Titre : Gastropoda

Gastropoda : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Gastropoda

Descriptor UI: D049851

Tree Number: B01.050.500.644.400

Termes MeSH sélectionnés :

Random Forest

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier un gastéropode ?

Les gastéropodes se distinguent par leur corps mou, souvent protégé par une coquille spiralée.
Mollusques Gastéropodes
#2

Quels outils pour diagnostiquer les gastéropodes ?

L'observation morphologique et l'analyse génétique sont couramment utilisés.
Identification des espèces Analyse génétique
#3

Les gastéropodes sont-ils classés par habitat ?

Oui, ils sont classés selon leur habitat : terrestre, aquatique, marin.
Habitat Écologie des mollusques
#4

Quelles caractéristiques morphologiques sont importantes ?

La forme de la coquille, la taille et la couleur sont des critères clés.
Morphologie Caractéristiques anatomiques
#5

Peut-on utiliser des techniques d'imagerie ?

Oui, des techniques comme la microscopie peuvent aider à l'identification.
Microscopie Techniques d'imagerie

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une infestation de gastéropodes ?

Les symptômes incluent des dommages aux cultures et des dégradations de l'environnement.
Infestation Dommages environnementaux
#2

Les gastéropodes peuvent-ils être nuisibles ?

Oui, certains gastéropodes sont des ravageurs agricoles et peuvent causer des pertes.
Ravageurs Agriculture
#3

Comment les gastéropodes affectent-ils la santé humaine ?

Certains peuvent transmettre des parasites ou des maladies par contamination.
Santé publique Maladies zoonotiques
#4

Quels signes indiquent une surpopulation de gastéropodes ?

Une surpopulation se manifeste par des dommages visibles aux plantes et des excréments.
Surpopulation Écologie
#5

Les gastéropodes peuvent-ils causer des allergies ?

Certaines personnes peuvent développer des allergies aux sécrétions de gastéropodes.
Allergies Réactions allergiques

Prévention 5

#1

Quelles mesures préventives contre les gastéropodes ?

Utiliser des barrières physiques et cultiver des plantes résistantes sont efficaces.
Mesures préventives Plantes résistantes
#2

Comment l'aménagement paysager aide-t-il ?

Un aménagement paysager bien conçu peut réduire les habitats favorables aux gastéropodes.
Aménagement paysager Écologie urbaine
#3

Les rotations de cultures sont-elles utiles ?

Oui, la rotation des cultures peut réduire la population de gastéropodes dans les champs.
Rotation des cultures Agriculture durable
#4

L'utilisation de paillis aide-t-elle ?

Oui, le paillis peut limiter l'accès des gastéropodes aux plantes en créant une barrière.
Paillis Protection des cultures
#5

Les conditions climatiques influencent-elles les gastéropodes ?

Oui, l'humidité et la température affectent leur reproduction et leur activité.
Conditions climatiques Écologie des mollusques

Traitements 5

#1

Comment traiter une infestation de gastéropodes ?

Des méthodes mécaniques, chimiques ou biologiques peuvent être utilisées pour le contrôle.
Contrôle des nuisibles Méthodes de traitement
#2

Quels produits chimiques sont efficaces contre les gastéropodes ?

Des molluscicides spécifiques sont souvent utilisés pour traiter les infestations.
Molluscicides Produits chimiques
#3

Y a-t-il des traitements biologiques pour les gastéropodes ?

Oui, l'utilisation de prédateurs naturels comme les canards est une méthode efficace.
Contrôle biologique Prédateurs naturels
#4

Les traitements sont-ils sûrs pour l'environnement ?

Certains traitements chimiques peuvent être nocifs, il est donc important de choisir judicieusement.
Sécurité environnementale Produits écologiques
#5

Comment prévenir les infestations de gastéropodes ?

Maintenir un sol sain et utiliser des barrières physiques peut aider à prévenir les infestations.
Prévention Gestion des nuisibles

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les gastéropodes ?

Les complications incluent des pertes de récolte et des déséquilibres écologiques.
Complications écologiques Pertes agricoles
#2

Les gastéropodes peuvent-ils causer des maladies ?

Oui, certains gastéropodes sont des vecteurs de maladies parasitaires chez l'homme.
Maladies parasitaires Santé publique
#3

Comment les gastéropodes affectent-ils la biodiversité ?

Une surpopulation de gastéropodes peut nuire à d'autres espèces en compétition pour les ressources.
Biodiversité Écologie
#4

Les gastéropodes peuvent-ils causer des allergies ?

Certaines personnes peuvent développer des allergies aux sécrétions de gastéropodes.
Allergies Réactions allergiques
#5

Quels impacts économiques ont les gastéropodes ?

