Titre : Antigène CD274

Antigène CD274 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une expression anormale de CD274 ?

Des tests immunohistochimiques peuvent être utilisés pour détecter CD274 dans les tissus.
Antigène CD274 Immunohistochimie
#2

Quels tests sanguins sont utilisés pour CD274 ?

Des dosages de cytokines et des tests de surface cellulaire peuvent évaluer CD274.
Cytokines Tests sanguins
#3

CD274 est-il associé à des biomarqueurs spécifiques ?

Oui, CD274 est souvent associé à des biomarqueurs de cancer comme PD-1.
Biomarqueurs Cancer
#4

Quels types de cancers montrent une surexpression de CD274 ?

Les cancers du poumon, du sein et de la vessie montrent souvent une surexpression de CD274.
Cancer du poumon Cancer du sein
#5

Comment évaluer l'impact de CD274 sur le système immunitaire ?

Des études fonctionnelles sur les lymphocytes T peuvent évaluer l'impact de CD274.
Lymphocytes T Système immunitaire

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à une surexpression de CD274 ?

Une surexpression de CD274 peut entraîner une immunosuppression et des infections fréquentes.
Immunosuppression Infections
#2

CD274 influence-t-il les symptômes des maladies auto-immunes ?

Oui, CD274 peut exacerber les symptômes des maladies auto-immunes en inhibant les cellules T.
Maladies auto-immunes Cellules T
#3

Y a-t-il des symptômes spécifiques au cancer liés à CD274 ?

Les symptômes peuvent inclure la fatigue, la perte de poids et des douleurs localisées.
Fatigue Cancer
#4

Comment CD274 affecte-t-il la réponse aux infections ?

Une expression élevée de CD274 peut réduire l'efficacité de la réponse immunitaire aux infections.
Réponse immunitaire Infections
#5

Les symptômes de CD274 sont-ils visibles cliniquement ?

Non, CD274 n'a pas de symptômes visibles, mais son impact est observé par des tests.
Tests cliniques Symptômes

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir l'expression de CD274 ?

Il n'existe pas de méthode spécifique pour prévenir l'expression de CD274.
Prévention Expression génique
#2

Comment un mode de vie sain influence-t-il CD274 ?

Un mode de vie sain peut renforcer le système immunitaire, potentiellement régulant CD274.
Mode de vie sain Système immunitaire
#3

Y a-t-il des vaccins ciblant CD274 ?

Actuellement, il n'existe pas de vaccins spécifiquement ciblant CD274.
Vaccins Antigènes
#4

La détection précoce des cancers aide-t-elle à gérer CD274 ?

Oui, la détection précoce peut permettre une intervention rapide sur l'expression de CD274.
Détection précoce Gestion du cancer
#5

Les habitudes alimentaires influencent-elles CD274 ?

Certaines études suggèrent que l'alimentation peut moduler l'expression de CD274.
Habitudes alimentaires Expression génique

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent CD274 ?

Les inhibiteurs de PD-1 et PD-L1, comme le pembrolizumab, ciblent CD274.
Inhibiteurs de PD-1 Pembrolizumab
#2

Comment les thérapies immunologiques agissent-elles sur CD274 ?

Elles bloquent l'interaction entre CD274 et PD-1, stimulant ainsi la réponse immunitaire.
Thérapies immunologiques Réponse immunitaire
#3

CD274 peut-il être une cible pour la thérapie génique ?

Des recherches explorent la thérapie génique pour moduler l'expression de CD274.
Thérapie génique Expression génique
#4

Quels effets secondaires sont associés aux traitements ciblant CD274 ?

Les effets secondaires peuvent inclure des réactions auto-immunes et des inflammations.
Effets secondaires Réactions auto-immunes
#5

Les traitements de CD274 sont-ils efficaces pour tous les cancers ?

Non, l'efficacité varie selon le type de cancer et le profil immunitaire du patient.
Efficacité des traitements Profil immunitaire

Complications 5

#1

Quelles complications sont liées à une surexpression de CD274 ?

