Le diagnostic repose sur des analyses génétiques et des études d'expression génique.
Complexe PolycombAnalyse génétique
#2
Quels tests sont utilisés pour évaluer le PRC1 ?
Des tests de séquençage et des analyses de chromatine sont couramment utilisés.
SéquençageChromatine
#3
Le diagnostic nécessite-t-il une biopsie ?
Une biopsie peut être nécessaire pour analyser les tissus affectés par le PRC1.
BiopsieTissu
#4
Quels marqueurs sont associés au PRC1 ?
Des marqueurs épigénétiques comme les modifications des histones sont souvent analysés.
Marqueurs épigénétiquesHistones
#5
Le diagnostic est-il basé sur des symptômes cliniques ?
Les symptômes cliniques peuvent orienter le diagnostic, mais des tests spécifiques sont nécessaires.
Symptômes cliniquesDiagnostic
Symptômes
5
#1
Quels symptômes indiquent une anomalie du PRC1 ?
Des anomalies de développement et des troubles de la différenciation cellulaire peuvent survenir.
Anomalies de développementDifférenciation cellulaire
#2
Le PRC1 est-il lié à des cancers spécifiques ?
Oui, des mutations dans le PRC1 sont associées à divers types de cancers, notamment le cancer du sein.
CancersMutation génétique
#3
Les troubles neurologiques sont-ils liés au PRC1 ?
Certaines études suggèrent un lien entre le PRC1 et des troubles neurologiques, mais les recherches sont en cours.
Troubles neurologiquesRecherche
#4
Le PRC1 affecte-t-il le métabolisme ?
Des recherches indiquent que le PRC1 peut influencer le métabolisme cellulaire et énergétique.
MétabolismeÉnergie cellulaire
#5
Y a-t-il des symptômes généraux associés au PRC1 ?
Des symptômes comme la fatigue et des anomalies de croissance peuvent être observés.
FatigueAnomalies de croissance
Prévention
5
#1
Peut-on prévenir les anomalies liées au PRC1 ?
La prévention est difficile, mais un mode de vie sain peut réduire certains risques.
PréventionMode de vie sain
#2
Y a-t-il des tests de dépistage pour le PRC1 ?
Actuellement, il n'existe pas de tests de dépistage standardisés pour les anomalies du PRC1.
DépistageAnomalies génétiques
#3
Les antécédents familiaux influencent-ils le risque ?
Oui, des antécédents familiaux de cancers peuvent augmenter le risque d'anomalies du PRC1.
Antécédents familiauxRisque génétique
#4
Des conseils génétiques sont-ils disponibles ?
Des conseils génétiques peuvent aider à évaluer le risque et à discuter des options de prévention.
Conseils génétiquesÉvaluation du risque
#5
L'alimentation joue-t-elle un rôle dans la prévention ?
Une alimentation équilibrée peut contribuer à la santé cellulaire, mais ne prévient pas spécifiquement les anomalies du PRC1.
AlimentationSanté cellulaire
Traitements
5
#1
Quels traitements ciblent le PRC1 ?
Des inhibiteurs de la méthylation des histones et des thérapies géniques sont explorés.
Inhibiteurs de méthylationThérapie génique
#2
La chimiothérapie est-elle efficace contre les anomalies du PRC1 ?
La chimiothérapie peut être utilisée, mais son efficacité dépend du type de cancer associé.
ChimiothérapieCancer
#3
Des traitements expérimentaux existent-ils pour le PRC1 ?
Oui, des traitements expérimentaux sont en cours d'évaluation dans des essais cliniques.
Traitements expérimentauxEssais cliniques
#4
Le PRC1 peut-il être ciblé par des médicaments spécifiques ?
Des recherches sont en cours pour développer des médicaments ciblant spécifiquement le PRC1.
Médicaments ciblésRecherche
#5
Les thérapies combinées sont-elles efficaces pour le PRC1 ?
Les thérapies combinées peuvent améliorer l'efficacité des traitements contre les cancers liés au PRC1.
Thérapies combinéesEfficacité des traitements
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir avec le PRC1 ?
Des complications incluent des cancers avancés et des troubles de développement sévères.
ComplicationsCancers avancés
#2
Le PRC1 est-il lié à des maladies auto-immunes ?
Des études suggèrent un lien potentiel entre le PRC1 et certaines maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunesRecherche
#3
Les complications sont-elles réversibles ?
Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être irréversibles.
Complications réversiblesGestion des symptômes
#4
Le PRC1 affecte-t-il la qualité de vie ?
Oui, les anomalies du PRC1 peuvent significativement affecter la qualité de vie des patients.
Qualité de vieAnomalies génétiques
#5
Y a-t-il des complications neurologiques associées ?
Certaines anomalies du PRC1 peuvent entraîner des complications neurologiques, comme des troubles cognitifs.
Complications neurologiquesTroubles cognitifs
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les facteurs de risque pour le PRC1 ?
Les facteurs incluent des mutations génétiques, des antécédents familiaux et des expositions environnementales.
Facteurs de risqueMutations génétiques
#2
L'âge est-il un facteur de risque pour le PRC1 ?
Oui, certains types de cancers liés au PRC1 sont plus fréquents chez les personnes âgées.
ÂgeCancers
#3
Les facteurs environnementaux influencent-ils le PRC1 ?
Des expositions à des agents cancérigènes peuvent augmenter le risque d'anomalies du PRC1.
Facteurs environnementauxAgents cancérigènes
#4
Le sexe joue-t-il un rôle dans le risque de PRC1 ?
Oui, certains cancers liés au PRC1 montrent des différences de prévalence entre les sexes.
SexePrévalence des cancers
#5
Le mode de vie influence-t-il le risque de PRC1 ?
