Titre : Staphylococcus intermedius

Staphylococcus intermedius : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une infection par Staphylococcus intermedius ?

Le diagnostic se fait par culture bactérienne à partir d'échantillons cliniques.
Infections bactériennes Culture bactérienne
#2

Quels tests sont utilisés pour identifier Staphylococcus intermedius ?

Des tests biochimiques et des techniques de PCR peuvent être utilisés.
Tests diagnostiques PCR
#3

Les symptômes cliniques aident-ils au diagnostic ?

Oui, les symptômes cliniques orientent le diagnostic mais ne suffisent pas seuls.
Symptômes Diagnostic différentiel
#4

Peut-on utiliser des antibiogrammes pour le diagnostic ?

Oui, les antibiogrammes aident à déterminer la sensibilité aux antibiotiques.
Antibiogramme Sensibilité aux antibiotiques
#5

Les prélèvements doivent-ils être faits en milieu stérile ?

Oui, des prélèvements en milieu stérile sont essentiels pour éviter la contamination.
Prélèvements Contamination

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une infection par Staphylococcus intermedius ?

Les symptômes incluent rougeur, douleur, gonflement et parfois fièvre.
Symptômes Infections bactériennes
#2

Les infections cutanées sont-elles fréquentes ?

Oui, Staphylococcus intermedius est souvent responsable d'infections cutanées.
Infections cutanées Staphylococcus
#3

Peut-il provoquer des infections systémiques ?

Oui, il peut causer des infections systémiques, notamment chez les immunodéprimés.
Infections systémiques Immunodépression
#4

Les symptômes varient-ils selon l'hôte ?

Oui, les symptômes peuvent varier selon l'état de santé et l'immunité de l'hôte.
Hôte Immunité
#5

Les infections respiratoires sont-elles possibles ?

Oui, des infections respiratoires peuvent survenir, bien que moins fréquentes.
Infections respiratoires Staphylococcus intermedius

Prévention 5

#1

Comment prévenir les infections par Staphylococcus intermedius ?

La prévention inclut une bonne hygiène et le soin des plaies pour éviter l'infection.
Prévention des infections Hygiène
#2

Les animaux de compagnie peuvent-ils transmettre cette bactérie ?

Oui, les animaux de compagnie peuvent être porteurs et transmettre la bactérie aux humains.
Transmission zoonotique Animaux de compagnie
#3

Des vaccins existent-ils contre cette bactérie ?

Actuellement, il n'existe pas de vaccins spécifiques contre Staphylococcus intermedius.
Vaccins Prévention des infections
#4

Les mesures d'hygiène sont-elles suffisantes ?

Oui, des mesures d'hygiène rigoureuses sont essentielles pour prévenir les infections.
Hygiène Prévention
#5

Faut-il éviter le contact avec des animaux malades ?

Oui, éviter le contact avec des animaux malades réduit le risque d'infection.
Contact animal Infections zoonotiques

Traitements 5

#1

Quel est le traitement standard pour une infection ?

Le traitement standard inclut des antibiotiques, souvent basés sur l'antibiogramme.
Antibiotiques Traitement des infections
#2

Les infections légères nécessitent-elles des antibiotiques ?

Pas toujours, les infections légères peuvent parfois guérir sans antibiotiques.
Infections légères Antibiotiques
#3

Quelles sont les options pour les infections résistantes ?

Pour les infections résistantes, des antibiotiques de dernière ligne peuvent être nécessaires.
Résistance aux antibiotiques Traitement des infections
#4

La chirurgie est-elle parfois nécessaire ?

Oui, la chirurgie peut être nécessaire pour drainer des abcès ou retirer des tissus infectés.
Chirurgie Abcès
#5

Les traitements varient-ils selon l'emplacement de l'infection ?

Oui, le traitement peut varier selon l'emplacement et la gravité de l'infection.
Localisation de l'infection Traitement

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec une infection ?

Les complications incluent des abcès, des infections systémiques et des septicémies.
Complications Septicémie
#2

Les infections peuvent-elles entraîner des hospitalisations ?

Oui, des infections graves peuvent nécessiter une hospitalisation pour traitement.
Hospitalisation Infections graves
#3

Y a-t-il un risque de réinfection ?

Oui, le risque de réinfection existe, surtout si les facteurs de risque persistent.
Réinfection Facteurs de risque
#4

Les infections peuvent-elles causer des dommages permanents ?

Oui, des infections sévères peuvent causer des dommages permanents aux tissus ou organes.
Dommages tissulaires Infections sévères
#5

Les complications sont-elles plus fréquentes chez certains patients ?

Oui, les patients immunodéprimés ou avec des comorbidités sont plus à risque.
Immunodépression Comorbidités

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque d'infection ?

Les principaux facteurs incluent l'immunodépression, les plaies ouvertes et l'hospitalisation.
Facteurs de risque Immunodépression
#2

Les personnes âgées sont-elles plus à risque ?

Oui, les personnes âgées ont un risque accru d'infections par Staphylococcus intermedius.
Personnes âgées Infections
#3

Les athlètes sont-ils à risque d'infections cutanées ?

Oui, les athlètes peuvent être à risque en raison de blessures et de contacts fréquents.
Athlètes Infections cutanées
#4

Les conditions de vie peuvent-elles influencer le risque ?

Oui, des conditions de vie insalubres augmentent le risque d'infections bactériennes.
Conditions de vie Infections bactériennes
#5

Les traitements immunosuppresseurs augmentent-ils le risque ?

Oui, les traitements immunosuppresseurs augmentent le risque d'infections par cette bactérie.
Immunosuppresseurs Infections
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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 06/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jun Ding

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China. Electronic address: dingjun19731119@hotmail.com.

Yaqing Chang

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China.

Weijie Zhang

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China.

Lingshu Han

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China.

Luo Wang

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China. Electronic address: wangluo19850405@hotmail.com.

Heng Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China.

Pengfei Hao

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Liaoning Provincial Key Laboratory of Northern Aquatic Germplasm Resources and Genetics and Breeding, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China; Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China.

Yanglei Wu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Liaoning Provincial Key Laboratory of Northern Aquatic Germplasm Resources and Genetics and Breeding, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China; Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China.

Beichen Ding

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China.
Publications dans "Staphylococcus intermedius" :

Rantao Zuo

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China.
Publications dans "Staphylococcus intermedius" :

Zijiao Quan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China.

Dongyao Cui

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China; College of Biological Science and Technology, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, PR China.

Yaoyao Zhan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mariculture & Stock Enhancement in North China's Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Dalian Ocean University, Dalian, Liaoning 116023, PR China. Electronic address: zyydlou@hotmail.com.

Hiroshi Akima

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Affiliations :
  • Research Center of Health, Physical Fitness and Sports, Nagoya University, Nagoya, Japan.

Hui Zhang

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Affiliations :
  • School of Chemistry & Chemical Engineering, Zhoukou Normal University, Zhoukou, China.
  • Institute of Medicinal Development and Application for Aquatic Disease Control, Zhoukou Normal University, Zhoukou, China.
  • Zhoukou Key Laboratory of Small Molecule Drug Development and Application, Zhoukou, China.

Yijing Han

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Agriculture, Ludong University, Yantai, Shandong, 264025, China. Electronic address: yijing_han@126.com.

Yaqiong Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Agriculture, Ludong University, Yantai, Shandong, 264025, China.

Xiaotong Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Agriculture, Ludong University, Yantai, Shandong, 264025, China. Electronic address: wangxiaotong999@163.com.

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...