Titre : Protéines de maintenance des minichromosomes

Protéines de maintenance des minichromosomes : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie des protéines MCM ?

Des tests génétiques et des analyses de protéines peuvent identifier des anomalies.
Protéines de maintenance des minichromosomes Tests génétiques
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer les MCM ?

L'immunobuvardage et la PCR sont couramment utilisés pour évaluer les MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Immunobuvardage
#3

Les niveaux de MCM peuvent-ils être mesurés ?

Oui, les niveaux de MCM peuvent être mesurés par des techniques de biologie moléculaire.
Protéines de maintenance des minichromosomes Biologie moléculaire
#4

Quels marqueurs sont associés aux MCM ?

Les marqueurs de prolifération cellulaire, comme Ki-67, sont souvent associés aux MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Marqueurs tumoraux
#5

Les MCM sont-elles liées à des cancers spécifiques ?

Oui, des niveaux élevés de MCM sont souvent associés à divers types de cancers.
Protéines de maintenance des minichromosomes Cancers

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent une dysfonction des MCM ?

Des anomalies dans la réplication de l'ADN peuvent entraîner des symptômes variés.
Protéines de maintenance des minichromosomes Dysfonctionnement cellulaire
#2

Les symptômes sont-ils spécifiques aux MCM ?

Non, les symptômes peuvent varier selon le type de maladie associée aux MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Maladies génétiques
#3

Comment les MCM affectent-elles la santé cellulaire ?

Une mauvaise fonction des MCM peut entraîner des erreurs dans la réplication de l'ADN.
Protéines de maintenance des minichromosomes Santé cellulaire
#4

Les MCM sont-elles liées à des symptômes neurologiques ?

Certaines études suggèrent un lien entre les MCM et des troubles neurologiques.
Protéines de maintenance des minichromosomes Troubles neurologiques
#5

Peut-on observer des symptômes précoces de dysfonction MCM ?

Oui, des signes précoces peuvent inclure des anomalies de croissance cellulaire.
Protéines de maintenance des minichromosomes Croissance cellulaire

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les anomalies des MCM ?

Une bonne hygiène de vie et un suivi médical régulier peuvent aider à prévenir.
Protéines de maintenance des minichromosomes Prévention des maladies
#2

Y a-t-il des tests de dépistage pour les MCM ?

Des tests génétiques peuvent être proposés pour les personnes à risque élevé.
Protéines de maintenance des minichromosomes Dépistage génétique
#3

L'alimentation influence-t-elle les MCM ?

Une alimentation équilibrée peut soutenir la santé cellulaire et la fonction des MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Nutrition
#4

Le stress affecte-t-il les MCM ?

Le stress chronique peut perturber la fonction cellulaire, y compris celle des MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Stress
#5

Les exercices physiques aident-ils les MCM ?

Oui, l'exercice régulier peut améliorer la santé cellulaire et la fonction des MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Exercice physique

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent les MCM ?

Des inhibiteurs spécifiques de MCM sont en cours de développement pour le cancer.
Protéines de maintenance des minichromosomes Inhibiteurs
#2

Les thérapies géniques peuvent-elles aider ?

Oui, la thérapie génique pourrait corriger les anomalies des MCM dans certains cas.
Protéines de maintenance des minichromosomes Thérapie génique
#3

Y a-t-il des médicaments pour les MCM ?

Des médicaments ciblant la voie de réplication de l'ADN sont en développement.
Protéines de maintenance des minichromosomes Médicaments anticancéreux
#4

Comment la chimiothérapie affecte-t-elle les MCM ?

La chimiothérapie peut perturber la fonction des MCM, affectant la réplication cellulaire.
Protéines de maintenance des minichromosomes Chimiothérapie
#5

Les traitements sont-ils personnalisés pour les MCM ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils de MCM des patients.
Protéines de maintenance des minichromosomes Médecine personnalisée

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des anomalies MCM ?

Des complications incluent des cancers, des troubles de croissance et des maladies génétiques.
Protéines de maintenance des minichromosomes Complications
#2

Les anomalies MCM sont-elles héréditaires ?

Certaines anomalies peuvent être héréditaires, augmentant le risque de maladies.
Protéines de maintenance des minichromosomes Hérédité
#3

Comment les MCM affectent-elles le vieillissement ?

Des dysfonctionnements des MCM peuvent accélérer le vieillissement cellulaire et tissulaire.
Protéines de maintenance des minichromosomes Vieillissement
#4

Les MCM sont-elles liées à des maladies auto-immunes ?

Des recherches suggèrent un lien potentiel entre les MCM et certaines maladies auto-immunes.
Protéines de maintenance des minichromosomes Maladies auto-immunes
#5

Les anomalies MCM peuvent-elles causer des troubles neurologiques ?

Oui, des anomalies dans les MCM peuvent être associées à des troubles neurologiques.
Protéines de maintenance des minichromosomes Troubles neurologiques

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'anomalies MCM ?

