Titre : Régions 3' non traduites

Régions 3' non traduites : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Latent Class Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les 3' UTR dans un gène ?

Les 3' UTR peuvent être identifiés par séquençage d'ARN et analyses bioinformatiques.
Séquençage de l'ARN Analyse bioinformatique
#2

Quels tests sont utilisés pour étudier les 3' UTR ?

Les tests incluent le RT-PCR et les analyses de microarrays pour évaluer l'expression.
RT-PCR Microarrays
#3

Les 3' UTR sont-ils visibles sur des électrophorèses ?

Non, les 3' UTR ne sont pas visibles directement sur les gels d'électrophorèse.
Électrophorèse ARN messager
#4

Peut-on détecter des mutations dans les 3' UTR ?

Oui, des mutations dans les 3' UTR peuvent être détectées par séquençage ciblé.
Mutations génétiques Séquençage ciblé
#5

Quel rôle jouent les 3' UTR dans le diagnostic ?

Ils peuvent influencer la stabilité de l'ARN et l'expression des gènes, affectant le diagnostic.
Stabilité de l'ARN Expression génique

Symptômes 5

#1

Les 3' UTR sont-ils associés à des symptômes cliniques ?

Indirectement, des anomalies dans les 3' UTR peuvent entraîner des symptômes par régulation génique.
Anomalies génétiques Symptômes cliniques
#2

Quels symptômes peuvent résulter de mutations dans les 3' UTR ?

Des mutations peuvent causer des maladies génétiques, entraînant divers symptômes.
Maladies génétiques Symptômes
#3

Les 3' UTR affectent-ils la réponse aux traitements ?

Oui, ils peuvent influencer la réponse aux traitements en modifiant l'expression des gènes.
Réponse au traitement Expression génique
#4

Y a-t-il des symptômes spécifiques liés aux 3' UTR ?

Non, les symptômes sont généralement liés à des maladies spécifiques, pas aux 3' UTR eux-mêmes.
Maladies Symptômes
#5

Les 3' UTR peuvent-ils être impliqués dans des syndromes ?

Oui, des syndromes génétiques peuvent être associés à des mutations dans les 3' UTR.
Syndromes génétiques Mutations

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les maladies liées aux 3' UTR ?

La prévention est difficile, mais un dépistage génétique peut aider à identifier les risques.
Dépistage génétique Prévention des maladies
#2

Quels conseils pour réduire les risques liés aux 3' UTR ?

Adopter un mode de vie sain et se soumettre à des tests génétiques si nécessaire.
Mode de vie sain Tests génétiques
#3

Les antécédents familiaux influencent-ils la prévention ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies génétiques peuvent augmenter le risque.
Antécédents familiaux Risques génétiques
#4

Y a-t-il des programmes de prévention pour les 3' UTR ?

Des programmes de sensibilisation et de dépistage génétique existent pour certaines maladies.
Programmes de prévention Sensibilisation
#5

Comment le mode de vie affecte-t-il les 3' UTR ?

Un mode de vie sain peut influencer l'expression génique, y compris celle des 3' UTR.
Mode de vie Expression génique

Traitements 5

#1

Comment traiter les maladies liées aux 3' UTR ?

Le traitement dépend de la maladie sous-jacente, souvent par thérapies géniques ou médicamenteuses.
Thérapie génique Traitement médicamenteux
#2

Les thérapies ciblées affectent-elles les 3' UTR ?

Oui, certaines thérapies ciblées peuvent moduler l'expression des gènes via les 3' UTR.
Thérapies ciblées Expression génique
#3

Peut-on modifier les 3' UTR pour traiter des maladies ?

Des approches de modification des 3' UTR sont en recherche pour traiter certaines maladies.
Modification génétique Recherche médicale
#4

Les traitements peuvent-ils influencer les 3' UTR ?

Oui, certains traitements peuvent affecter la régulation des 3' UTR et l'expression génique.
Régulation génique Traitements
#5

Y a-t-il des médicaments ciblant les 3' UTR ?

Actuellement, peu de médicaments ciblent spécifiquement les 3' UTR, mais la recherche progresse.
Médicaments Recherche pharmacologique

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les 3' UTR ?

Des complications peuvent inclure des maladies génétiques et des troubles de l'expression génique.
Complications médicales Troubles génétiques
#2

Les 3' UTR sont-ils liés à des cancers ?

Oui, des altérations dans les 3' UTR peuvent être associées à certains types de cancers.
Cancers Altérations génétiques
#3

Comment les 3' UTR affectent-ils la santé ?

Ils régulent l'expression des gènes, et des anomalies peuvent entraîner des problèmes de santé.
Santé Régulation génique
#4

Les complications des 3' UTR sont-elles héréditaires ?

