Titre : Exons VDJ

Exons VDJ : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie des exons VDJ ?

Un diagnostic se fait par séquençage de l'ADN et analyse des réarrangements génétiques.
Séquençage de l'ADN Anomalies génétiques
#2

Quels tests sont utilisés pour les exons VDJ ?

Les tests PCR et le séquençage sont couramment utilisés pour évaluer les exons VDJ.
PCR Séquençage
#3

Les exons VDJ peuvent-ils être détectés par imagerie ?

Non, les exons VDJ nécessitent des analyses moléculaires, pas d'imagerie.
Imagerie médicale Analyse moléculaire
#4

Quels marqueurs indiquent des problèmes avec les exons VDJ ?

Des niveaux anormaux d'anticorps ou des réarrangements génétiques peuvent indiquer des problèmes.
Anticorps Réarrangements génétiques
#5

Les tests génétiques sont-ils fiables pour les exons VDJ ?

Oui, les tests génétiques sont très fiables pour détecter les anomalies des exons VDJ.
Tests génétiques Fiabilité des tests

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux anomalies des exons VDJ ?

Les anomalies peuvent entraîner des infections fréquentes et des troubles immunitaires.
Infections Troubles immunitaires
#2

Les symptômes varient-ils selon le type d'anomalie VDJ ?

Oui, les symptômes peuvent varier selon la nature et la gravité de l'anomalie.
Anomalies génétiques Symptômes
#3

Les anomalies VDJ causent-elles des douleurs ?

Les anomalies VDJ ne causent généralement pas de douleurs, mais des infections peuvent en provoquer.
Douleur Infections
#4

Peut-on avoir des symptômes sans anomalie VDJ ?

Oui, d'autres troubles immunitaires peuvent provoquer des symptômes similaires sans anomalies VDJ.
Troubles immunitaires Symptômes
#5

Les symptômes des anomalies VDJ sont-ils spécifiques ?

Non, ils ne sont pas spécifiques et peuvent ressembler à d'autres troubles immunitaires.
Symptômes Troubles immunitaires

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les anomalies des exons VDJ ?

Il n'existe pas de méthode de prévention spécifique pour les anomalies des exons VDJ.
Prévention Anomalies génétiques
#2

Les vaccinations aident-elles à prévenir les complications ?

Oui, les vaccinations peuvent aider à prévenir les infections chez les patients à risque.
Vaccinations Infections
#3

Un mode de vie sain peut-il réduire les risques ?

Un mode de vie sain peut renforcer le système immunitaire, mais ne prévient pas les anomalies VDJ.
Mode de vie sain Système immunitaire
#4

Les tests génétiques peuvent-ils aider à la prévention ?

Oui, les tests génétiques peuvent identifier les risques et permettre une surveillance précoce.
Tests génétiques Prévention
#5

Les conseils génétiques sont-ils utiles pour les familles ?

Oui, les conseils génétiques peuvent aider les familles à comprendre les risques d'anomalies VDJ.
Conseils génétiques Anomalies génétiques

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les anomalies VDJ ?

Les traitements incluent des thérapies immunosuppressives et des transfusions d'anticorps.
Thérapies immunosuppressives Transfusions
#2

La thérapie génique est-elle une option pour les anomalies VDJ ?

La thérapie génique est en recherche, mais pas encore une option standard pour ces anomalies.
Thérapie génique Recherche
#3

Les antibiotiques sont-ils efficaces contre les anomalies VDJ ?

Les antibiotiques ne traitent pas les anomalies VDJ, mais peuvent traiter les infections secondaires.
Antibiotiques Infections
#4

Les traitements sont-ils personnalisés pour les anomalies VDJ ?

Oui, les traitements peuvent être personnalisés selon le type et la gravité de l'anomalie.
Médecine personnalisée Anomalies génétiques
#5

Les patients ont-ils besoin de suivi après traitement des anomalies VDJ ?

Oui, un suivi régulier est essentiel pour surveiller les infections et l'immunité.
Suivi médical Infections

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les anomalies VDJ ?

