Titre : Régions d'ancrage à la matrice nucléaire

Régions d'ancrage à la matrice nucléaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Multilevel Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les MAR dans le génome ?

Les MAR peuvent être identifiées par des techniques de séquençage et d'analyse bioinformatique.
Séquençage de l'ADN Analyse bioinformatique
#2

Quels tests sont utilisés pour étudier les MAR ?

Des tests comme la PCR et l'hybridation in situ sont couramment utilisés.
PCR Hybridation in situ
#3

Les MAR sont-elles visibles par microscopie ?

Non, les MAR ne sont pas directement visibles, mais leur effet sur la structure peut l'être.
Microscopie Structure chromosomique
#4

Peut-on détecter des mutations dans les MAR ?

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

Les MAR sont-elles associées à des maladies ?

Certaines MAR peuvent être liées à des maladies génétiques ou à des cancers.
Maladies génétiques Cancers

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux anomalies des MAR ?

Les anomalies des MAR peuvent entraîner des dysfonctionnements cellulaires, mais pas de symptômes spécifiques.
Dysfonctionnement cellulaire Anomalies génétiques
#2

Les MAR affectent-elles l'expression génique ?

Oui, les MAR jouent un rôle crucial dans la régulation de l'expression génique.
Expression génique Régulation génétique
#3

Y a-t-il des symptômes associés aux cancers liés aux MAR ?

Les symptômes dépendent du type de cancer, mais peuvent inclure fatigue, douleur, et perte de poids.
Cancers Symptômes
#4

Les MAR influencent-elles le développement embryonnaire ?

Oui, les MAR sont impliquées dans la régulation des gènes essentiels au développement embryonnaire.
Développement embryonnaire Régulation génétique
#5

Les anomalies des MAR peuvent-elles causer des troubles ?

Oui, des anomalies peuvent contribuer à des troubles du développement ou des cancers.
Troubles du développement Cancers

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les anomalies des MAR ?

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

Y a-t-il des tests de dépistage pour les anomalies des MAR ?

Actuellement, il n'existe pas de tests de dépistage spécifiques pour les anomalies des MAR.
Dépistage Anomalies génétiques
#3

Comment réduire le risque de cancers liés aux MAR ?

Éviter les facteurs de risque connus comme le tabagisme et l'exposition à des agents cancérigènes.
Cancers Facteurs de risque
#4

L'alimentation influence-t-elle les MAR ?

Une alimentation équilibrée peut influencer l'expression génique, y compris celle des MAR.
Alimentation Expression génique
#5

Les examens médicaux réguliers aident-ils ?

Oui, des examens réguliers peuvent aider à détecter précocement des maladies associées.
Examens médicaux Détection précoce

Traitements 5

#1

Y a-t-il des traitements ciblant les MAR ?

Actuellement, il n'existe pas de traitements spécifiques ciblant les MAR.
Traitements Ciblage génétique
#2

Comment les thérapies géniques affectent-elles les MAR ?

Les thérapies géniques peuvent modifier l'expression des gènes associés aux MAR.
Thérapies géniques Expression génique
#3

Les traitements du cancer affectent-ils les MAR ?

Oui, certains traitements du cancer peuvent influencer l'activité des MAR.
Traitements du cancer Activité génique
#4

Peut-on utiliser des médicaments pour moduler les MAR ?

Des recherches sont en cours pour développer des médicaments modulant l'activité des MAR.
Médicaments Modulation génétique
#5

Les interventions chirurgicales peuvent-elles affecter les MAR ?

Indirectement, en modifiant l'environnement cellulaire, mais pas directement les MAR.
Interventions chirurgicales Environnement cellulaire

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des anomalies des MAR ?

Les complications incluent des troubles du développement et un risque accru de cancers.
Complications Troubles du développement
#2

Les anomalies des MAR peuvent-elles entraîner des maladies chroniques ?

Oui, certaines anomalies peuvent contribuer à des maladies chroniques comme le cancer.
Maladies chroniques Cancers
#3

Y a-t-il des complications liées aux traitements des MAR ?

Les traitements peuvent avoir des effets secondaires, mais pas spécifiquement liés aux MAR.
Effets secondaires Traitements
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être permanentes.
Réversibilité Gestion des complications
#5

Les anomalies des MAR affectent-elles la fertilité ?

