Titre : Antigène CD63

Antigène CD63 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment détecte-t-on l'antigène CD63 ?

L'antigène CD63 est détecté par des techniques comme la cytométrie en flux.
Cytométrie en flux Antigènes de surface
#2

Quels tests sont utilisés pour le CD63 ?

Des tests immunologiques comme l'immunofluorescence peuvent être utilisés.
Immunofluorescence Tests immunologiques
#3

Le CD63 est-il un marqueur de maladie ?

Oui, le CD63 peut être un marqueur dans certaines pathologies, notamment les allergies.
Marqueurs tumoraux Allergies
#4

Quelle est l'importance du CD63 dans le diagnostic ?

Il aide à identifier certaines cellules immunitaires et leur activation.
Cellules immunitaires Activation cellulaire
#5

Le CD63 est-il spécifique à certaines cellules ?

Oui, il est principalement exprimé sur les mastocytes et les plaquettes.
Mastocytes Plaquettes

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à une activation du CD63 ?

Une activation excessive peut entraîner des réactions allergiques ou inflammatoires.
Réactions allergiques Inflammation
#2

Le CD63 est-il associé à des maladies spécifiques ?

Oui, il est souvent associé à des maladies allergiques et auto-immunes.
Maladies auto-immunes Maladies allergiques
#3

Quels signes cliniques peuvent indiquer un problème avec le CD63 ?

Des signes comme l'urticaire ou l'anaphylaxie peuvent être observés.
Urticaire Anaphylaxie
#4

Le CD63 influence-t-il la réponse immunitaire ?

Oui, il joue un rôle clé dans la modulation de la réponse immunitaire.
Réponse immunitaire Modulation immunitaire
#5

Peut-on mesurer le CD63 dans le sang ?

Oui, des niveaux de CD63 peuvent être mesurés dans le sérum pour évaluer l'activation.
Sérum Activation cellulaire

Prévention 5

#1

Comment prévenir les réactions liées au CD63 ?

Éviter les allergènes connus peut aider à prévenir les réactions liées au CD63.
Prévention des allergies Allergènes
#2

Y a-t-il des mesures préventives pour les maladies liées au CD63 ?

Des stratégies de gestion des allergies peuvent réduire les risques de réactions.
Gestion des allergies Stratégies préventives
#3

Le dépistage précoce est-il utile pour le CD63 ?

Oui, un dépistage précoce peut aider à identifier les risques d'allergies.
Dépistage précoce Risques allergiques
#4

Les vaccinations aident-elles à prévenir les problèmes liés au CD63 ?

Certaines vaccinations peuvent réduire le risque de maladies allergiques.
Vaccinations Maladies allergiques
#5

L'éducation des patients est-elle importante pour le CD63 ?

Oui, informer les patients sur les allergies peut aider à prévenir les réactions.
Éducation des patients Prévention des allergies

Traitements 5

#1

Comment traiter une réaction liée au CD63 ?

Les antihistaminiques sont souvent utilisés pour traiter les réactions allergiques.
Antihistaminiques Réactions allergiques
#2

Le CD63 est-il une cible thérapeutique ?

Oui, des thérapies ciblant le CD63 sont en développement pour certaines maladies.
Thérapies ciblées Maladies immunitaires
#3

Quels médicaments affectent le CD63 ?

Des médicaments immunosuppresseurs peuvent influencer l'expression du CD63.
Médicaments immunosuppresseurs Expression génique
#4

Le CD63 est-il impliqué dans des traitements anticancéreux ?

Oui, il est étudié comme un potentiel marqueur pour des thérapies anticancéreuses.
Thérapies anticancéreuses Marqueurs tumoraux
#5

Y a-t-il des traitements spécifiques pour le CD63 ?

Actuellement, il n'existe pas de traitements spécifiques ciblant uniquement le CD63.
Traitements spécifiques Cibles thérapeutiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec le CD63 ?

Des complications comme des chocs anaphylactiques peuvent survenir en cas d'activation excessive.
Choc anaphylactique Complications allergiques
#2

Le CD63 est-il lié à des complications auto-immunes ?

Oui, une activation anormale du CD63 peut contribuer à des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunes Activation anormale
#3

Comment les complications liées au CD63 sont-elles gérées ?

Elles sont gérées par des traitements d'urgence et des soins médicaux appropriés.
Soins médicaux Traitements d'urgence
#4

Le CD63 peut-il aggraver d'autres conditions médicales ?

Oui, une activation excessive peut aggraver des conditions comme l'asthme.
Asthme Conditions médicales
#5

Y a-t-il des risques à long terme liés au CD63 ?

Des risques à long terme incluent des maladies chroniques si non gérées correctement.
Maladies chroniques Gestion des maladies

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour l'activation du CD63 ?

Les antécédents d'allergies et d'expositions environnementales sont des facteurs de risque.
Antécédents médicaux Expositions environnementales
#2

L'âge influence-t-il le CD63 ?