Certaines complications peuvent être héréditaires, selon les mutations présentes dans les 3' UTR.
Hérédité Mutations
#5

Y a-t-il des complications neurologiques liées aux 3' UTR ?

Oui, certaines mutations dans les 3' UTR peuvent être associées à des troubles neurologiques.
Troubles neurologiques Mutations génétiques

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont associés aux 3' UTR ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des mutations génétiques et des environnements spécifiques.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'environnement influence-t-il les 3' UTR ?

Oui, des facteurs environnementaux peuvent affecter l'expression des gènes régulés par les 3' UTR.
Facteurs environnementaux Expression génique
#3

Les habitudes de vie impactent-elles les 3' UTR ?

Certaines habitudes de vie, comme le tabagisme, peuvent influencer l'expression des 3' UTR.
Habitudes de vie Tabagisme
#4

Les mutations dans les 3' UTR sont-elles fréquentes ?

Les mutations dans les 3' UTR sont moins fréquentes que dans les régions codantes, mais significatives.
Mutations Régions codantes
#5

Y a-t-il des tests pour évaluer les risques liés aux 3' UTR ?

Oui, des tests génétiques peuvent évaluer les risques associés aux mutations dans les 3' UTR.
Tests génétiques Évaluation des risques
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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 25/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Fan Jiang

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Affiliations :
  • Prenatal Diagnostic Center, Guangzhou Women and Children's Medical Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou, People's Republic of China.

Dong-Zhi Li

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Affiliations :
  • Prenatal Diagnostic Center, Guangzhou Women and Children's Medical Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou, People's Republic of China.

Kevin Struhl

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Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry and Molecular Pharmacology, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA.
Publications dans "Régions 3' non traduites" :

Raffaella Liccardo

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Affiliations :
  • Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche, Università di Napoli Federico II, 80131 Naples, Italy.

Marina De Rosa

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Affiliations :
  • Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche, Università di Napoli Federico II, 80131 Naples, Italy.

Paola Izzo

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Affiliations :
  • Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche, Università di Napoli Federico II, 80131 Naples, Italy.

Francesca Duraturo

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Affiliations :
  • Dipartimento di Medicina Molecolare e Biotecnologie Mediche, Università di Napoli Federico II, 80131 Naples, Italy.

Jianhua Wu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Animal Center, The Fourth Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, P.R. China.

Joseph V Geisberg

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry and Molecular Pharmacology, Harvard Medical Schoolgrid.471403.5, Boston, Massachusetts, USA.

Zarmik Moqtaderi

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Affiliations :
  • Department of Biological Chemistry and Molecular Pharmacology, Harvard Medical Schoolgrid.471403.5, Boston, Massachusetts, USA.

Shuang Liu

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Affiliations :
  • Department of Pathology, Bethune International Peace Hospital, Shijiazhuang, Hebei 050082, P.R. China.

David R Corey

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Affiliations :
  • UT Southwestern Medical Center, Departments of Pharmacology and Biochemistry, Dallas, TX 75205, USA.

Samantha L Schuster

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Affiliations :
  • Molecular and Cellular Biology, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA; Division of Human Biology, Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA, 98109, USA.

Andrew C Hsieh

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Affiliations :
  • Molecular and Cellular Biology, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA; Division of Human Biology, Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA, 98109, USA; School of Medicine and Genome Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA. Electronic address: ahsieh@fredhutch.org.

Caleb J Frye

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Duquesne University, Pittsburgh, Pennsylvania 15282, United States.

Caylee L Cunningham

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Duquesne University, Pittsburgh, Pennsylvania 15282, United States.

Mihaela Rita Mihailescu

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Duquesne University, Pittsburgh, Pennsylvania 15282, United States.

Dayin Lyu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Cardiovascular and Cerebrovascular Medicine, School of Pharmacy, Nanjing Medical University, Nanjing, China.
Publications dans "Régions 3' non traduites" :

Lexi Ding

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Affiliations :
  • Eye Center of Xiangya Hospital, Hunan Key Laboratory of Ophthalmology, Central South University, Changsha, China.
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Qiulun Lu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Cardiovascular and Cerebrovascular Medicine, School of Pharmacy, Nanjing Medical University, Nanjing, China.
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The effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome using latent class causal analysis method in the Iranian population.

The prevalence of metabolic syndrome is increasing worldwide. Clinical guidelines consider metabolic syndrome as an all or none medical condition. One proposed method for classifying metabolic syndrom... In this study, we used data from the Tehran Lipid and Glucose Cohort Study (TLGS). 4857 participants aged over 20 years with complete information on exposure (smoking) and confounders in the third pha... Based on the results of IPTW which compared the low, medium and high risk classes of metabolic syndrome (compared to a class without metabolic syndrome), no association was found between smoking and t... Based on the results, the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome can be different based on the type of PS method. In adjusted analysis, no relationship was observed be...

