Titre : Empreinte moléculaire

Empreinte moléculaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Statistical

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'empreinte moléculaire est-elle utilisée en diagnostic ?

Elle permet de détecter des biomolécules spécifiques dans des échantillons biologiques.
Diagnostic médical Biomarqueurs
#2

Quels tests utilisent l'empreinte moléculaire ?

Des tests immunologiques et chromatographiques pour identifier des analytes spécifiques.
Tests diagnostiques Chromatographie
#3

L'empreinte moléculaire peut-elle identifier des pathogènes ?

Oui, elle est utilisée pour détecter des virus et bactéries dans des échantillons cliniques.
Pathogénie Infections
#4

Quels types d'échantillons sont analysés ?

Sang, urine, salive et autres fluides biologiques peuvent être analysés.
Échantillons biologiques Fluides corporels
#5

L'empreinte moléculaire est-elle précise ?

Oui, elle offre une haute sélectivité et sensibilité pour les cibles moléculaires.
Sensibilité Sélectivité

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être détectés par empreinte moléculaire ?

Des biomarqueurs associés à des maladies comme le cancer ou des infections.
Symptômes Biomarqueurs
#2

L'empreinte moléculaire peut-elle détecter des allergies ?

Oui, elle peut identifier des allergènes spécifiques dans des échantillons.
Allergies Allergènes
#3

Peut-on utiliser l'empreinte pour des maladies auto-immunes ?

Oui, elle aide à détecter des auto-anticorps dans des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Auto-anticorps
#4

Quels biomarqueurs sont liés aux maladies cardiovasculaires ?

Des marqueurs comme la troponine peuvent être détectés par empreinte moléculaire.
Maladies cardiovasculaires Troponine
#5

L'empreinte moléculaire peut-elle aider au diagnostic précoce ?

Oui, elle permet une détection précoce de biomarqueurs associés à des maladies.
Diagnostic précoce Biomarqueurs

Prévention 5

#1

Comment l'empreinte moléculaire aide-t-elle à la prévention des maladies ?

Elle permet de détecter des biomarqueurs de risque, facilitant des interventions précoces.
Prévention Biomarqueurs
#2

Peut-on utiliser l'empreinte pour des dépistages réguliers ?

Oui, elle est adaptée pour des dépistages réguliers de certaines maladies.
Dépistage Santé publique
#3

L'empreinte moléculaire peut-elle aider à la vaccination ?

Oui, elle peut identifier des cibles pour le développement de nouveaux vaccins.
Vaccination Immunologie
#4

Quels programmes de santé utilisent l'empreinte moléculaire ?

Des programmes de dépistage du cancer et de surveillance des infections.
Programmes de santé Surveillance épidémiologique
#5

L'empreinte moléculaire peut-elle réduire les épidémies ?

Oui, elle aide à identifier rapidement les agents pathogènes lors d'épidémies.
Épidémies Pathogénie

Traitements 5

#1

L'empreinte moléculaire est-elle utilisée en thérapie ?

Elle est principalement utilisée pour le diagnostic, mais peut guider des traitements.
Thérapies Traitement ciblé
#2

Comment l'empreinte moléculaire aide-t-elle en pharmacologie ?

Elle permet de concevoir des médicaments ciblant des molécules spécifiques.
Pharmacologie Médicaments
#3

Peut-on créer des vaccins avec l'empreinte moléculaire ?

Oui, elle peut être utilisée pour développer des vaccins ciblant des pathogènes.
Vaccins Immunologie
#4

L'empreinte moléculaire aide-t-elle à la délivrance de médicaments ?

Oui, elle peut améliorer la délivrance ciblée de médicaments dans l'organisme.
Délivrance de médicaments Thérapie ciblée
#5

Quels traitements peuvent bénéficier de l'empreinte moléculaire ?

Des traitements pour le cancer, les infections et les maladies métaboliques.
Traitements du cancer Maladies métaboliques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'empreinte moléculaire ?

Des faux positifs ou négatifs peuvent survenir, affectant le diagnostic.
Complications Faux positifs
#2

L'empreinte moléculaire peut-elle causer des effets secondaires ?

Non, elle est une méthode d'analyse et ne cause pas d'effets secondaires directs.
Effets secondaires Méthodes d'analyse
#3

Comment minimiser les complications liées à l'empreinte ?

En utilisant des protocoles standardisés et en validant les méthodes de détection.
Validation Protocoles standardisés
#4

Les complications affectent-elles la fiabilité des tests ?

Oui, des complications peuvent réduire la fiabilité des résultats des tests.
Fiabilité Résultats des tests
#5

Quelles sont les limites de l'empreinte moléculaire ?

Les limites incluent la spécificité et la sensibilité, pouvant varier selon les cibles.
Limites Spécificité

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs influencent l'efficacité de l'empreinte moléculaire ?

La nature de la molécule cible et les conditions de synthèse des polymères.
Efficacité Conditions de synthèse
#2

L'âge est-il un facteur de risque pour l'empreinte moléculaire ?

L'âge peut influencer la concentration de biomarqueurs dans les échantillons.
Âge Biomarqueurs
#3

Les maladies préexistantes affectent-elles l'empreinte ?

Oui, elles peuvent modifier les niveaux de biomarqueurs détectés par empreinte.
Maladies préexistantes Biomarqueurs
#4

Le mode de vie influence-t-il les résultats de l'empreinte ?

Oui, des facteurs comme l'alimentation et l'exercice peuvent affecter les biomarqueurs.
Mode de vie Alimentation
#5

Les médicaments peuvent-ils interférer avec l'empreinte moléculaire ?

