Titre : Transporteur équilibrant de nucléosides de type 1

Transporteur équilibrant de nucléosides de type 1 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dysfonction de l'ENT1 ?

Des tests génétiques et des analyses de sang peuvent aider à diagnostiquer les anomalies de l'ENT1.
Transporteurs de nucléosides Tests génétiques
#2

Quels examens sont utilisés pour évaluer l'ENT1 ?

Des biopsies tissulaires et des études fonctionnelles peuvent être réalisées pour évaluer l'ENT1.
Biopsie Évaluation fonctionnelle
#3

Y a-t-il des marqueurs spécifiques pour l'ENT1 ?

Actuellement, il n'existe pas de marqueurs spécifiques largement reconnus pour l'ENT1.
Marqueurs biologiques Transporteurs de nucléosides
#4

L'imagerie peut-elle aider à diagnostiquer des problèmes d'ENT1 ?

L'imagerie n'est pas directement utilisée pour l'ENT1, mais peut aider à évaluer des complications.
Imagerie médicale Complications
#5

Quels symptômes peuvent indiquer un problème d'ENT1 ?

Des symptômes comme la fatigue, des troubles métaboliques ou des anomalies sanguines peuvent survenir.
Fatigue Troubles métaboliques

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une déficience en ENT1 ?

Les symptômes incluent des troubles métaboliques, des douleurs musculaires et une fatigue chronique.
Déficience Fatigue chronique
#2

L'ENT1 affecte-t-il le système nerveux ?

Oui, une dysfonction de l'ENT1 peut entraîner des troubles neurologiques et cognitifs.
Système nerveux Troubles cognitifs
#3

Peut-on observer des anomalies sanguines liées à l'ENT1 ?

Oui, des anomalies dans les niveaux de nucléosides et d'autres métabolites peuvent être observées.
Anomalies sanguines Nucléosides
#4

Les symptômes varient-ils selon l'âge ?

Oui, les symptômes peuvent varier en fonction de l'âge et de l'état de santé général du patient.
Âge État de santé
#5

Y a-t-il des symptômes spécifiques aux maladies liées à l'ENT1 ?

Des symptômes spécifiques peuvent inclure des troubles de la croissance et des problèmes immunitaires.
Troubles de la croissance Système immunitaire

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les troubles liés à l'ENT1 ?

La prévention passe par une alimentation équilibrée et un suivi médical régulier.
Prévention Alimentation équilibrée
#2

Y a-t-il des tests de dépistage pour l'ENT1 ?

Actuellement, il n'existe pas de tests de dépistage standardisés pour l'ENT1.
Dépistage Tests
#3

Les habitudes de vie influencent-elles l'ENT1 ?

Oui, des habitudes de vie saines peuvent aider à maintenir une fonction optimale de l'ENT1.
Habitudes de vie Fonction optimale
#4

L'éducation sur l'ENT1 est-elle importante ?

Oui, l'éducation des patients et des professionnels de santé est cruciale pour la gestion.
Éducation Gestion
#5

Les facteurs environnementaux affectent-ils l'ENT1 ?

Oui, certains facteurs environnementaux peuvent influencer la fonction de l'ENT1.
Facteurs environnementaux Fonction

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les troubles de l'ENT1 ?

Les traitements incluent des thérapies médicamenteuses et des approches diététiques adaptées.
Thérapies médicamenteuses Approches diététiques
#2

Les suppléments peuvent-ils aider en cas de dysfonction de l'ENT1 ?

Oui, des suppléments de nucléosides peuvent être bénéfiques pour certains patients.
Suppléments Nucléosides
#3

La thérapie génique est-elle une option pour l'ENT1 ?

La thérapie génique est en recherche, mais pas encore une option standard pour l'ENT1.
Thérapie génique Recherche
#4

Les médicaments ciblant l'ENT1 sont-ils disponibles ?

Des médicaments ciblant l'ENT1 sont en développement, mais leur utilisation clinique est limitée.
Médicaments Développement
#5

Comment la nutrition influence-t-elle l'ENT1 ?

Une nutrition adéquate peut améliorer la fonction de l'ENT1 et le métabolisme cellulaire.
Nutrition Métabolisme cellulaire

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'ENT1 ?

Des complications incluent des troubles métaboliques graves et des problèmes immunitaires.
Complications Troubles métaboliques
#2

L'ENT1 est-il lié à des maladies chroniques ?

Oui, des maladies chroniques comme le diabète peuvent être liées à des dysfonctionnements de l'ENT1.
Maladies chroniques Diabète
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié, d'autres non.
Réversibilité Traitement
#4

Comment les complications de l'ENT1 sont-elles gérées ?