Multimorbidity patterns in South Africa: A latent class analysis.

South Africa has the largest burden of HIV worldwide and has a growing burden of non-communicable diseases; the combination of which may lead to diseases clustering in ways that are not seen in other ... Data were analyzed from the South African Demographic and Health Survey 2016. A latent class analysis (LCA) was conducted using nine disease conditions. Sociodemographic and behavioral factors associa... Multimorbid participants were included (... This study affirmed that integrated care is urgently needed, evidenced by the largest disease class being an overlap of chronic infectious diseases and non-communicable diseases. This study also highl...

Latent class analysis to characterize neonatal risk for neurodevelopmental differences.

Neonatal risk factors, such as preterm birth and low birth weight, have been robustly linked to neurodevelopmental deficits, yet it is still unclear why some infants born preterm and/or low birth weig... Neonates who received neonatal care at an academic public hospital during an almost 10-year period (n = 19,951) were included in the latent class analysis, and 21 neonatal indicators of health were us... The best fitting model included five infant classes: healthy, hypoxic, critically ill, minorly ill, and complicated delivery. Scores on the parent-rated neurodevelopmental measure differed by class su... The current study extends the understanding of risk factors in neurodevelopment by including several neonatal medical conditions that are often overlooked and by using a person-centered, as opposed to...

Discrimination and Adverse Perinatal Health Outcomes: A Latent Class Analysis.

An intersectionality framework recognizes individuals as simultaneously inhabiting multiple intersecting social identities embedded within systems of disadvantage and privilege. Previous research link... We analyzed data from a cohort of 2,286 pregnant participants (Black, n = 933; Hispanic, n = 471; White, n = 853; and Other, n = 29) from the Centering and Racial Disparities trial. Perceived discrimi... Four discrimination subgroups were identified: no discrimination, general discrimination, discrimination attributed to one or several social identities, and discrimination attributed to most or all so... Perceived discrimination may play an influential role in shaping perinatal health. More research applying an intersectional lens to the study of discrimination and perinatal health outcomes is needed....

Sepsis-induced Coagulopathy Subphenotype Identification by Latent Class Analysis

Recent studies have shown that anticoagulant therapy has heterogeneous treatment effects on patients with sepsis-induced coagulopathy (SIC).... To identify the latent phenotypes of patients with SIC.... Retrospective cohort study.... We obtained data of patients with SIC from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. SIC subphenotypes were identified by latent class analysis (LCA) and K-means clustering. Clinica... We identified 4,993 patients with SIC. The LCA and K-means clustering analysis robustly identified three subphenotypes of SIC. Class 1 patients (n = 1,808) had the lowest blood cell counts (leukocytes... Three SIC subphenotypes were defined using clinical findings and laboratory variables. The effects of heparin treatment differ between the subphenotypes. This finding will facilitate the identificatio...

COVID-19 vaccine hesitancy in Ethiopia: a latent class analysis.

Despite evidence demonstrating the effectiveness of the COVID-19 vaccine, vaccine hesitancy has emerged as a major challenge for vaccine uptake. The objective of this study was to classify latent typo... We employed a cross-sectional household survey among 1,112 individuals aged 18 and above who were partially vaccinated (one dose) or not vaccinated at the time of the survey. Data was collected in Aug... Using latent class analysis we found a four-class solution for vaccine hesitancy typologies. The identified classes were strong vaccine acceptors (30%); vaccine acceptors with some concerns (7%); vacc... Half of the study participants were in the vaccine rejectors class. Individuals in the vaccine sceptics and rejector classes evidenced lower vaccine knowledge and worse COVD-19 prevention practices an...

COVID-19 profiles in general practice: a latent class analysis.

General practitioners (GPs) were on the front line of the COVID-19 outbreak. Identifying clinical profiles in COVID-19 might improve patient care and enable closer monitoring of at-risk profiles.... To identify COVID-19 profiles in a population of adult primary care patients, and to determine whether the profiles were associated with negative outcomes and persistent symptoms.... In a prospective multicentre study, 44 GPs from multiprofessional primary care practices in the Paris area of France recruited 340 consecutive adult patients (median age: 47 years) with a confirmed di... A latent class (LC) analysis with 11 indicators (clinical signs and symptoms) was performed. The resulting profiles were characterised by a 3-month composite outcome (COVID-19-related hospital admissi... We identified six profiles: 'paucisymptomatic' (LC1, 9%), 'anosmia and/or ageusia' (LC2, 12.9%), 'influenza-like syndrome with anosmia and ageusia' (LC3, 15.5%), 'influenza-like syndrome without anosm... Our findings might help GPs to identify patients at risk of persistent COVID-19 symptoms and hospital admission and then set up procedures for closer monitoring....