Des facteurs génétiques, environnementaux et liés au mode de vie peuvent augmenter le risque.
Protéines de maintenance des minichromosomes Facteurs de risque
#2

L'exposition à des toxines influence-t-elle les MCM ?

Oui, l'exposition à certaines toxines peut perturber la fonction des MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Toxines
#3

Le tabagisme affecte-t-il les MCM ?

Le tabagisme est un facteur de risque connu pour des anomalies dans la fonction des MCM.
Protéines de maintenance des minichromosomes Tabagisme
#4

Le vieillissement est-il un facteur de risque pour les MCM ?

Oui, le vieillissement peut affecter la fonction des MCM et augmenter le risque de maladies.
Protéines de maintenance des minichromosomes Vieillissement
#5

Les antécédents familiaux influencent-ils les MCM ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies liées aux MCM peuvent augmenter le risque.
Protéines de maintenance des minichromosomes Antécédents familiaux
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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 02/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Qing Yang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China.
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Binhui Xie

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  • Department of Hepatobiliary Surgery, The First Affiliated Hospital of Gannan Medical University, Ganzhou, 341000, China.
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Hui Tang

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Affiliations :
  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China.
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Wei Meng

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Affiliations :
  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China.
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Changchang Jia

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  • Cell-gene Therapy Translational Medicine Research Center, The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510630, China.
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Xiaomei Zhang

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  • Guangdong Key Laboratory of Liver Disease Research, The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, 510630, China.
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Yi Zhang

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Affiliations :
  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China.
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Jianwen Zhang

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Affiliations :
  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China. zhjianw2@mail.sysu.edu.cn.
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Heping Li

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  • Department of Medical Oncology of the Eastern Hospital, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Zhongshan Er Road, Guangzhou, 510080, China. drliheping@163.com.
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Binsheng Fu

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  • Department of Hepatic Surgery and Liver transplantation Center of the Third Affiliated Hospital, Organ Transplantation Institute, Sun Yat-sen University, Organ Transplantation Research Center of Guangdong Province, 600# Tianhe Road, Guangzhou, 510630, China. fubinsh@mail.sysu.edu.cn.
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Jie Huang

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  • Department of Thoracic Surgery, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, Hubei 430060, P.R. China.
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Cheng Li

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  • State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-Sen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Ophthalmology and Visual Science, Guangzhou, China.
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Guangyu Li

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  • Center for Reproductive Medicine, Shandong University, National Research Center for Assisted Reproductive Technology and Reproductive Genetics, and Key Laboratory of Reproductive Endocrinology (Shandong University), Ministry of Education, Jinan, Shandong, People's Republic of China.
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Gunjan Mehta

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Affiliations :
  • Department of Biotechnology, Indian Institute of Technology Hyderabad, Kandi, Telangana, India.
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Kaustuv Sanyal

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Affiliations :
  • Molecular Biology and Genetics Unit, Jawaharlal Nehru Center for Advanced Scientific Research, Bangalore, India.
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Suman Abhishek

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Affiliations :
  • Department of Biotechnology, Indian Institute of Technology Hyderabad, Kandi, Telangana, India.
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Eerappa Rajakumara

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Affiliations :
  • Department of Biotechnology, Indian Institute of Technology Hyderabad, Kandi, Telangana, India.
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Santanu K Ghosh

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Affiliations :
  • Department of Biosciences and Bioengineering, Indian Institute of Technology Bombay, Powai, Mumbai, India.
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Prerna Dabral

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Affiliations :
  • Department of Microbiology and Immunology, University of Nevada, Reno School of Medicine, Reno, Nevada, USA.
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Timsy Uppal

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Affiliations :
  • Department of Microbiology and Immunology, University of Nevada, Reno School of Medicine, Reno, Nevada, USA.
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Sources (10000 au total)

Validation of deep learning-based computer-aided detection software use for interpretation of pulmonary abnormalities on chest radiographs and examination of factors that influence readers' performance and final diagnosis.

To evaluate the performance of a deep learning-based computer-aided detection (CAD) software for detecting pulmonary nodules, masses, and consolidation on chest radiographs (CRs) and to examine the ef... The CRs of 453 patients were retrospectively selected from two institutions. Among these CRs, 60 images with abnormal findings (pulmonary nodules, masses, and consolidation) and 140 without abnormal f... The mean wAFROC FOM score of the 12 readers significantly improved from 0.746 to 0.810 with software assistance (P = 0.007). In the reader group with < 6 years of experience, the mean FOM score signif... CAD software use improved doctors' performance in detecting nodules/masses and consolidation on CRs, particularly for non-expert doctors, by preventing doctors from missing distinct lesions rather tha...

Image feature index: A novel metric for quantifying chest radiographic image quality.

