Titre : Annotation de séquence moléculaire

Annotation de séquence moléculaire : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Prostate-Specific Antigen

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'annotation aide-t-elle au diagnostic ?

Elle permet d'identifier des gènes ou des mutations associés à des maladies.
Diagnostic Génétique
#2

Quels outils sont utilisés pour l'annotation ?

Des logiciels comme BLAST et GeneMark sont couramment utilisés.
Bioinformatique Logiciels
#3

L'annotation peut-elle prédire des maladies ?

Oui, elle peut aider à prédire des risques génétiques pour certaines maladies.
Prédisposition génétique Maladies héréditaires
#4

Quels types de séquences sont annotés ?

Les séquences d'ADN, d'ARN et de protéines sont couramment annotées.
ADN ARN
#5

L'annotation est-elle standardisée ?

Il existe des standards comme GFF et BED pour uniformiser l'annotation.
Standards Format de données

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être liés à des mutations génétiques ?

Des symptômes variés comme des malformations, des troubles métaboliques peuvent apparaître.
Symptômes Mutations
#2

Comment l'annotation aide-t-elle à comprendre les symptômes ?

Elle relie les mutations à des phénotypes spécifiques, facilitant la compréhension.
Phénotype Génétique
#3

Les symptômes sont-ils toujours présents avec des mutations ?

Non, certaines mutations peuvent être silencieuses et ne pas provoquer de symptômes.
Mutations silencieuses Phénotype
#4

Peut-on prédire des symptômes grâce à l'annotation ?

Oui, l'annotation peut aider à anticiper des symptômes basés sur des mutations connues.
Prédiction Génétique
#5

Les symptômes varient-ils selon les individus ?

Oui, les symptômes peuvent varier en fonction de l'environnement et de la génétique.
Variabilité génétique Environnement

Prévention 5

#1

Comment l'annotation aide-t-elle à la prévention ?

Elle permet d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives.
Prévention Risque génétique
#2

Peut-on prévenir des maladies grâce à l'annotation ?

Oui, en surveillant les individus porteurs de mutations à risque.
Surveillance Maladies héréditaires
#3

Quels tests sont utilisés pour l'annotation préventive ?

Des tests génétiques comme le séquençage de nouvelle génération sont utilisés.
Tests génétiques Séquençage
#4

L'éducation génétique est-elle importante pour la prévention ?

Oui, elle sensibilise les individus aux risques et aux mesures préventives.
Éducation génétique Sensibilisation
#5

Les programmes de dépistage sont-ils basés sur l'annotation ?

Oui, ils sont souvent conçus en fonction des données d'annotation disponibles.
Dépistage Programmes de santé

Traitements 5

#1

L'annotation influence-t-elle les traitements ?

Oui, elle permet de personnaliser les traitements en fonction des mutations spécifiques.
Thérapie ciblée Personnalisation des traitements
#2

Quels traitements sont basés sur l'annotation ?

Des traitements comme les thérapies géniques et les médicaments ciblés en dépendent.
Thérapie génique Médicaments ciblés
#3

Comment l'annotation aide-t-elle à choisir un traitement ?

Elle identifie les cibles moléculaires pour des traitements plus efficaces.
Cibles moléculaires Efficacité des traitements
#4

Les traitements sont-ils standardisés selon l'annotation ?

Non, les traitements peuvent varier selon les spécificités de chaque cas.
Traitements personnalisés Cas cliniques
#5

L'annotation peut-elle aider à éviter des effets secondaires ?

Oui, en choisissant des traitements adaptés aux profils génétiques des patients.
Effets secondaires Profil génétique

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir sans annotation ?

Des traitements inappropriés et des diagnostics erronés peuvent survenir.
Complications Diagnostic erroné
#2

L'annotation peut-elle réduire les complications ?

Oui, en permettant des traitements plus ciblés et adaptés aux patients.
Réduction des complications Traitements ciblés
#3

Les complications sont-elles prévisibles grâce à l'annotation ?

Certaines complications peuvent être anticipées en fonction des mutations identifiées.
Anticipation Mutations
#4

Comment l'annotation aide-t-elle à gérer les complications ?

Elle fournit des informations sur les risques et les options de traitement appropriées.
Gestion des complications Options de traitement
#5

Les complications varient-elles selon les individus ?

Oui, elles peuvent varier en fonction de la génétique et de l'environnement.
Variabilité Environnement

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont identifiés par l'annotation ?

Des mutations génétiques, des antécédents familiaux et des facteurs environnementaux.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'annotation peut-elle identifier des facteurs de risque environnementaux ?

