Titre : Facteurs de transcription à motifs basiques hélice-boucle-hélice et à glissière à leucines

Facteurs de transcription à motifs basiques hélice-boucle-hélice et à glissière à leucines : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Basic Helix-Loop-Helix Leucine Zipper Transcription Factors

Descriptor UI: D051778

Tree Number: D12.776.930.127.092

Termes MeSH sélectionnés :

Computer Simulation

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie des facteurs de transcription ?

Des tests génétiques et des analyses d'expression génique peuvent être utilisés.
Facteurs de transcription Analyse génétique
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer ces facteurs ?

Les tests d'ADN et les techniques de PCR sont couramment utilisés.
PCR Analyse de l'ADN
#3

Les biopsies sont-elles nécessaires pour le diagnostic ?

Parfois, des biopsies peuvent être nécessaires pour évaluer l'expression des gènes.
Biopsie Expression génique
#4

Peut-on détecter ces facteurs dans le sang ?

Généralement, ils sont évalués dans des échantillons de tissus plutôt que dans le sang.
Sang Tissu
#5

Quels marqueurs sont associés à ces facteurs ?

Des marqueurs spécifiques de l'expression génique peuvent indiquer des anomalies.
Marqueurs biologiques Expression génique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux dysfonctionnements de ces facteurs ?

Des troubles du développement, des anomalies métaboliques ou des cancers peuvent survenir.
Troubles du développement Cancer
#2

Les symptômes varient-ils selon le type de facteur ?

Oui, les symptômes dépendent du type de facteur de transcription impliqué.
Facteurs de transcription Symptômes
#3

Y a-t-il des symptômes spécifiques à surveiller ?

Des anomalies de croissance ou des troubles hormonaux peuvent être des indicateurs.
Croissance Troubles hormonaux
#4

Les symptômes apparaissent-ils à un âge spécifique ?

Certains symptômes peuvent apparaître à la naissance, d'autres plus tard dans l'enfance.
Âge Enfance
#5

Les symptômes sont-ils réversibles ?

Cela dépend de la nature de l'anomalie et du traitement appliqué.
Réversibilité Traitement

Prévention 5

#1

Comment prévenir les anomalies des facteurs de transcription ?

La prévention passe par le conseil génétique et la détection précoce.
Prévention Conseil génétique
#2

L'alimentation joue-t-elle un rôle dans la prévention ?

Une alimentation équilibrée peut soutenir la santé génétique, mais ne prévient pas toutes les anomalies.
Alimentation Santé génétique
#3

Les vaccinations peuvent-elles aider ?

Les vaccinations ne préviennent pas directement les anomalies génétiques.
Vaccination Anomalies génétiques
#4

Le dépistage prénatal est-il utile ?

Oui, le dépistage prénatal peut identifier certaines anomalies génétiques.
Dépistage prénatal Anomalies génétiques
#5

Y a-t-il des recommandations pour les femmes enceintes ?

Les femmes enceintes devraient suivre des soins prénatals réguliers et un bon mode de vie.
Soins prénatals Mode de vie

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les anomalies ?

Les traitements peuvent inclure des thérapies géniques ou des médicaments ciblés.
Thérapie génique Médicaments
#2

La thérapie génique est-elle efficace ?

Elle peut être efficace pour certaines anomalies génétiques, mais pas pour toutes.
Thérapie génique Efficacité
#3

Des traitements préventifs existent-ils ?

Des conseils génétiques peuvent aider à prévenir certaines anomalies héréditaires.
Conseil génétique Prévention
#4

Les médicaments peuvent-ils corriger les anomalies ?

Certains médicaments peuvent cibler les voies de signalisation affectées.
Médicaments Voies de signalisation
#5

Y a-t-il des essais cliniques en cours ?

Oui, de nombreux essais cliniques explorent de nouvelles thérapies pour ces anomalies.
Essais cliniques Thérapies

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec ces anomalies ?

Des complications peuvent inclure des troubles métaboliques ou des cancers.
Complications Troubles métaboliques
#2

Les complications sont-elles toujours graves ?