La gestion des complications nécessite une approche multidisciplinaire et un suivi régulier.
Gestion Approche multidisciplinaire
#5

Y a-t-il des risques de cancer associés à l'ENT1 ?

Des études suggèrent un lien potentiel entre les dysfonctionnements de l'ENT1 et certains cancers.
Cancer Dysfonctionnements

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour l'ENT1 ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des maladies métaboliques et des habitudes alimentaires.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'âge influence-t-il le risque d'anomalies de l'ENT1 ?

Oui, le risque d'anomalies de l'ENT1 peut augmenter avec l'âge et les comorbidités.
Âge Comorbidités
#3

Le mode de vie affecte-t-il l'ENT1 ?

Oui, un mode de vie sédentaire et une mauvaise alimentation peuvent augmenter le risque.
Mode de vie Alimentation
#4

Les médicaments influencent-ils l'ENT1 ?

Certains médicaments peuvent interférer avec la fonction de l'ENT1, augmentant les risques.
Médicaments Interférences
#5

Y a-t-il des prédispositions génétiques pour l'ENT1 ?

Oui, des mutations génétiques peuvent prédisposer les individus à des dysfonctionnements de l'ENT1.
Prédispositions génétiques Mutations
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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 12/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Stephen H Wright

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology and Toxicology (S.R.M., R.K.H., J.L.J., N.J.C.) and College of Medicine, Department of Physiology (M.N.M., S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona shwright@email.arizona.edu.

Nathan J Cherrington

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology and Toxicology (S.R.M., R.K.H., J.L.J., N.J.C.) and College of Medicine, Department of Physiology (M.N.M., S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona cherring@pharmacy.arizona.edu.

Siennah R Miller

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology and Toxicology (S.R.M., R.K.H., J.L.J., N.J.C.) and College of Medicine, Department of Physiology (M.N.M., S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona.

Raymond K Hau

4 publications dans cette catégorie

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  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology and Toxicology (S.R.M., R.K.H., J.L.J., N.J.C.) and College of Medicine, Department of Physiology (M.N.M., S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona.

Brenna Weadick

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Pharmaceutics and Pharmacology, The Ohio State University College of Pharmacy, Columbus, Ohio.

Rajgopal Govindarajan

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Pharmaceutics and Pharmacology, The Ohio State University College of Pharmacy, Columbus, Ohio. govindarajan.21@osu.edu.
  • Translational Therapeutics, The Ohio State University Comprehensive Cancer Center, Columbus, Ohio.

Joseph L Jilek

3 publications dans cette catégorie

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  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology and Toxicology (S.R.M., R.K.H., J.L.J., N.J.C.) and College of Medicine, Department of Physiology (M.N.M., S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona.

Kimberley M Zorn

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Affiliations :
  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology & Toxicology (S.R.M., N.J.C.), and College of Medicine, Department of Physiology (S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona; and Collaborations Pharmaceuticals, Inc., Raleigh, North Carolina (T.R.L., K.M.Z., S.E.).

Sean Ekins

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Pharmacy, Department of Pharmacology & Toxicology (S.R.M., N.J.C.), and College of Medicine, Department of Physiology (S.H.W.), University of Arizona, Tucson, Arizona; and Collaborations Pharmaceuticals, Inc., Raleigh, North Carolina (T.R.L., K.M.Z., S.E.).

Ya-Gin Chang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Biomedical Sciences, Academia Sinica, Nankang, Taipei, 115, Taiwan.

Fang-Yi Chou

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  • School of Pharmacy, National Taiwan University, Taipei, Taiwan.

Anna Vlachodimou

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Affiliations :
  • Division of Drug Discovery and Safety, Leiden Academic Centre for Drug Research (LACDR), Leiden University, P.O. Box 9502, 2300 RA, Leiden, The Netherlands.

Laura H Heitman

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Affiliations :
  • Division of Drug Discovery and Safety, Leiden Academic Centre for Drug Research (LACDR), Leiden University, P.O. Box 9502, 2300 RA, Leiden, The Netherlands.

Adriaan P IJzerman

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  • Division of Drug Discovery and Safety, Leiden Academic Centre for Drug Research (LACDR), Leiden University, P.O. Box 9502, 2300 RA, Leiden, The Netherlands. ijzerman@lacdr.leidenuniv.nl.

Debasis Nayak

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Affiliations :
  • Division of Pharmaceutics and Pharmacology, The Ohio State University College of Pharmacy, Columbus, Ohio.

Avinash K Persaud

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  • Division of Pharmaceutics and Pharmacology, The Ohio State University College of Pharmacy, Columbus, Ohio.

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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...