Certaines anomalies peuvent influencer la fertilité, mais cela dépend du contexte génétique.
Fertilité Anomalies génétiques

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les anomalies des MAR ?

Les facteurs incluent des prédispositions génétiques et des expositions environnementales.
Facteurs de risque Prédispositions génétiques
#2

L'âge influence-t-il les anomalies des MAR ?

Oui, l'âge avancé peut augmenter le risque de mutations génétiques, y compris dans les MAR.
Âge Mutations génétiques
#3

Le mode de vie affecte-t-il les MAR ?

Oui, des habitudes comme le tabagisme et l'alimentation peuvent influencer les MAR.
Mode de vie Tabagisme
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies génétiques peuvent augmenter le risque d'anomalies.
Antécédents familiaux Maladies génétiques
#5

Les agents environnementaux influencent-ils les MAR ?

Oui, l'exposition à des agents cancérigènes peut affecter l'intégrité des MAR.
Agents environnementaux Cancers
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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 06/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Tian-Yun Wang

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.
  • International Joint Research Laboratory for Recombiant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.

Xiao-Yin Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.
  • International Joint Research Laboratory for Recombiant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.

Yan-Long Jia

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pharmacy Collage, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.

Xiao Guo

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China; International Joint Research Laboratory for Recombinant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.

Lubna Anis

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Owerko Centre for Children's Neurodevelopment and Mental Health, Alberta Children's Hospital Research Institute, Faculty of Nursing, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Martha Hart

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Owerko Centre for Children's Neurodevelopment and Mental Health, Alberta Children's Hospital Research Institute, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Nicole Letourneau

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Owerko Centre for Children's Neurodevelopment and Mental Health, Alberta Children's Hospital Research Institute, Departments of Pediatrics, Psychiatry, and Community Health Sciences, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Rashmi Upadhyay Pathak

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • CSIR-Centre for Cellular and Molecular Biology, Hyderabad, India.

Xi Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • International Joint Research Laboratory for Recombiant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Dan-Hua Xu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.
  • International Joint Research Laboratory for Recombiant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.

Tian-Jun Ni

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China; International Joint Research Laboratory for Recombinant Pharmaceutical Protein Expression System of Henan, Xinxiang Medical University, Xinxiang 453003, Henan, China.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Rui Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.

Matthias Kern

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Prosthodontics, Propaedeutics and Dental Materials, School of Dentistry, Christian-Albrechts University, Kiel, Germany.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Wei Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Chih-Hao Lu

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Melissa L Nakamoto

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Ching-Ting Tsai

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Anish R Roy

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Christina E Lee

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
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Yang Yang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, Stanford University; Stanford, CA 94305, USA.
Publications dans "Régions d'ancrage à la matrice nucléaire" :

Sources (10000 au total)

Multilevel analysis of women's education in Ethiopia.

Women's education is the base for faster economic growth, longer life expectancy, lower population growth, improved quality of life, and a high rate of investment return in developing countries. Histo... Secondary data on women's data sets were obtained from the 2016 Ethiopia Demographic and Health Survey. A population-based cross-sectional study design was used for the survey. The sampling technique ... Among the random sample of 17137 women, the majority, 65.6 percent were rural residents. Somali regional state (75.3 percent) and the capital city Addis Ababa (8.6 percent) had the highest and lowest ... A multi-level ordinal logistic regression analysis has determined higher-level differences in women's education that could not be addressed by a single-level approach. So, the application of standard ...

Multilevel analysis of early initiation of breastfeeding in Ethiopia.

Breast milk is the ideal food for the infant and is associated with various public health benefits for both the infant and the mother. The recommended time for early initiation of breastfeeding is wit... Secondary data on children was obtained from the 2019 Ethiopia mini-demographic and health survey. The survey was a population-based cross-sectional study and was downloaded from the Measure Demograph... The prevalence of early breastfeeding initiation was 72%. The higher preceding birth interval (AOR = 1.18, 95% CI: 1.1076, 1.5451), the higher gestational age of infants (AOR = 1.38, 95% CI: 1.2796, 1... Since the prevalence of early initiation of breastfeeding was minimal among rural mothers who delivered their child by caesarean section, this study strongly suggests special supportive care for these...