Oui, certaines populations, comme les enfants, peuvent être plus sensibles aux allergies.
Âge Sensibilité aux allergies
#3

Le stress affecte-t-il le CD63 ?

Oui, le stress peut exacerber les réactions allergiques et l'activation du CD63.
Stress Réactions allergiques
#4

Y a-t-il des prédispositions génétiques pour le CD63 ?

Oui, des facteurs génétiques peuvent influencer la réponse immunitaire et le CD63.
Prédispositions génétiques Réponse immunitaire
#5

L'environnement joue-t-il un rôle dans l'activation du CD63 ?

Oui, des facteurs environnementaux comme la pollution peuvent augmenter le risque.
Pollution Facteurs environnementaux
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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 01/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Thorsten Lang

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Membrane Biochemistry, Life & Medical Sciences (LIMES) Institute, University of Bonn, Carl-Troll-Straße 31, 53115 Bonn, Germany. Electronic address: thorsten.lang@uni-bonn.de.

Annemiek B van Spriel

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Tumor Immunology and.

Jana Jankovičová

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Reproductive Physiology, Center of Biosciences, Institute of Animal Biochemistry and Genetics, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovak Republic.

Petra Sečová

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Reproductive Physiology, Center of Biosciences, Institute of Animal Biochemistry and Genetics, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovak Republic.

Jana Antalíková

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Reproductive Physiology, Center of Biosciences, Institute of Animal Biochemistry and Genetics, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovak Republic. jana.antalikova@savba.sk.

Li Yu

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Membrane Biology, Beijing Frontier Research Center for Biological Structure, School of Life Science, Tsinghua University-Peking University Joint Center for Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China.

Sjoerd van Deventer

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Tumor Immunology and.

Raviv Dharan

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Chemistry , Raymond & Beverly Sackler Faculty of Exact Sciences , Tel Aviv University, 6997801, Tel Aviv, Israel.
  • Center for Physics and Chemistry of Living Systems , Tel Aviv University, 6997801, Tel Aviv, Israel.
Publications dans "Antigène CD63" :

Raya Sorkin

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Chemistry , Raymond & Beverly Sackler Faculty of Exact Sciences , Tel Aviv University, 6997801, Tel Aviv, Israel.
  • Center for Physics and Chemistry of Living Systems , Tel Aviv University, 6997801, Tel Aviv, Israel.
Publications dans "Antigène CD63" :

Eric Rubinstein

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre d'Immunologie et des Maladies Infectieuses (CIMI)-Paris, Sorbonne Université, Inserm, CNRS, 75013 Paris, France.
Publications dans "Antigène CD63" :

Yuwei Huang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Membrane Biology, Beijing Frontier Research Center for Biological Structure, School of Life Science, Tsinghua University-Peking University Joint Center for Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China.

Michael G Tomlinson

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Biosciences, University of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom m.g.tomlinson@bham.ac.uk.
  • Centre of Membrane Proteins and Receptors (COMPARE), Universities of Birmingham and Nottingham, Midlands B15 2TT, United Kingdom.
Publications dans "Antigène CD63" :

Michael M Kozlov

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Physics and Chemistry of Living Systems, Tel Aviv University, 69978 Tel Aviv, Israel.
  • Department of Physiology and Pharmacology, Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, 69978 Tel Aviv, Israel.
Publications dans "Antigène CD63" :

Nikolas Hochheimer

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Membrane Biochemistry, Life & Medical Sciences (LIMES) Institute, University of Bonn, Carl-Troll-Straße 31, 53115 Bonn, Germany.
Publications dans "Antigène CD63" :

Chelsea A Saito-Reis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, University of New Mexico Health Science Center, Albuquerque, NM, USA.
Publications dans "Antigène CD63" :

Victoria D Balise

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, University of New Mexico Health Science Center, Albuquerque, NM, USA.
Publications dans "Antigène CD63" :

Jennifer M Gillette

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, University of New Mexico Health Science Center, Albuquerque, NM, USA; University of New Mexico Comprehensive Cancer Center, Albuquerque, NM, USA. Electronic address: jgillette@salud.unm.edu.
Publications dans "Antigène CD63" :

Frank Arnold

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Tumor Immunology and.

Viviana Neviani

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Crystal and Structural Chemistry, Department of Chemistry, Bijvoet Center for Biomolecular Research, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.

Sicheng Cai

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Gastroenterology, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
  • Department of Human Anatomy, School of Basic Medicine, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
Publications dans "Antigène CD63" :

Sources (10000 au total)

scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment... scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,... The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...

Robustness of single-cell RNA-seq for identifying differentially expressed genes.

A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ... We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m... Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...

Feature selection followed by a novel residuals-based normalization that includes variance stabilization simplifies and improves single-cell gene expression analysis.

Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

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...