Pas toujours, certaines anomalies peuvent être gérées avec succès.
Gravité Gestion
#3

Y a-t-il des risques de complications à long terme ?

Oui, certaines anomalies peuvent entraîner des complications chroniques.
Risques Complications chroniques
#4

Les complications peuvent-elles être évitées ?

Certaines complications peuvent être évitées par un traitement précoce.
Prévention Traitement précoce
#5

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent avoir un impact significatif sur la qualité de vie.
Qualité de vie Impact

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour ces anomalies ?

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

L'âge parental influence-t-il le risque ?

Oui, l'âge avancé des parents peut augmenter le risque d'anomalies génétiques.
Âge parental Anomalies génétiques
#3

Les habitudes de vie affectent-elles le risque ?

Oui, des habitudes de vie saines peuvent réduire certains risques d'anomalies.
Habitudes de vie Risques
#4

Y a-t-il des tests pour évaluer le risque ?

Des tests génétiques peuvent évaluer le risque d'anomalies héréditaires.
Tests génétiques Risque
#5

Les facteurs environnementaux jouent-ils un rôle ?

Oui, l'exposition à certaines substances chimiques peut augmenter le risque.
Facteurs environnementaux Substances chimiques
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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 03/04/2025

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Sous-catégories

6 au total
└─

Facteur de transcription associé à la microphtalmie

Microphthalmia-Associated Transcription Factor D051739 - D12.776.930.127.092.500
└─

Protéine du proto-oncogène N-Myc

N-Myc Proto-Oncogene Protein D000071447 - D12.776.930.127.092.625
└─

Protéines de liaison à l'élément de régulation des stérols

Sterol Regulatory Element Binding Proteins D051779 - D12.776.930.127.092.750
└─

Facteur-3 de transcription

Transcription Factor 3 D058127 - D12.776.930.127.092.875
└─└─

Protéine-1 de liaison à l'élément de régulation des stérols

Sterol Regulatory Element Binding Protein 1 D051780 - D12.776.930.127.092.750.500
└─└─

Protéine-2 de liaison à l'élément de régulation des stérols

Sterol Regulatory Element Binding Protein 2 D051782 - D12.776.930.127.092.750.750

Auteurs principaux

Muhammad Waseem

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Plant Hormones and Development Regulation of Chongqing, School of Life Sciences, Chongqing University, Chongqing, China.
Publications dans "Facteurs de transcription à motifs basiques hélice-boucle-hélice et à glissière à leucines" :

Zhengguo Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Plant Hormones and Development Regulation of Chongqing, School of Life Sciences, Chongqing University, Chongqing, China.
Publications dans "Facteurs de transcription à motifs basiques hélice-boucle-hélice et à glissière à leucines" :

Bao-Teng Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Biology and the Environment, Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing, China.
Publications dans "Facteurs de transcription à motifs basiques hélice-boucle-hélice et à glissière à leucines" :

Miao Zhuang

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Affiliations :
  • College of Biology and the Environment, Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing, China.
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Zhi-Min Zhang

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Affiliations :
  • College of Biology and the Environment, Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing, China.
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Long Jin

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Affiliations :
  • College of Biology and the Environment, Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing, China.
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Feng-Jie Jin

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  • College of Biology and the Environment, Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing, China. Electronic address: jinfj@njfu.edu.cn.
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Zhenchang Liang

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  • Beijing Key Laboratory of Grape Science and Enology, and CAS Key Laboratory of Plant Resources, Institute of Botany, Chinese Academy of Science, Beijing 100093, China.
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Shahad Al Thamin

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  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
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Yuta Chiba

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Affiliations :
  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
  • Section of Oral Medicine for Children, Division of Oral Health, Growth and Development, Faculty of Dental Science, Kyushu University, Fukuoka, Japan.
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Keigo Yoshizaki

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Affiliations :
  • Section of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, Division of Oral Health, Growth and Development, Faculty of Dental Science, Kyushu University, Fukuoka, Japan.
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Tian Tian

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Affiliations :
  • Section of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, Division of Oral Health, Growth and Development, Faculty of Dental Science, Kyushu University, Fukuoka, Japan.
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LingLing Jia

