Cônes de croissance : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Growth Cones
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Termes MeSH sélectionnés :
Single-Cell Gene Expression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment identifier un cône de croissance ?
L'observation microscopique des neurones en culture permet d'identifier les cônes de croissance.
NeuronesCulture cellulaire
#2
Quels tests sont utilisés pour étudier les cônes de croissance ?
Des techniques comme la microscopie à fluorescence et l'immunohistochimie sont couramment utilisées.
MicroscopieImmunohistochimie
#3
Les cônes de croissance peuvent-ils être visualisés in vivo ?
Oui, des techniques d'imagerie avancées permettent de visualiser les cônes de croissance in vivo.
Imagerie médicaleNeuroanatomie
#4
Quels marqueurs sont utilisés pour les cônes de croissance ?
Des marqueurs comme la tubuline et la protéine GAP-43 sont souvent utilisés pour les identifier.
ProtéinesTubuline
#5
Peut-on évaluer la fonction des cônes de croissance ?
Oui, des tests fonctionnels mesurent la capacité des cônes à diriger la croissance axonale.
Fonction neuronaleAxones
Symptômes
5
#1
Quels symptômes indiquent un dysfonctionnement des cônes de croissance ?
Des anomalies dans la croissance neuronale peuvent entraîner des troubles neurologiques.
Troubles neurologiquesNeurodéveloppement
#2
Les cônes de croissance affectent-ils le comportement ?
Oui, des anomalies dans leur développement peuvent influencer le comportement et les fonctions cognitives.
ComportementFonctions cognitives
#3
Comment les cônes de croissance sont-ils liés à la douleur ?
Des cônes de croissance mal orientés peuvent contribuer à des douleurs neuropathiques.
Douleur neuropathiqueNeurobiologie
#4
Les troubles de la croissance neuronale causent-ils des symptômes physiques ?
Oui, des troubles peuvent entraîner des déficits moteurs ou sensoriels selon la région affectée.
Déficits moteursSystème nerveux
#5
Les symptômes neurologiques sont-ils toujours présents avec des cônes de croissance anormaux ?
Pas toujours, mais des anomalies peuvent augmenter le risque de troubles neurologiques.
Anomalies neurologiquesSystème nerveux central
Prévention
5
#1
Peut-on prévenir les anomalies des cônes de croissance ?
Certaines anomalies peuvent être évitées par une bonne nutrition et des soins prénatals.
NutritionSoins prénatals
#2
Quel rôle joue l'environnement dans le développement des cônes de croissance ?
Un environnement enrichi peut favoriser un développement neuronal sain et fonctionnel.
EnvironnementDéveloppement neuronal
#3
Les facteurs génétiques influencent-ils les cônes de croissance ?
Oui, des mutations génétiques peuvent affecter le développement et la fonction des cônes.
Facteurs génétiquesMutations
#4
Comment le stress maternel impacte-t-il le développement neuronal ?
Le stress maternel peut nuire au développement des cônes de croissance et à la santé neuronale.
StressDéveloppement neuronal
#5
Les vaccinations influencent-elles le développement neuronal ?
Les vaccinations ne nuisent pas au développement neuronal et sont essentielles pour la santé.
VaccinationsSanté publique
Traitements
5
#1
Quels traitements existent pour les troubles liés aux cônes de croissance ?
Les traitements incluent la thérapie physique, la médication et la rééducation neurologique.
Thérapie physiqueRéhabilitation
#2
La chirurgie peut-elle corriger des anomalies des cônes de croissance ?
Dans certains cas, la chirurgie peut être envisagée pour corriger des malformations structurelles.
Chirurgie neurologiqueMalformations
#3
Les médicaments peuvent-ils aider à la régénération des cônes de croissance ?
Oui, certains médicaments favorisent la régénération axonale et la plasticité neuronale.
Médicaments neuroprotecteursPlasticité neuronale
#4
Y a-t-il des thérapies innovantes pour les cônes de croissance ?
Des thérapies géniques et cellulaires sont en cours d'étude pour améliorer la régénération neuronale.
Thérapie géniqueThérapie cellulaire
#5
Comment la réhabilitation aide-t-elle les patients ?
La réhabilitation aide à restaurer les fonctions perdues et à améliorer la qualité de vie.
RéhabilitationQualité de vie
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir avec des cônes de croissance anormaux ?
Des complications incluent des troubles neurologiques, des déficits moteurs et des douleurs chroniques.
Troubles neurologiquesDouleurs chroniques
#2
Les complications sont-elles réversibles ?
Certaines complications peuvent être atténuées par des traitements précoces et appropriés.
Traitements précocesRéversibilité
#3
Comment les complications affectent-elles la qualité de vie ?
Les complications peuvent réduire la qualité de vie en limitant les activités quotidiennes.
Qualité de vieActivités quotidiennes
#4
Les complications neurologiques sont-elles fréquentes ?
Oui, les complications neurologiques sont courantes chez les patients avec des anomalies des cônes.
Complications neurologiquesAnomalies
#5
Les complications peuvent-elles être prévenues ?
Certaines complications peuvent être prévenues par un suivi médical régulier et des interventions précoces.
Suivi médicalInterventions précoces
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les facteurs de risque pour les anomalies des cônes de croissance ?
Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des infections prénatales et des toxines environnementales.
Antécédents familiauxInfections prénatales
#2
Le tabagisme maternel est-il un facteur de risque ?
Oui, le tabagisme pendant la grossesse augmente le risque d'anomalies du développement neuronal.
TabagismeGrossesse
#3
L'exposition à des toxines affecte-t-elle les cônes de croissance ?
Oui, l'exposition à des toxines environnementales peut nuire au développement neuronal.
ToxinesDéveloppement neuronal
#4
Les troubles génétiques augmentent-ils le risque ?
Oui, certains troubles génétiques sont associés à des anomalies dans le développement des cônes.
Troubles génétiquesAnomalies
#5
Le manque de soins prénatals est-il un facteur de risque ?
Oui, un manque de soins prénatals peut augmenter le risque de complications neurologiques.
Soins prénatalsComplications neurologiques
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Nerve Regeneration Group, i3S- Instituto de Investigação e Inovação em Saúde and IBMC- Instituto de Biologia Molecular e Celular, Universidade do Porto, 4200-135 Porto, Portugal.
Nerve Regeneration Group, i3S- Instituto de Investigação e Inovação em Saúde and IBMC- Instituto de Biologia Molecular e Celular, Universidade do Porto, 4200-135 Porto, Portugal. Electronic address: msousa@ibmc.up.pt.
Division of Orthodontics, School of Dentistry, University of Minnesota, 6-320 Moos Health Science Tower, 515 Delaware Street S.E., Minneapolis, MN, 55455, USA.
Division of Orthodontics, School of Dentistry, University of Minnesota, 6-320 Moos Health Science Tower, 515 Delaware Street S.E., Minneapolis, MN, 55455, USA. tgruenhe@umn.edu.
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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 ...
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