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Phénomènes génétiques
Altération de l'ADN
Cassures de l'ADN
Cassures de l'ADN : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Cytogénétique
Tests génétiques
Électrophorèse
Séquençage de l'ADN
Biomarqueurs
Tests sanguins
Anomalies chromosomiques
Réparation de l'ADN
Imagerie médicale
Maladies génétiques
Symptômes
5
Anomalies de croissance
Cancers
Douleur
Maladies génétiques
Syndromes génétiques
Convulsions
Anomalies cutanées
Maladies génétiques
Prévention
5
Radiations
Produits chimiques
Antioxydants
Alimentation
Tabagisme
Dommages à l'ADN
Exercice physique
Santé cellulaire
Contrôles médicaux
Dépistage
Traitements
5
Chimiothérapie
Thérapie génique
Thérapie génique
Réparation de l'ADN
Médicaments
Réparation de l'ADN
Antioxydants
Régime alimentaire
Greffe de cellules souches
Maladies génétiques
Complications
5
Cancers
Maladies génétiques
Maladies chroniques
Maladies dégénératives
Mutations
Anomalies génétiques
Système immunitaire
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Syndromes génétiques
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 17/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Affiliations :
Laboratory of Genome Integrity, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland 20892, USA.
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Affiliations :
Division of Hematology and Oncology, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, Alabama 35294, USA.
O'Neal Comprehensive Cancer Center, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, Alabama 35294, USA.
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Affiliations :
Molecular Biology Program, Memorial Sloan Kettering Cancer Center and Howard Hughes Medical Institute, New York, New York, USA. s-keeney@ski.mskcc.org.
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Laboratory of Genome Integrity, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland 20892, USA.
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Affiliations :
Division of Hematology and Oncology, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, Alabama 35294, USA.
O'Neal Comprehensive Cancer Center, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, Alabama 35294, USA.
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Laboratory of Genome Integrity, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland 20892, USA.
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Affiliations :
German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
Faculty of Bioscience, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
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Department of Biological Science, Florida State University, Tallahassee, FL, 32306, USA.
San Diego Biomedical Research Institute, San Diego, CA, 92121, USA.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
Faculty of Bioscience, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany.
Interdisciplinary Center for Neurosciences, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany.
Faculty of Bioscience, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany.
Faculty of Medicine, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany.
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San Diego Biomedical Research Institute, San Diego, CA, 92121, USA.
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German Cancer Research Center, 69120, Heidelberg, Germany. p.wei@dkfz-heidelberg.de.
Faculty of Bioscience, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany. p.wei@dkfz-heidelberg.de.
Interdisciplinary Center for Neurosciences, Ruprecht-Karl-University of Heidelberg, 69120, Heidelberg, Germany. p.wei@dkfz-heidelberg.de.
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Affiliations :
Cancer Research Center of Toulouse, INSERM, Université de Toulouse, Université Toulouse III Paul Sabatier, CNRS, Toulouse, France. Electronic address: agnese.cristini@inserm.fr.
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Cancer Research Center of Toulouse, INSERM, Université de Toulouse, Université Toulouse III Paul Sabatier, CNRS, Toulouse, France. Electronic address: olivier.sordet@inserm.fr.
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Laboratory of Genome Integrity, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland 20892, USA.
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Laboratory of Genome Integrity, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland 20892, USA.
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Department of Genome Dynamics, Institute of Molecular Genetics of the Czech Academy of Sciences, Prague 4, 142 20, Czech Republic.
Genome Damage and Stability Centre, University of Sussex, Falmer, Brighton BN1 9RQ, UK.
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The recent global focus on big data in medicine has been associated with the rise of artificial intelligence (AI) in diagnosis and decision-making following recent advances in computer technology. Up ...
The widespread use of information technology in healthcare leads to extensive data collection, which can be utilised to enhance patient care and manage chronic illnesses. Our objective is to summarise...
To utilize data mining for analysis of corneal transplantations (CT) in Florida from 2005-2014, segmented by demographics, geography, and transplantation technique....
A retrospective, database study was performed utilizing data queried from the Healthcare and Cost Utilization Project using Current Procedural Terminology codes for lamellar keratoplasty (ALK), endoth...
From 2005-2014, CT (n=28,607) represented less than 1% of the total ambulatory surgeries (n=12,695,932) performed in Florida. EK volume increased while PKP and ALK volume decreased, year-over-year. St...
CT rates in Florida appear to overrepresent the female sex and underrepresent ethnic minorities, with propensities between PKP and African Americans, EK and female patients, and EK and Medicare reimbu...
We provide a brief overview of the connotation and characteristics of data mining technology in the era of big data, analyze the feasibility of data mining technology in business management from the e...
The tyrosyl-DNA phosphodiesterase 1 (TDP1) enzyme hydrolyzes the phosphodiester bond between a tyrosine residue and the 3'-phosphate of DNA in the DNA-topoisomerase I (TopI) complex, being involved in...
Image-based data mining (IBDM) is a novel voxel-based method for analyzing radiation dose responses that has been successfully applied in adult data. Because anatomic variability and side effects of i...
We tested IBDM with CT images and dose distributions collected from 167 children (aged 10 months to 20 years) who received proton radiotherapy for primary brain tumors. We used data from four referenc...
Spatial normalizations and dose comparisons were insensitive to reference selection. Normalization discrepancies were small (average contour distance < 2.5 mm, average center-of-mass deviation < 6 mm)...
IBDM is feasible for childhood late-effects research. Our findings may inform cohort selection in future studies of pediatric radiotherapy dose responses and facilitate treatment planning to reduce tr...
Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan-Meier or restricted assumptions like t...
We proposed a two-slice temporal Bayesian network model for the survival data, introducing the survival and censorship status in each observed time as the dynamic states. A score-based algorithm learn...
The simulation study shows the superiority of DBN in bias reduction for many scenarios compared with Cox regression and Kaplan-Meier, especially in the late survival times. In the real-world data, the...
Our proposed dynamic Bayesian network model could be used as a data mining technique in the context of survival data analysis. The advantages of this approach are feature selection ability, straightfo...
Sequential pattern mining (SPM) is a major class of data mining topics with a wide range of applications. The continuity and uncertain nature of trajectory data make it distinctively different from ty...
Healthcare programs and insurance initiatives play a crucial role in ensuring that people have access to medical care. There are many benefits of healthcare insurance programs but fraud in healthcare ...
In this study, a fraud detection methodology is presented that utilizes association rule mining augmented with unsupervised learning techniques to detect healthcare insurance fraud. Dataset from the C...
Descriptive analysis shows patterns and trends in the data revealing interesting relationship among diagnosis codes, procedure codes and the physicians. The baseline anomaly detection algorithms gener...
The proposed methodology enhances healthcare insurance fraud detection by using association rule mining for pattern discovery and unsupervised classifiers for effective anomaly detection....
Water quality monitoring programs are essential planning and management tools, but they face many challenges in the developing world. The scarcity of financial and human resources and the unavailabili...