Les complications incluent une immunosuppression accrue et une progression tumorale.
Immunosuppression Progression tumorale
#2

CD274 peut-il aggraver des maladies existantes ?

Oui, CD274 peut aggraver des maladies auto-immunes et des infections chroniques.
Maladies auto-immunes Infections chroniques
#3

Y a-t-il des risques de résistance aux traitements avec CD274 ?

Oui, la surexpression de CD274 peut entraîner une résistance aux thérapies immunologiques.
Résistance aux traitements Thérapies immunologiques
#4

Comment CD274 influence-t-il la survie des patients ?

Une expression élevée de CD274 est souvent associée à un pronostic défavorable dans le cancer.
Survie des patients Pronostic
#5

Les complications de CD274 sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Complications Traitement approprié

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'expression de CD274 ?

Les facteurs incluent des antécédents de cancer, des infections chroniques et l'âge.
Facteurs de risque Antécédents de cancer
#2

Le tabagisme influence-t-il CD274 ?

Oui, le tabagisme peut augmenter l'expression de CD274, surtout dans le cancer du poumon.
Tabagisme Cancer du poumon
#3

Y a-t-il un lien entre l'obésité et CD274 ?

Des études montrent que l'obésité peut être associée à une expression accrue de CD274.
Obésité Expression génique
#4

Les infections virales affectent-elles CD274 ?

Oui, certaines infections virales peuvent induire l'expression de CD274 dans les cellules immunitaires.
Infections virales Cellules immunitaires
#5

Le stress chronique influence-t-il CD274 ?

Le stress chronique peut moduler l'expression de CD274, affectant la réponse immunitaire.
Stress chronique Réponse immunitaire
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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 11/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Soldano Ferrone

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Surgery, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.

Hongwei Du

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lineberger Comprehensive Cancer Center, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA.

Barbara Savoldo

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lineberger Comprehensive Cancer Center, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA; Department of Pediatrics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA.

Gianpietro Dotti

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lineberger Comprehensive Cancer Center, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA; Department of Microbiology and Immunology, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA. Electronic address: gdotti@med.unc.edu.

Yuelong Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurosurgery West China Hospital West China Medical School Sichuan University Chengdu China.
Publications dans "Antigène CD274" :

Aiping Tong

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Biotherapy West China Hospital West China Medical School Sichuan University Chengdu China.
Publications dans "Antigène CD274" :

Liangxue Zhou

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Neurosurgery West China Hospital West China Medical School Sichuan University Chengdu China.
Publications dans "Antigène CD274" :

Xueguang Zhang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Radiation Medicine and Protection, Soochow University, Suzhou, SZ, China.
  • Jiangsu Institute of Clinical Immunology, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, SZ, China.
  • SuZhou Bright Scistar Antibody Biotech co., Ltd, 303-305, Bldg 15, NO.8, Jinfeng Road, Suzhou, SZ, China.
Publications dans "Antigène CD274" :

Georg C Hutterer

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Urology, Medical University of Graz, Graz, Austria.

Richard Zigeuner

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Urology, Medical University of Graz, Graz, Austria.

Ying Jiang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Hematology, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 100 Haining Road, Shanghai, 200080, China.

Eugene D Kwon

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Urology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.

Ze Xiu Xiao

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Clinical Immunology, The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou 510630, China.
Publications dans "Antigène CD274" :

Song Guo Zheng

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Ohio State University College of Medicine and Wexner Medical Center, Columbus, OH 43210, USA. Electronic address: songguozheng2013@yahoo.com.
Publications dans "Antigène CD274" :

Nicola S Lewis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Royal Veterinary Collegegrid.20931.39, London, United Kingdom.
  • OIE/FAO International Reference Laboratory for Avian Influenza, Swine Influenza and Newcastle Disease, Animal and Plant Health Agency (APHA), Weybridge, Addlestone, Surrey, United Kingdom.

Sources (10000 au total)

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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...