Oui, elle peut relier des mutations à des expositions environnementales spécifiques.
Environnement Expositions
#3

Les facteurs de risque sont-ils modifiables ?

Certains, comme le mode de vie, peuvent être modifiés pour réduire les risques.
Mode de vie Prévention
#4

Comment l'annotation aide-t-elle à évaluer les facteurs de risque ?

Elle permet d'analyser les données génétiques et cliniques pour une évaluation précise.
Évaluation Données cliniques
#5

Les facteurs de risque sont-ils les mêmes pour tous ?

Non, ils varient selon les individus et les populations en fonction de la génétique.
Variabilité Populations
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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 05/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Eneida L Hatcher

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Linda Yankie

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Eric P Nawrocki

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Jack W Roddy

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Affiliations :
  • Department of Computer Science, University of Montana, Missoula, MT 59812, USA.
  • Department of Pharmacy Practice and Science, University of Arizona, Tucson, AZ 85721, USA.
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Travis J Wheeler

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Affiliations :
  • Department of Computer Science, University of Montana, Missoula, MT 59812, USA.
  • Department of Pharmacy Practice and Science, University of Arizona, Tucson, AZ 85721, USA.
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Li Hu

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Affiliations :
  • Department of Pathogenic Biology and Immunology, School of Basic Medical Sciences, Xi'an Jiaotong University, No.76 Yanta West Road, Xi'an, 710061, China.
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Yae Zhao

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Affiliations :
  • Department of Pathogenic Biology and Immunology, School of Basic Medical Sciences, Xi'an Jiaotong University, No.76 Yanta West Road, Xi'an, 710061, China. zhaoyae@xjtu.edu.cn.
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Wanyu Zhang

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Affiliations :
  • Department of Pathogenic Biology and Immunology, School of Basic Medical Sciences, Xi'an Jiaotong University, No.76 Yanta West Road, Xi'an, 710061, China.
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Shane A Webb

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of North Georgia, Dahlonega, Georgia, USA.
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Alison Kanak

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of North Georgia, Dahlonega, Georgia, USA.
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Clinton A Page

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Affiliations :
  • Food Science and Market Quality and Handling Research Unit, USDA-Agricultural Research Service , Raleigh, North Carolina, USA.
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Ilenys M Pérez-Díaz

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Affiliations :
  • Food Science and Market Quality and Handling Research Unit, USDA-Agricultural Research Service , Raleigh, North Carolina, USA.
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André O Hudson

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Affiliations :
  • Thomas H. Gosnell School of Life Sciences, Rochester Institute of Technology, Rochester, New York, USA aohsbi@rit.edu.
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Vincent C Calhoun

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Pascale Gaudet

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Affiliations :
  • CALIPHO Group, Swiss Institute of Bioinformatics, University of Geneva, Geneva 1206, Switzerland.
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Silvio C E Tosatto

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padua, Padova 35121, Italy.
  • CNR Institute of Neuroscience, Padova 35121, Italy.

Paul M Harrison

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Affiliations :
  • Department of Biology, McGill University, Montreal, QC, Canada. paul.harrison@mcgill.ca.
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Salvatore Frasca

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Affiliations :
  • Department of Comparative, Diagnostic, and Population Medicine, College of Veterinary Medicine, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.
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Jessy Castellanos Gell

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Affiliations :
  • Department of Comparative, Diagnostic, and Population Medicine, College of Veterinary Medicine, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.
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Gerald F Kutish

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Affiliations :
  • Department of Pathobiology and Veterinary Science and Center of Excellence for Vaccine Research, University of Connecticut, Storrs, Connecticut, USA.
Publications dans "Annotation de séquence moléculaire" :

Sources (10000 au total)

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In this study, it was aimed to investigate the reliability of total prostate-specific antigen (t-PSA) in prostate cancer screening in hyperglycemic (≥126 mg/dL) individuals.... This research was planned as a cross-sectional retrospective study. Three hundred eleven cases which underwent biopsy with the suspicion of prostate cancer in the hospital were included in the study. ... It was determined that the t-PSA measurement was higher in the patient group with cancer (P < .001). It was determined that the median t-PSA levels of the intermediate and high cancer groups were high... As a contribution to literature, we found that the t-PSA test lost its sensitivity in cases with plasma glucose levels above normal. Loss of sensitivity may result in underdiagnosis in prostate cancer...

Access to Prostate-Specific Antigen Testing and Mortality Among Men With Prostate Cancer.