Oui, certains médicaments peuvent altérer les niveaux de biomarqueurs dans les tests.
Médicaments Interactions médicamenteuses
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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 21/03/2025

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Auteurs principaux

Zhimin Liu

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Affiliations :
  • Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China. Electronic address: lab_chem@126.com.

Alessandra Maria Bossi

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Affiliations :
  • Department of Biotechnology, University of Verona, Strada Le Grazie 15, Verona 37134, Italy.

Jinhua Li

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Shandong Key Laboratory of Coastal Environmental Processes, Research Center for Coastal Environmental Engineering and Technology, Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai, 264003, China.
  • Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, 266071, China.
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Xian Liu

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Affiliations :
  • School of Urban Construction, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, 430065, China.
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Lei Zhu

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Affiliations :
  • School of Urban Construction, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, 430065, China. 200844529@qq.com.
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Xun Wang

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Affiliations :
  • School of Urban Construction, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, 430065, China. 867685846@qq.com.
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Arunas Ramanavicius

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Affiliations :
  • Center for Physical Sciences and Technology, Sauletekio av. 3, Vilnius, Lithuania. Electronic address: arunas.ramanavicius@chf.vu.lt.
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Sergey Piletsky

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  • Department of Chemistry, College of Science and Engineering, University of Leicester, Leicester LE1 7RH, UK.

Chen Chen

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  • State Key Laboratory of Food Science and Technology, School of Food Science and Technology, National Engineering Research Center for Functional Food, Synergetic Innovation Center of Food Safety and Quality Control, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China.
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Adil Denizli

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Faculty of Science, Hacettepe University, Beytepe, Ankara 06800, Turkey.
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Juewen Liu

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Waterloo Institute for Nanotechnology, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, N2L 3G1, Canada.
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Zhigang Xu

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Affiliations :
  • Faculty of Science, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China. Electronic address: xuzgkmust@gmail.com.
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Jesper G Wiklander

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  • Bioorganic & Biophysical Chemistry Laboratory, Department of Chemistry & Biomedical Sciences, Centre for Biomaterials Chemistry, Linnaeus University, Kalmar, Sweden.
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Ian A Nicholls

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  • Bioorganic & Biophysical Chemistry Laboratory, Department of Chemistry & Biomedical Sciences, Centre for Biomaterials Chemistry, Linnaeus University, Kalmar, Sweden. ian.nicholls@lnu.se.
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Maryam Arabi

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Shandong Key Laboratory of Coastal Environmental Processes, Research Center for Coastal Environmental Engineering and Technology, Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai, 264003, China.
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Abbas Ostovan

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Shandong Key Laboratory of Coastal Environmental Processes, Research Center for Coastal Environmental Engineering and Technology, Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai, 264003, China.
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Xiaoyan Wang

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  • School of Pharmacy, Binzhou Medical University, Yantai, 264003, China.
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Lingxin Chen

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  • CAS Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Shandong Key Laboratory of Coastal Environmental Processes, Research Center for Coastal Environmental Engineering and Technology, Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai, 264003, China.
  • Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, 266071, China.
  • School of Environmental & Municipal Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao, 266033, China.
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Urte Samukaite-Bubniene

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  • Center for Physical Sciences and Technology, Sauletekio av. 3, Vilnius, Lithuania.
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Simonas Ramanavicius

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  • Center for Physical Sciences and Technology, Sauletekio av. 3, Vilnius, Lithuania.
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Sources (10000 au total)

Anatomically Parameterized Statistical Shape Model: Explaining Morphometry Through Statistical Learning.

Statistical shape models (SSMs) are a popular tool to conduct morphological analysis of anatomical structures which is a crucial step in clinical practices. However, shape representations through SSMs... The proposed anatomically parameterized SSM (ANAT[Formula: see text]) is based on learning a linear mapping between shape coefficients (latent space) and selected anatomical parameters (anatomical spa... Anatomical measures of the synthetically generated shapes exhibited realistic statistics. The learned matrices corroborated well with the obtained statistical relationship, while the two SSMs achieved... This study demonstrates the use of anatomical representation for creating anatomically parameterized SSMs and as a result, removes the limited clinical interpretability of standard SSMs.... The proposed models could help analyze differences in relevant bone morphometry between populations, and be integrated in patient-specific pre-surgery planning or in-surgery assessment....

Estimating the Irreducible Uncertainty in Visual Diagnosis: Statistical Modeling of Skill Using Response Models.

For the representative problem of prostate cancer grading, we sought to simultaneously model both the continuous nature of the case spectrum and the decision thresholds of individual pathologists, all... Experts and pathology residents each rated a standardized set of prostate cancer histopathological images on the International Society of Urological Pathologists (ISUP) scale used in clinical practice... The slides were rated by 36 physicians in total: 23 ISUP pathologists and 13 residents. As anticipated, the cases showed a full continuous range of diagnostic severity. Cases ranged along a logit scal... We present a method that allows simultaneous quantification of both the confusability of a particular case and the skill with which raters can distinguish the cases.... The technique generalizes beyond the current example to other clinical situations in which a diagnostician must impose an ordinal rating on a biological spectrum....

Statistical models versus machine learning for competing risks: development and validation of prognostic models.

In health research, several chronic diseases are susceptible to competing risks (CRs). Initially, statistical models (SM) were developed to estimate the cumulative incidence of an event in the presenc... A dataset with 3826 retrospectively collected patients with extremity soft-tissue sarcoma (eSTS) and nine predictors is used to evaluate model-predictive performance in terms of discrimination and cal... Based on the original eSTS data, 100 bootstrapped training datasets are drawn. Performance of the final models is assessed on validation data (left out samples) by employing as measures the Brier scor... Overall, ML techniques are less practical as they require substantial implementation time (data preprocessing, hyperparameter tuning, computational intensity), whereas regression methods can perform w...