles complications peuvent résulter d'un traitement inapproprié basé sur le séquençage ?
Un traitement inapproprié peut aggraver la maladie ou entraîner des résistances aux médicaments.
Résistance aux médicamentsTraitement inapproprié
#4
Le séquençage peut-il causer des complications psychologiques ?
Oui, l'anxiété liée aux résultats et aux implications des tests génétiques peut survenir.
Complications psychologiquesTests génétiques
#5
Comment les complications peuvent-elles affecter la prise de décision médicale ?
Elles peuvent compliquer le choix des traitements et nécessiter des conseils génétiques supplémentaires.
Prise de décision médicaleConseils génétiques
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont associés aux maladies génétiques ?
Les antécédents familiaux, l'âge avancé des parents et certaines expositions environnementales.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
Le mode de vie influence-t-il les risques de cancer ?
Oui, des facteurs comme le tabagisme, l'alimentation et l'exposition à des agents carcinogènes augmentent le risque.
Mode de vieCancer
#3
Quels facteurs de risque sont liés aux infections ?
L'immunodépression, les comportements à risque et l'exposition à des agents pathogènes spécifiques.
InfectionsImmunodépression
#4
Les facteurs génétiques influencent-ils les maladies auto-immunes ?
Oui, des variations génétiques spécifiques augmentent le risque de développer des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunesVariations génétiques
#5
Comment le séquençage aide-t-il à identifier les facteurs de risque ?
Il permet d'analyser les variations génétiques et leur association avec des maladies spécifiques.
SéquençageVariations génétiques
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Department of Molecular and Human Genetics (L.A.R., R.D., B.Y., S.G., V.K., E.H., A.S., E.Y., C.Z., X.S., H.D., T.G., Z.C.A., A.T., C.S., W.B., J.E.P., J.R.L., J.M.S.), Department of Neurology (I.A.-D., J.J., J.M.S.), and Human Genome Sequencing Center (S.N.J., D.M.M., J.R.L.), Baylor College of Medicine, Houston, TX; Baylor Genetics (W.B.), Houston, TX; Department of Neurology (O.A.R.), Department of Neuroscience (O.A.R.), and Department of Clinical Genomics (O.A.R.), Mayo Clinic, Jacksonville, FL; Parkinson's Disease Center and Movement Disorders Clinic (J.J.) and Department of Pediatrics (J.R.L., J.M.S.), Baylor College of Medicine, Houston, TX; Department of Pediatrics (J.R.L.), Texas Children's Hospital, Houston; Department of Neuroscience (J.M.S.), Baylor College of Medicine, Houston, TX; and Jan and Dan Duncan Neurological Research Institute (J.M.S.), Texas Children's Hospital, Houston.
Publications dans "Séquençage par oligonucléotides en batterie" :
Alkek Center for Metagenomics and Microbiome Research, Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
Publications dans "Séquençage par oligonucléotides en batterie" :
Alkek Center for Metagenomics and Microbiome Research, Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
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Alkek Center for Metagenomics and Microbiome Research, Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
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Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
We propose a censored quantile regression model for the analysis of relative survival data. We create a hybrid data set consisting of the study observations and counterpart randomly sampled pseudopopu...
The recently proposed proportional win-fractions (PW) model extends the two-sample win ratio analysis of prioritized composite endpoints to regression. Its proportionality assumption ensures that the ...
Tensor regression analysis is finding vast emerging applications in a variety of clinical settings, including neuroimaging, genomics, and dental medicine. The motivation for this paper is a study of p...
Compositional data reside in a simplex and measure fractions or proportions of parts to a whole. Most existing regression methods for such data rely on log-ratio transformations that are inadequate or...
It is highly desirable but difficult to understand how microscopic molecular details influence the macroscopic material properties, especially for soft materials with complex molecular architectures. ...
Spatially referenced data arise in many fields, including imaging, ecology, public health, and marketing. Although principled smoothing or interpolation is paramount for many practitioners, regression...
In modern biomedical datasets, it is common for recurrent outcomes data to be collected in an incomplete manner. More specifically, information on recurrent events is routinely recorded as a mixture o...
Transcriptome-wide association studies (TWASs) have shown great promise in interpreting the findings from genome-wide association studies (GWASs) and exploring the disease mechanisms, by integrating G...
Comprehensive and realistic simulations indicated NeRiT had calibrated type I error control for testing both the node effect and edge effect, and yields higher power than the existed methods, especial...
NeRiT is a powerful and efficient network regression method in TWAS....
The prediction of multiple drug efficacies using machine learning prediction techniques based on clinical and molecular attributes of tumors is a new approach in the field of precision medicine of onc...
We developed multiple drug efficacy prediction models based on three types of tumor characteristics by applying machine learning methods, including multi-target regression (MTR) and support vector reg...
When 30 real tumor samples were used for the train-test and CV methods, MTR models predicted the efficacy with less error than SVR models. Comparatively, using 340 theoretical samples for the train-te...
We developed efficient statistical and machine learning models using MTR and SVR analysis for anticancer drug efficacy, which will be useful in the field of precision medicine to choose the most suita...