Radiographic X-ray imaging is a common clinical examination. Current objective methods for quantifying image quality for radiographs struggle to capture the combined impact of factors throughout the i... We proposed the image feature index (IFI) to comprehensively quantify radiographic X-ray image quality. We also aimed to study the correlation between IFI and observer-perceived image quality for ches... The IFI algorithm was developed, which measured the amount of information, textural features, and noise in the image. A total of 70 chest phantom radiographs were generated under 60-120 kV and 0.2-80 ... The curves of IFI versus DAP and IFI versus EI both demonstrated a similar three-stage form where IFI is above zero: in the first stage, IFI increases rapidly with increased DAP or EI, whereas in the ... IFI is a feasible and efficient descriptor for image quality for chest radiographs. Future studies with larger sample sizes and sample types are needed to confirm the feasibility of IFI for other exam...

Deep learning image reconstruction algorithm: impact on image quality in coronary computed tomography angiography.

To perform a comprehensive intraindividual objective and subjective image quality evaluation of coronary CT angiography (CCTA) reconstructed with deep learning image reconstruction (DLIR) and to asses... Fifty-one patients (29 males) undergoing clinically indicated CCTA from April to December 2021 were prospectively enrolled. Fourteen datasets were reconstructed for each patient: three DLIR strength l... DLIR algorithm did not impact vascular attenuation (P ≥ 0.374). DLIR_H showed the lowest noise, comparable with ASiR-V 100% (P = 1) and significantly lower than other reconstructions (P ≤ 0.021). DLIR... DLIR_M significantly improves CCTA image quality and has very strong correlation with routinely applied ASiR-V 50% dataset in the diagnosis of CAD....

Ultra-low-dose computed tomography with deep learning reconstruction for craniosynostosis at radiation doses comparable to skull radiographs: a pilot study.

Craniofacial computed tomography (CT) is the diagnostic investigation of choice for craniosynostosis, but high radiation dose remains a concern.... To evaluate the image quality and diagnostic performance of an ultra-low-dose craniofacial CT protocol with deep learning reconstruction for diagnosis of craniosynostosis.... All children who underwent initial craniofacial CT for suspected craniosynostosis between September 2021 and September 2022 were included in the study. The ultra-low-dose craniofacial CT protocol usin... Among 29 patients (15 routine-dose CT and 14 ultra-low-dose CT), 23 patients had craniosynostosis. The 3-D volume-rendered images of ultra-low-dose CT without deep learning showed decreased image qual... In this pilot study, an ultra-low-dose CT protocol using radiation doses at a level similar to skull radiographs showed preserved diagnostic performance for craniosynostosis, but decreased image quali...

Radiographers' experiences of image interpretation training in a low-resource setting.

Radiographers extend their roles through formal and on-the-job training to keep up with clinical practice changes. One area of role extension that is now incorporated into undergraduate programmes is ... A qualitative phenomenological research design was employed to investigate the experiences of ten radiography graduates who were purposively selected from one higher education institution. Individual ... From the ten interviews conducted, teaching approach, clinical education, and assessment strategy emerged as areas of experience within the teaching and learning theme, while practitioner role modelli... The participants' experiences reflected a misalignment in the educational process due to inadequacies in the teaching approach, clinical education, and assessment strategies. Participants encountered ... While these findings are specific to the experiences of the participants, conducting similar research in comparable contexts and implementing competency-based image interpretation assessments could he...

UK reporting radiographers' perceptions of AI in radiographic image interpretation - Current perspectives and future developments.

Radiographer reporting is accepted practice in the UK. With a national shortage of radiographers and radiologists, artificial intelligence (AI) support in reporting may help minimise the backlog of un... A Qualtrics® survey was designed and piloted by a team of UK AI expert radiographers. This paper reports the third part of the survey, open to reporting radiographers only.... 86 responses were received. Respondents were confident in how an AI reached its decision (n = 53, 62%). Less than a third of respondents would be confident communicating the AI decision to stakeholder... Responses indicate that AI will have a strong impact on reporting radiographers' decision making in the future. Respondents are confident in how an AI makes decisions but less confident explaining thi... This survey clarifies UK reporting radiographers' perceptions of AI, used for image interpretation, highlighting key issues with AI integration....

Novel training approach to improve a cohort of radiographers' image interpretation skills of trauma chest radiographs.

Zambia is experiencing a critical shortage of radiologists responsible for interpreting X-ray images. Nine radiologists serve the entire population of over 18 million people. Consequently, referring p... A cohort of 27 radiographers employed at eight public hospitals in the Copperbelt Province of Zambia undertook a training intervention using face-to-face training and image discussions on the social m... The cohort of radiographers (n = 27) showed an improvement in their interpretation skills for trauma CXR images. The interpretation median scores ranged from approximately 82% to 93% in the pre-test a... This type of novel training intervention is urgently required in the Copperbelt Province of Zambia. The results show that the training process was implemented successfully to improve radiographers' im... Promoting radiographers' involvement in image interpretation will likely improve imaging services in Zambia, considering the critical shortage of radiologists....