Titre : Récepteur facteur neurotrophique ciliaire

Récepteur facteur neurotrophique ciliaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction du récepteur CNTF ?

Le diagnostic repose sur des tests neurologiques et des analyses génétiques.
Récepteur facteur neurotrophique ciliaire Dysfonction neurologique
#2

Quels examens sont utilisés pour évaluer le récepteur CNTF ?

Des IRM et des électromyogrammes peuvent être utilisés pour évaluer la fonction nerveuse.
Imagerie par résonance magnétique Électromyographie
#3

Y a-t-il des biomarqueurs pour le récepteur CNTF ?

Actuellement, il n'existe pas de biomarqueurs spécifiques pour le récepteur CNTF.
Biomarqueurs Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#4

Le diagnostic nécessite-t-il une biopsie ?

Une biopsie n'est généralement pas nécessaire pour diagnostiquer les troubles liés au CNTF.
Biopsie Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#5

Quels symptômes peuvent indiquer un problème avec le CNTF ?

Des symptômes comme la faiblesse musculaire ou des douleurs neuropathiques peuvent indiquer un problème.
Faiblesse musculaire Douleur neuropathique

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une déficience en CNTF ?

Les symptômes incluent faiblesse musculaire, douleurs chroniques et troubles sensoriels.
Déficience en CNTF Douleurs chroniques
#2

La douleur neuropathique est-elle liée au CNTF ?

Oui, le CNTF joue un rôle dans la modulation de la douleur neuropathique.
Douleur neuropathique Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#3

Peut-on observer des troubles moteurs avec le CNTF ?

Oui, des troubles moteurs peuvent survenir en raison d'une dysfonction du CNTF.
Troubles moteurs Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#4

Les troubles sensoriels sont-ils associés au CNTF ?

Oui, des troubles sensoriels peuvent être observés en cas de dysfonction du CNTF.
Troubles sensoriels Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#5

Y a-t-il des signes cliniques spécifiques au CNTF ?

Des signes comme l'hypersensibilité ou l'engourdissement peuvent être spécifiques.
Hypersensibilité Engourdissement

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les troubles liés au CNTF ?

La prévention est difficile, mais un mode de vie sain peut réduire les risques.
Prévention Mode de vie sain
#2

Y a-t-il des mesures préventives spécifiques ?

Éviter les traumatismes nerveux et gérer les maladies chroniques peut aider.
Traumatismes nerveux Maladies chroniques
#3

L'exercice régulier aide-t-il à prévenir les troubles du CNTF ?

Oui, l'exercice régulier peut renforcer les muscles et améliorer la santé nerveuse.
Exercice physique Santé nerveuse
#4

Une alimentation équilibrée peut-elle aider ?

Oui, une alimentation riche en nutriments favorise la santé nerveuse et musculaire.
Alimentation équilibrée Santé musculaire
#5

Le stress a-t-il un impact sur le CNTF ?

Oui, le stress chronique peut affecter la fonction nerveuse et aggraver les symptômes.
Stress Fonction nerveuse

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les troubles du CNTF ?

Les traitements incluent des thérapies médicamenteuses et des interventions physiques.
Thérapies médicamenteuses Réhabilitation physique
#2

Les thérapies géniques peuvent-elles aider le CNTF ?

Des recherches sont en cours sur l'utilisation de thérapies géniques pour cibler le CNTF.
Thérapie génique Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#3

Les médicaments anti-inflammatoires sont-ils efficaces ?

Oui, ils peuvent réduire l'inflammation et améliorer les symptômes liés au CNTF.
Médicaments anti-inflammatoires Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#4

La physiothérapie est-elle recommandée ?

Oui, la physiothérapie peut aider à améliorer la fonction musculaire et réduire la douleur.
Physiothérapie Réhabilitation physique
#5

Y a-t-il des traitements expérimentaux pour le CNTF ?

Des traitements expérimentaux, comme les thérapies biologiques, sont en cours d'évaluation.
Traitements expérimentaux Thérapies biologiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec le CNTF ?

Des complications incluent la progression des troubles neurologiques et la douleur chronique.
Complications neurologiques Douleur chronique
#2

Le CNTF peut-il entraîner des troubles cognitifs ?

