Titre : Séquençage par oligonucléotides en batterie

Séquençage par oligonucléotides en batterie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Spatial Regression

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 génétiques Séquençage
#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.
Cancer Analyse 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.
Infections Pathogènes
#4

Peut-on détecter des anomalies chromosomiques avec cette technique ?

Oui, elle permet d'identifier des déséquilibres chromosomiques et des réarrangements.
Anomalies chromosomiques Réarrangements 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-immunes Marqueurs 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.
Symptômes Maladies 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.
Symptômes Cancer
#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.
Infections Symptômes
#4

Peut-on prédire des symptômes futurs avec le séquençage ?

Oui, il peut identifier des prédispositions génétiques à certaines maladies et leurs symptômes.
Prédiction Prédispositions 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-immunes Génétique

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.
Prévention Risque 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.
Cancer Surveillance
#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 infectieuses Vaccination
#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 risque Environnement
#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-immunes Prédispositions 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 personnalisé Mutations génétiques
#2

Quels traitements peuvent être adaptés grâce au séquençage ?

Les traitements ciblés pour les cancers, basés sur les mutations spécifiques des tumeurs.
Traitements ciblés Cancer
#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.
Antibiotiques Résistance 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.
Surveillance Efficacité 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 médicaments Cibles thérapeutiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après un diagnostic génétique ?

Des complications psychologiques, éthiques et des décisions médicales difficiles peuvent survenir.
Complications Éthique 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 secondaires Traitements 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 médicaments Traitement 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 psychologiques Tests 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 médicale Conseils 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 risque Antécédents 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 vie Cancer
#3

Quels facteurs de risque sont liés aux infections ?

L'immunodépression, les comportements à risque et l'exposition à des agents pathogènes spécifiques.
Infections Immunodépression
#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-immunes Variations 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.
Séquençage Variations génétiques
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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 19/04/2025

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Auteurs principaux

Donna M Muzny

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Affiliations :
  • 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.

Richard A Gibbs

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Harsha Doddapaneni

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Sara Javornik Cregeen

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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.

Richard Sucgang

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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.

Qingchang Meng

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Xiang Qin

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Vasanthi Avadhanula

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  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Hsu Chao

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Vipin Menon

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Erin Nicholson

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  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
  • Pediatrics, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

David Henke

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  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Felipe-Andres Piedra

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  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Anubama Rajan

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  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Zeineen Momin

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Kavya Kottapalli

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Kristi L Hoffman

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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.

Fritz J Sedlazeck

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Ginger Metcalf

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  • Human Genome Sequencing Center, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

Pedro A Piedra

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Affiliations :
  • Department of Molecular Virology and Microbiology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.
  • Pediatrics, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, United States of America.

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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...