Spatial and multilevel analysis of unskilled birth attendance in Chad.

Unskilled birth attendance is a major public health concern in Sub-Saharan Africa (SSA). Existing studies are hardly focused on the socio-demographic correlates and geospatial distribution of unskille... The study is based on the latest Demographic and Health Survey (DHS) data for Chad. A total of 10,745 women aged between 15 and 49 years were included in this study. A multilevel analysis based on log... The findings show that unskilled birth attendance was spatially clustered in four Chad departments: Mourtcha, Dar-Tama, Assoungha, and Kimiti, with educational level, occupation, birth desire, birth o... Unskilled birth attendance is spatially clustered in some parts of Chad, and it is associated with various disadvantaged individual and community level factors. When developing interventions for unski...

The alliance-outcome association in group interventions: A multilevel meta-analysis.

The therapeutic alliance has been studied in group interventions, but its relationship to patient outcome is still controversial. This study systematically reviewed the association of both the member-... A three-level meta-analysis was conducted on 57 studies to disentangle within- and between-study variability in the alliance-outcome association.... The overall effect size of the unconditional model was... The current meta-analysis highlighted that the therapeutic alliance, especially with other group members, is a significant predictor of outcomes in group therapies even after controlling for several m...

Accountable care organizations and HPV vaccine uptake: a multilevel analysis.

To examine associations between accountable care organization (ACO) membership and human papillomavirus (HPV) vaccination and to evaluate variation in HPV vaccination across ACO providers.... Retrospective cohort study.... We analyzed the records of commercially insured children and adolescents aged 11 to 14 years using Connecticut's All-Payer Claims Database from January 2012 to December 2017.... A total of 23,911 adolescents receiving care from 933 ACO-attributable providers and 923 non-ACO-attributable providers were included. The mean rate of HPV vaccine initiation was 53% overall (51% amon... Adolescents receiving care from ACOs were significantly more likely to initiate and complete HPV vaccination than were adolescents receiving care in non-ACO settings. Variation in HPV vaccine uptake a...

Multilevel analysis of predictors of multiple indicators of childhood vaccination in Nigeria.

Substantial inequalities exist in childhood vaccination coverage levels. To increase vaccine uptake, factors that predict vaccination coverage in children should be identified and addressed.... Using data from the 2018 Nigeria Demographic and Health Survey and geospatial data sets, we fitted Bayesian multilevel binomial and multinomial logistic regression models to analyse independent predic... Factors associated with vaccination were broadly similar for documented versus recall evidence of vaccination. Based on any evidence of vaccination, we found that health card/document ownership, recei... Our analysis has highlighted socio-demographic and health care access factors that affect not only beginning but completing the vaccination series in Nigeria. Other factors not measured by the DHS suc...

Home based postpartum care and determinants in Ethiopia: A multilevel analysis.

Neonatal mortality remains a persisting public health challenge in Ethiopia. Timely intervention to neonatal morbidity and early neonatal care visit could reduce the burden of mortality. Studies relat... A secondary data analysis using 2016 EDHS data was conducted among 7590 women who had live births two years preceding the survey. A multilevel mixed-effect logistic regression analysis model was used ... Home based care by health care providers was low. Therefore, measures should be taken in increasing the number of nearby health care facility, strengthen the continuum of care on antenatal care follow...

Exploring determinants of early marriage among women in Bangladesh: A multilevel analysis.

Early marriage, defined as marriage under the age of 18, is widely recognized as a human rights violation with deleterious consequences on women's health and well-being. It persists as a significant g... This study included a total weighted sample of 18,228 married women aged 18 to 49 years, extracted from the most recent nationally representative Bangladesh Demography and Health Survey (2017-18). We ... Overall, 74.27% [95% CI: 73.15, 75.35] women got married before reaching the age of 18 years. Early marriage was more prevalent in Rajshahi (82.69%), Rangpur (81.35%), and Khulna division (79.32%). Wo... This study underscores the alarming prevalence of early marriage among women in Bangladesh, with three-fourths experiencing early marriage, particularly in specific regions. Notably, women education a...