Oui, des troubles cognitifs peuvent survenir en raison de la dysfonction du CNTF.
Troubles cognitifs Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#3

Y a-t-il un risque de dépendance aux médicaments ?

Oui, certains traitements peuvent entraîner une dépendance, nécessitant une surveillance.
Dépendance aux médicaments Traitements
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Complications réversibles Traitements
#5

Le CNTF peut-il affecter la qualité de vie ?

Oui, les troubles liés au CNTF peuvent significativement affecter la qualité de vie.
Qualité de vie Récepteur facteur neurotrophique ciliaire

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les troubles du CNTF ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des maladies auto-immunes et des traumatismes.
Antécédents familiaux Maladies auto-immunes
#2

L'âge est-il un facteur de risque pour le CNTF ?

Oui, le risque de troubles liés au CNTF augmente avec l'âge.
Âge Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#3

Le sexe influence-t-il le risque de troubles du CNTF ?

Oui, certaines études montrent que le sexe peut influencer le risque de troubles.
Sexe Facteurs de risque
#4

Les infections peuvent-elles augmenter le risque ?

Oui, certaines infections peuvent déclencher des troubles liés au CNTF.
Infections Récepteur facteur neurotrophique ciliaire
#5

Le mode de vie influence-t-il le risque de troubles ?

Oui, un mode de vie sédentaire et une mauvaise alimentation augmentent le risque.
Mode de vie sédentaire Alimentation
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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 01/04/2025

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Auteurs principaux

Giovanni Tossetta

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Affiliations :
  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Antonio Giordano

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Cuihong Jia

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  • Department of Biomedical Sciences, Quillen College of Medicine, East Tennessee State University, Johnson City, TN, 37614, USA. Electronic address: jiac01@etsu.edu.

Theo Hagg

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, Quillen College of Medicine, East Tennessee State University, Johnson City, TN, 37614, USA.

Jessica Perugini

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Eleonora Di Mercurio

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Ilenia Severi

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Saverio Cinti

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.
  • Center of Obesity, United Hospitals, Marche Polytechnic University, Ancona, Italy.

Sonia Fantone

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Università Politecnica Delle Marche, 60126, Ancona, Italy.

Daniela Marzioni

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  • Department of Experimental and Clinical Medicine, Università Politecnica Delle Marche, 60126, Ancona, Italy. d.marzioni@staff.univpm.it.

Russell W Brown

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  • Department of Biomedical Sciences, Quillen College of Medicine, East Tennessee State University, Johnson City, TN, 37614, USA.

W Drew Gill

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  • Department of Biomedical Sciences, Quillen College of Medicine, East Tennessee State University, Johnson City, TN, 37614, USA.

Chiharu Lovins

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  • Department of Biomedical Sciences, Quillen College of Medicine, East Tennessee State University, Johnson City, TN, 37614, USA.

Nancy Lee

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  • Department of Pharmacology and Systems Physiology, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio.

A John MacLennan

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  • Department of Pharmacology and Systems Physiology, University of Cincinnati, Cincinnati, Ohio.

Jiawen Yong

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  • Department of Orthodontics, Faculty of Medicine, Justus Liebig University Giessen, D-35392 Giessen, Germany.
  • Department of Periodontology, Faculty of Medicine, Justus Liebig University Giessen, D-35392 Giessen, Germany.

Julia von Bremen

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  • Department of Orthodontics, Faculty of Medicine, Justus Liebig University Giessen, D-35392 Giessen, Germany.

Sabine Ruf

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  • Department of Orthodontics, Faculty of Medicine, Justus Liebig University Giessen, D-35392 Giessen, Germany.

Jolene C Rudell

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Affiliations :
  • Department of Ophthalmology, University of California San Diego, La Jolla, California, United States.
Publications dans "Récepteur facteur neurotrophique ciliaire" :

Linda K McLoon

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Affiliations :
  • Departments of Ophthalmology and Visual Neurosciences, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, United States.
  • Stem Cell Institute, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, United States.
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scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

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...

Robustness of single-cell RNA-seq for identifying differentially expressed genes.

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 ...

Feature selection followed by a novel residuals-based normalization that includes variance stabilization simplifies and improves single-cell gene expression analysis.

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...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

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....

scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

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...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

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....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

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...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

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....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

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...