Les infestations de gastéropodes peuvent entraîner des pertes économiques significatives pour les agriculteurs.
Impact économique Agriculture

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'infestation ?

L'humidité élevée et la présence de débris végétaux favorisent les infestations de gastéropodes.
Facteurs de risque Infestation
#2

Les pratiques agricoles influencent-elles les gastéropodes ?

Oui, des pratiques comme le labourage peuvent créer des conditions favorables à leur prolifération.
Pratiques agricoles Prolifération
#3

Les changements climatiques affectent-ils les gastéropodes ?

Oui, les changements climatiques peuvent modifier leur habitat et leur cycle de vie.
Changements climatiques Écologie
#4

Les espèces de plantes influencent-elles les gastéropodes ?

Certaines plantes attirent plus de gastéropodes, augmentant ainsi le risque d'infestation.
Espèces de plantes Attraction
#5

Les zones urbaines sont-elles à risque ?

Oui, les jardins urbains peuvent être des habitats propices aux gastéropodes en raison de l'humidité.
Zones urbaines Habitat
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Dr Olivier Menir

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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale

Validation scientifique effectuée le 10/03/2025

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11 au total
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Aplysia

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Clione

Clione D049852 - B01.050.500.644.400.150
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Conus

Conus Snail D052078 - B01.050.500.644.400.275
└─

Hermissenda

Hermissenda D049870 - B01.050.500.644.400.400
└─

Pleurobranchaea

Pleurobranchaea D049853 - B01.050.500.644.400.600
└─

Escargots

Snails D012908 - B01.050.500.644.400.750
└─

Tritonia

Tritonia Sea Slug D049871 - B01.050.500.644.400.800
└─└─

Biomphalaria

Biomphalaria D001700 - B01.050.500.644.400.750.185
└─└─

Bulinus

Bulinus D002033 - B01.050.500.644.400.750.323
└─└─

Helix (escargot)

Helix, Snails D006372 - B01.050.500.644.400.750.450
└─└─

Lymnea

Lymnaea D008195 - B01.050.500.644.400.750.645

Auteurs principaux

Mathias Harzhauser

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Affiliations :
  • Natural History Museum Vienna, Burgring 7, 1010 Vienna, Austria.. mathias.harzhauser@nhm-wien.ac.at.
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Bernard Landau

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Affiliations :
  • Naturalis Biodiversity Center, P.O. Box 9517, 2300 RA Leiden, Netherlands; Instituto Dom Luiz da Universidade de Lisboa, Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal; and International Health Centres, Av. Infante de Henrique 7, Areias São João, P-8200 Albufeira, Portugal.. bernielandau@sapo.pt.
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Elena Vortsepneva

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  • Invertebrate Zoology Department, Biological Faculty, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.
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Chirasak Sutcharit

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  • Animal Systematics Research Unit, Department of Biology, Faculty of Science, Chulalongkorn University, Bangkok 10330, Thailand Chulalongkorn University Bangkok Thailand.
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Arthit Pholyotha

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Affiliations :
  • Animal Systematics Research Unit, Department of Biology, Faculty of Science, Chulalongkorn University, Bangkok 10330, Thailand Chulalongkorn University Bangkok Thailand.
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Somsak Panha

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Affiliations :
  • Animal Systematics Research Unit, Department of Biology, Faculty of Science, Chulalongkorn University, Bangkok 10330, Thailand Chulalongkorn University Bangkok Thailand.
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Stephen J Maxwell

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  • College of Science and Engineering, James Cook University, Cairns Qld 4870.. stephen.maxwell@my.jcu.edu.au.
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Tasmin L Rymer

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Barna Páll-Gergely

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  • Centre for Agricultural Research, Plant Protection Institute, Eötvös Loránd Research Network, H-1022 Budapest, Herman Ottó út 15, Hungary.. pallgergely2@gmail.com.
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Ellen E Strong

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  • Department of Invertebrate Zoology, Smithsonian Institution, National Museum of Natural History, Washington, D.C., USA.
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Anna Mikhlina

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  • N.A. Pertsov White Sea Biological Station, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.
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Yuri Kantor

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Affiliations :
  • A.N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution, Moscow, Russia.
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Alexander E Fedosov

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  • Institut Systématique Evolution Biodiversité (ISYEB), Muséum National d'Histoire Naturelle, CNRS, EPHE Sorbonne Université, Université des Antilles Paris France.
  • A. N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution Russian Academy of Sciences Moscow Russia.
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Yuri I Kantor

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Affiliations :
  • Institut Systématique Evolution Biodiversité (ISYEB), Muséum National d'Histoire Naturelle, CNRS, EPHE Sorbonne Université, Université des Antilles Paris France.
  • A. N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution Russian Academy of Sciences Moscow Russia.
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Paul Zaharias