Un mode de vie malsain, comme le tabagisme, peut augmenter le risque d'anomalies du PRC1.
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Laboratoty of Cellular and Molecular Chemistry, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Black Family Stem Cell Institute, The Tisch Cancer Institute, Department of Cell, Developmental, and Regenerative Biology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, 1 Gustave L. Levy Place, New York, NY 10029, USA. Electronic address: elena.ezhkova@mssm.edu.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Department of Plant Biology, Swedish University of Agricultural Sciences and Linnean Center for Plant Biology, 75007, Uppsala, Sweden. koehler@mpimp-golm.mpg.de.
Max Planck Institute of Molecular Plant Physiology, Potsdam, 14476, Potsdam-Golm, Germany. koehler@mpimp-golm.mpg.de.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Division of Stem Cell and Molecular Medicine, Center for Stem Cell Biology and Regenerative Medicine, The Institute of Medical Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Division of Stem Cell and Molecular Medicine, Center for Stem Cell Biology and Regenerative Medicine, The Institute of Medical Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Center for Integrative Chemical Biology and Drug Discovery, Division of Chemical Biology and Medicinal Chemistry, UNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Center for Integrative Chemical Biology and Drug Discovery, Division of Chemical Biology and Medicinal Chemistry, UNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Center for Integrative Chemical Biology and Drug Discovery, Division of Chemical Biology and Medicinal Chemistry, UNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Black Family Stem Cell Institute, The Tisch Cancer Institute, Department of Cell, Developmental, and Regenerative Biology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, 1 Gustave L. Levy Place, New York, NY 10029, USA.
Publications dans "Complexe répresseur Polycomb-1" :
Department of Genetics, Albert Einstein College of Medicine, 1300 Morris Park Avenue, Bronx, NY 10461, USA; Department of Neurology, Albert Einstein College of Medicine, 1300 Morris Park Avenue, Bronx, NY 10461, USA; Department of Neuroscience, Albert Einstein College of Medicine, 1300 Morris Park Avenue, Bronx, NY 10461, USA.
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Unsupervised machine learning methods are important analytical tools that can facilitate the analysis and interpretation of high-dimensional data. Unsupervised machine learning methods identify latent...
Quantifying the severity of head shape deformity and establishing a threshold for operative intervention remains challenging in patients with metopic craniosynostosis (MCS). This study combines three-...
Head computed tomography scans from subjects with MCS and normal controls (5 to 15 months of age) were used for objective three-dimensional shape analysis using ShapeWorks software and in a survey for...
One hundred twenty-four computed tomography scans were used to develop the model; 50 (24% MCS, 76% controls) were rated by 36 craniofacial surgeons, with an average of 20.8 ratings per skull. The inte...
This study describes a novel metric to quantify the head shape deformity associated with MCS and contextualizes the results using clinical assessments of head shapes by craniofacial experts. This metr...
To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these ...
We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns m...
Progression marker patterns were identified and exhibited high stability in a repeatability experiment with 20 random sub-cohorts of the overall cohort. The 4 top-ranked progression markers were consi...
Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome. Local tracking of pattern transitions reveals pathways of radiological disease progression from health...
• Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. • Local tracking of pattern transitions reveals pathw...
Treatment and preventative advances for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have been slow due, in part, to limited subphenotypes. We tested if unsupervised machine learning on CT images woul...
New CT emphysema subtypes were identified by unsupervised machine learning on only the texture and location of emphysematous regions on CT scans from 2853 participants in the Subpopulations and Interm...
The algorithm discovered six reproducible (interlearner intraclass correlation coefficient, 0.91-1.00) CT emphysema subtypes. The most common subtype in SPIROMICS, the combined bronchitis-apical subty...
Large-scale unsupervised machine learning on CT scans defined six reproducible, familiar CT emphysema subtypes that suggest paths to specific diagnosis and personalised therapies in COPD and pre-COPD....
Inverse design of short single-stranded RNA and DNA sequences (aptamers) is the task of finding sequences that satisfy a set of desired criteria. Relevant criteria may be, for example, the presence of...
The purpose of this study was to introduce a new machine learning approach for differentiation of a pachychoroid from a healthy choroid based on enhanced depth-optical coherence tomography (EDI-OCT) i...
Integrative taxonomy, combining data from multiple axes of biologically relevant variation, is a major goal of systematics. Ideally, such taxonomies will derive from similarly integrative species-deli...
The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The...
Baseline demographics, heart failure hospitalization, and all-cause mortality data were obtained for all adult patients who underwent transthoracic echocardiography at Mayo Clinic Rochester in 2015. P...
Among 24,414 patients (mean age, 63.6 ± 16.2 years), all-cause mortality occurred in 4,612 patients (18.9%) during a median follow-up period of 3.1 years. The algorithm determined three clusters with ...
Unsupervised machine learning identified physiologically and prognostically distinct clusters on the basis of nine diastolic function Doppler variables. The clusters can be potentially applied in echo...
The symptoms of diseases can vary among individuals and may remain undetected in the early stages. Detecting these symptoms is crucial in the initial stage to effectively manage and treat cases of var...
Significant regional variations in the HIV epidemic hurt effective common interventions in sub-Saharan Africa. It is crucial to analyze HIV positivity distributions within clusters and assess the homo...
We used an agglomerative hierarchical, unsupervised machine learning, approach for clustering to analyse data for 146,733 male and 155,622 female respondents from 13 sub-Saharan African countries with...
Two principal components were obtained, with the first describing 62.3% and 70.1% and the second explaining 18.3% and 20.6% variance of the total socio-behavioural variation in females and males, resp...
The findings provide a potential use of unsupervised machine learning approaches for substantially identifying clustered countries based on the underlying socio-behavioural characteristics....