Prostate-specific antigen (PSA) screening for prostate cancer is controversial but may be associated with benefit for certain high-risk groups.... To evaluate associations of county-level PSA screening prevalence with prostate cancer outcomes, as well as variation by sociodemographic and clinical factors.... This cohort study used data from cancer registries based in 8 US states on Hispanic, non-Hispanic Black, and non-Hispanic White men aged 40 to 99 years who received a diagnosis of prostate cancer betw... County-level PSA screening prevalence was estimated using the Behavior Risk Factor Surveillance System survey data from 2004, 2006, 2008, 2010, and 2012 and weighted by population characteristics.... Multivariable logistic, Cox proportional hazards regression, and competing risks models were fit to estimate adjusted odds ratios (AOR) and adjusted hazard ratios (AHR) for associations of county-leve... Of 814 987 men with prostate cancer, the mean (SD) age was 67.3 (9.8) years, 7.8% were Hispanic, 12.2% were non-Hispanic Black, and 80.0% were non-Hispanic White; 17.0% had advanced disease. There wer... This population-based cohort study of men with prostate cancer suggests that higher county-level prevalence of PSA screening was associated with lower odds of advanced disease, all-cause mortality, an...

Prostate cancer risk prediction based on clinical factors and prostate-specific antigen.

The incidence rate of prostate cancer (PCa) has continued to rise in Korea. This study aimed to construct and evaluate a 5-year PCa risk prediction model using a cohort with PSA < 10 ng/mL by incorpor... The PCa risk prediction model including PSA levels and individual risk factors was constructed using a cohort of 69,319 participants from the Kangbuk Samsung Health Study. 201 registered PCa incidence... The risk prediction model included age, smoking status, alcohol consumption, family history of PCa, past medical history of dyslipidemia, cholesterol levels, and PSA level. Especially, an elevated PSA... Our risk prediction model was effective in predicting PCa in a population according to PSA levels. When PSA levels are inconclusive, an assessment of both PSA and specific individual risk factors (e.g...

Ki67 and prostate specific antigen are prognostic in metastatic hormone naïve prostate cancer.

For metastatic hormone naïve prostate cancer patients, androgen deprivation therapy (ADT) with escalation therapy including docetaxel and/or androgen targeting drugs is the standard therapy. However, ... Prostate biopsies from 92 patients with metastatic hormone naïve PC (PSA > 80 ng/mL or clinical metastases) were immunohistochemically evaluated for PSA and Ki67. Gene expression analysis was performe... The immunohistochemical score for PSA was the strongest prognostic factor for progression-free and overall survival after ADT. Consequently, the ratio between Ki67 and PSA displayed a stronger prognos... PSA and Ki67 immunoreactive scores are prognostic in the metastatic hormone-sensitive setting, with PSA being superior. The combination of Ki67 and PSA did not give additional prognostic value. The re...

Value of serum free prostate-specific antigen density in the diagnosis of prostate cancer.

To investigate the value of serum free prostate-specific antigen density (fPSAD) in the diagnosis of prostate cancer (PCa).... The data of 558 patients who underwent transrectal ultrasound-guided prostate biopsy were retrospectively analyzed. According to the pathological results, the patients were divided into a PCa group an... tPSA, PSAD, (f/t)/PSAD, and fPSAD had high accuracy in predicting PCa with AUC values of 0.820, 0.900, 0.846, and 0.867. fPSAD showed lower diagnostic sensitivity but significantly higher specificity ... With the optimal cutoff value of 0.062, fPSAD has a higher diagnostic value for PCa than tPSA, f/tPSA, (f/t)/PSAD, and PSAD, and can well predict the risk of PCa, significantly improve the clinical di...

Serum prostate specific antigen is a good indicator of prostatic volume in men with benign prostatic hyperplasia.

Benign prostatic hyperplasia (BPH) is the most common cause of bladder outlet obstruction in men over the age of 50 years. An association between the prostate specific antigen (PSA), International Pro... To determine the correlation between the PSA, IPSS and PV in men of African descent.... This was a cross sectional analysis involving 92 patients diagnosed as having symptomatic BPH at the Ho Teaching Hospital.... The data were collected using standardised questionnaires. The IPSS determined urinary symptom severity. The PV was determined using a transabdominal ultrasound machine. Serum PSA was retrieved from t... The mean PV was 61.04 cm3 ± 21.95 cm3, the mean PSA was 4.21 ng/mL ± 3.85 ng/mL, and mean IPSS of 21.59 ± 3.78. The Pearson's correlation between PV and PSA was 0.283 (p = 0.01), between PV and IPSS w... This study showed that serum PSA has a positive correlation with PV. However, IPSS had no significant association with PSA or PV in patients with BPH.Contribution: This study provides insights into th...