Les complications incluent des infections récurrentes et des troubles auto-immuns.
Infections Troubles auto-immuns
#2

Les anomalies VDJ augmentent-elles le risque de cancer ?

Oui, certaines anomalies VDJ peuvent augmenter le risque de développer des cancers hématologiques.
Cancer Anomalies génétiques
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être permanentes.
Complications Gestion des maladies
#4

Les patients doivent-ils surveiller des signes de complications ?

Oui, une surveillance régulière est cruciale pour détecter rapidement les complications.
Surveillance médicale Complications
#5

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent significativement affecter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les anomalies VDJ ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux et des expositions environnementales.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'âge influence-t-il le risque d'anomalies VDJ ?

Oui, certaines anomalies VDJ sont plus fréquentes chez les jeunes enfants et les adolescents.
Âge Anomalies génétiques
#3

Les infections virales augmentent-elles le risque ?

Oui, certaines infections virales peuvent augmenter le risque d'anomalies VDJ.
Infections virales Facteurs de risque
#4

Le sexe joue-t-il un rôle dans les anomalies VDJ ?

Oui, certaines anomalies peuvent être plus fréquentes chez un sexe que l'autre.
Sexe Anomalies génétiques
#5

Les facteurs environnementaux influencent-ils les anomalies VDJ ?

Oui, l'exposition à des toxines ou à des radiations peut augmenter le risque d'anomalies.
Facteurs environnementaux Toxines
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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 11/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Feng Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Laboratory Medicine, Ningbo Medical Center Lihuili Hospital, Ningbo 315040, Zhejiang, China.

Sai Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nephrology, The Affiliated Qingdao Municipal Hospital of Qingdao University, Qingdao, China.
  • Department of Dermatology, Peking University First Hospital, Beijing, China.

Yue Han

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nephrology, The Affiliated Qingdao Municipal Hospital of Qingdao University, Qingdao, China.

Leping Shao

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nephrology, The Affiliated Qingdao Municipal Hospital of Qingdao University, Qingdao, China.

Mateusz Kaduk

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden.

Martin Corcoran

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden.

Gunilla B Karlsson Hedestam

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden.

Lise L Holm

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.
  • Villum Center for Bioanalytical Sciences, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.

Thomas K Doktor

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.
  • Villum Center for Bioanalytical Sciences, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.

Ulrika S S Petersen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.
  • Villum Center for Bioanalytical Sciences, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.

Brage S Andresen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.
  • Villum Center for Bioanalytical Sciences, University of Southern Denmark, 5230 Odense M, Denmark.

Zhiying Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nephrology, The Affiliated Qingdao Municipal Hospital of Qingdao University, Qingdao, China.

Ruixiao Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nephrology, The Affiliated Qingdao Municipal Hospital of Qingdao University, Qingdao, China.

Irene Bottillo

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Medical Genetics, Department of Molecular Medicine, Sapienza University, San Camillo-Forlanini Hospital, Italy.

Lu Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Burning Rock Biotech, Guangzhou, Guangdong 510300, P.R. China.

Lianghua Shen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Genomic Medicine, College of Pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.
  • International Cooperative Laboratory of Traditional Chinese Medicine Modernization and Innovative Drug Development of Chinese Ministry of Education (MOE), College of pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.

Sijia Lei

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Genomic Medicine, College of Pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.
  • International Cooperative Laboratory of Traditional Chinese Medicine Modernization and Innovative Drug Development of Chinese Ministry of Education (MOE), College of pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.

Bin Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Genomic Medicine, College of Pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.
  • International Cooperative Laboratory of Traditional Chinese Medicine Modernization and Innovative Drug Development of Chinese Ministry of Education (MOE), College of pharmacy, Jinan University, Guangzhou 510632, China.

Luyuan Huang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Guangdong Provincial Key Laboratory of Stem Cell and Regenerative Medicine, Key Laboratory of Regenerative Biology, South China Institute for Stem Cell Biology and Regenerative Medicine, Guangzhou Institute of Biomedicine and Health, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510530, China.

Alexander Czachor

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Morsani College of Medicine, University of South Florida, 12901 Bruce B. Downs Blvd, MDC 19, Tampa, FL 33612, USA.

Sources (10000 au total)

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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...