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Affiliations :
  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
  • State Key Laboratory of Oral Diseases, National Clinical Research Center for Oral Diseases, Department of Cariology and Endodontics, West China Hospital of Stomatology, Sichuan University, Chengdu, China.
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Xin Wang

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Affiliations :
  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
  • Department of Pediatric Dentistry, Peking University School and Hospital of Stomatology, Beijing, China.
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Kan Saito

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  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
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Aya Yamada

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Affiliations :
  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
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Satoshi Fukumoto

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Affiliations :
  • Department of Oral Health and Development Sciences, Division of Pediatric Dentistry, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Sendai, Japan.
  • Section of Oral Medicine for Children, Division of Oral Health, Growth and Development, Faculty of Dental Science, Kyushu University, Fukuoka, Japan.
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Shiyu Tian

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Crop Biology, College of Horticulture Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Shandong, China.
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Min Wei

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Crop Biology, College of Horticulture Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Shandong, China.
  • Scientific Observing and Experimental Station of Facility Agricultural Engineering (Huang-Huai-Hai Region), Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shandong, China.
  • Shandong Collaborative Innovation Center for Fruit and Vegetable Production With High Quality and Efficiency, Tai'an, China.
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Fengjuan Yang

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Crop Biology, College of Horticulture Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Shandong, China.
  • Shandong Collaborative Innovation Center for Fruit and Vegetable Production With High Quality and Efficiency, Tai'an, China.
  • Key Laboratory of Biology and Genetic Improvement of Horticultural Crops in Huanghuai Region, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shandong, China.
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A fast and practical computation method for magnetic resonance simulators.

08 2023
DOI: 10.1002/mrm.29646 PMID: 37060297

This work aims to develop a fast and practical computation method for MR simulations. The computational cost of MR simulations is often high because magnetizations of many isochromats are updated usin... A new method for efficiently processing subsequences with RF pulses is proposed. Rather than using an iterative update approach, the proposed method computes the combined transition which combines all... The proposed method was found to accelerate the simulation by ˜20 times when 3.9 million isochromats were simulated using spin-echo sequences. Even on a laptop computer, the proposed method was able t... An efficient method for simulating pulse sequences is proposed. The proposed method computes and manages combined transitions, making MR simulation practical on a wide range of computers, including la...

Image Processing, Computer-Assisted Phantoms, Imaging Radio Waves Magnetic Resonance Imaging Computer Simulation +2 autres

Lumbar intervertebral disc segmentation for computer modeling and simulation.

Mar 2023
DOI: 10.1016/j.cmpb.2023.107337 PMID: 36634387

The present work had as its main objective the development of a method for localizing and automatically segmenting lumbar intervertebral discs (IVD) in 3D from magnetic resonance imaging (MRI), with t... The method presented here evolves from 2D segmentations in the sagittal profile using Gabor filters towards 3D segmentations. It works by detecting the spine curves and intensity regions corresponding... The method showed average values of 85%, 83% and 96% for the Dice coefficient, sensitivity and specificity, respectively. The method correctly identified 65 of 68 (96%) IVD as either healthy or degene... The developed method can be used to generate accurate 3D models of the IVD based on MRI, with AF/NP distinction and detection of marked degeneration by comparing each IVD with the remaining spine leve...

Humans Intervertebral Disc Intervertebral Disc Degeneration Lumbar Vertebrae Computer Simulation +2 autres

Computational simulation of cellular proliferation using a meshless method.

Sep 2022
DOI: 10.1016/j.cmpb.2022.106974 PMID: 35834900

During cell proliferation, cells grow and divide in order to obtain two new genetically identical cells. Understanding this process is crucial to comprehend other biological processes. Computational m... For the first time, an iterative discrete model solved by the Radial Point Interpolation Method based on the Galerkin weak form was used to establish the system of equations from the reaction-diffusio... It was found that an integration scheme of 6 × 6 per integration cell and influence-domains with only seven nodes allows to predict the cellular growth and division with the best balance between the r... Even in a preliminary phase, the obtained results are promising, indicating that the algorithm might be a potential tool to study cell proliferation since it can predict cellular growth and division. ...

Algorithms Cell Proliferation Computer Simulation Finite Element Analysis