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Affiliations :
  • Institut Systématique Evolution Biodiversité (ISYEB), Muséum National d'Histoire Naturelle, CNRS, EPHE Sorbonne Université, Université des Antilles Paris France.
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Nicolas Puillandre

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Affiliations :
  • Institut Systématique Evolution Biodiversité (ISYEB), Muséum National d'Histoire Naturelle, CNRS, EPHE Sorbonne Université, Université des Antilles Paris France.
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Juntong Hu

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  • Department of Biology, Hong Kong Baptist University, 224 Waterloo Road, Kowloon, Hong Kong, China. E-mail: qiujw@hkbu.edu.hk (Qiu); hujuntong9@gmail.com (Hu), yanjiezhang@hkbu.edu.hk (Zhang), jamesxie@hkbu.edu.hk (Xie).
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Yanjie Zhang

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Affiliations :
  • Department of Biology, Hong Kong Baptist University, 224 Waterloo Road, Kowloon, Hong Kong, China. E-mail: qiujw@hkbu.edu.hk (Qiu); hujuntong9@gmail.com (Hu), yanjiezhang@hkbu.edu.hk (Zhang), jamesxie@hkbu.edu.hk (Xie).
  • Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), 511458, China.
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James Yang Xie

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Affiliations :
  • Department of Biology, Hong Kong Baptist University, 224 Waterloo Road, Kowloon, Hong Kong, China. E-mail: qiujw@hkbu.edu.hk (Qiu); hujuntong9@gmail.com (Hu), yanjiezhang@hkbu.edu.hk (Zhang), jamesxie@hkbu.edu.hk (Xie).
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Jian-Wen Qiu

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  • Department of Biology, Hong Kong Baptist University, 224 Waterloo Road, Kowloon, Hong Kong, China. E-mail: qiujw@hkbu.edu.hk (Qiu); hujuntong9@gmail.com (Hu), yanjiezhang@hkbu.edu.hk (Zhang), jamesxie@hkbu.edu.hk (Xie).
  • Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), 511458, China.
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Sources (10000 au total)

Random forests for the analysis of matched case-control studies.

01 Aug 2024
DOI: 10.1186/s12859-024-05877-5 PMID: 39090608

Conditional logistic regression trees have been proposed as a flexible alternative to the standard method of conditional logistic regression for the analysis of matched case-control studies. While the... A random forest method for the analysis of matched case-control studies based on conditional logistic regression trees is proposed, which overcomes the issue of high variability. It provides an accura... The proposed random forest method is a promising add-on to the toolbox for the analysis of matched case-control studies and addresses the need for machine-learning methods in this field. It provides a...

Case-Control Studies Humans Machine Learning Logistic Models Female +3 autres

Prediction of Mefenamic Acid Crystal Shape by Random Forest Classification.

Dec 2022
DOI: 10.1007/s11095-022-03450-4 PMID: 36534313

Particle shape can have a significant impact on the bulk properties of materials. This study describes the development and application of machine-learning models to predict the crystal shape of mefena... Crystals were grown in 30 different solvents to establish a dataset comprising solvent molecular descriptors, process conditions and crystal shape. Random forest classification models were trained on ... The highest prediction accuracy of crystal shape was 93.5% assessed by fourfold cross-validation. When solvents were sequentially excluded from the training data, 32 out of 84 models predicted the sha... Random forest classification models using solvent physical property descriptors can reliably predict crystal morphologies for mefenamic acid crystals grown in 20 out of the 28 solvents included in thi...

Mefenamic Acid Random Forest Solvents Machine Learning

Identification of neurological complications in childhood influenza: a random forest model.

20 May 2024
DOI: 10.1186/s12887-024-04773-4 PMID: 38769496

Among the neurological complications of influenza in children, the most severe is acute necrotizing encephalopathy (ANE), with a high mortality rate and neurological sequelae. ANE is characterized by ... To develop and validate an early prediction model to discriminate the ANE from two common neurological complications, seizures/convulsions and mild IAE in children with influenza.... This retrospective case-control study included patients with ANE (median age 3.8 (2.3,5.4) years), seizures/convulsions alone (median age 2.6 (1.7,4.3) years), or mild IAE (median age 2.8 (1.5,6.1) ye... Of the 433 patients, 278 (64.2%) had seizures/convulsions alone, 106 (24.5%) had mild IAE, and 49 (11.3%) had ANE. The discrimination performance of the model was satisfactory, with an accuracy above ... This model can distinguish the ANE from seizures/convulsions with high accuracy and from mild IAE close to 80% accuracy, providing valuable information for the early management of children with influe...

Humans Influenza, Human Child, Preschool Retrospective Studies Female +9 autres