Titre : Protéines intrinsèquement désordonnées

Protéines intrinsèquement désordonnées : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une maladie liée aux IDP ?

Le diagnostic repose sur des tests biochimiques et des analyses protéomiques.
Protéines désordonnées Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour les IDP ?

Des techniques comme la spectroscopie RMN et la chromatographie sont courantes.
Spectroscopie Chromatographie
#3

Les IDP peuvent-elles être détectées par imagerie ?

Non, l'imagerie ne détecte pas directement les IDP, mais peut montrer des effets cellulaires.
Imagerie médicale Protéines désordonnées
#4

Y a-t-il des biomarqueurs pour les IDP ?

Certaines IDP peuvent servir de biomarqueurs, mais cela reste en recherche.
Biomarqueurs Protéines désordonnées
#5

Les tests génétiques aident-ils pour les IDP ?

Les tests génétiques peuvent identifier des mutations, mais pas spécifiquement les IDP.
Tests génétiques Protéines désordonnées

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés aux IDP ?

Les symptômes varient selon la maladie, incluant fatigue, douleurs et troubles neurologiques.
Symptômes Protéines désordonnées
#2

Les IDP causent-elles des troubles neurologiques ?

Oui, certaines IDP sont liées à des maladies neurodégénératives comme Alzheimer.
Maladies neurodégénératives Protéines désordonnées
#3

Les IDP sont-elles liées à des cancers ?

Certaines IDP sont impliquées dans la régulation tumorale et peuvent favoriser le cancer.
Cancer Protéines désordonnées
#4

Peut-on avoir des symptômes sans IDP ?

Oui, de nombreux symptômes peuvent être causés par d'autres facteurs non liés aux IDP.
Symptômes Protéines désordonnées
#5

Les IDP provoquent-elles des douleurs articulaires ?

Certaines maladies associées aux IDP peuvent entraîner des douleurs articulaires.
Douleurs articulaires Protéines désordonnées

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les maladies liées aux IDP ?

La prévention est difficile, mais un mode de vie sain peut réduire les risques.
Prévention Protéines désordonnées
#2

L'alimentation influence-t-elle les IDP ?

Une alimentation équilibrée peut soutenir la santé cellulaire, mais ne prévient pas directement les IDP.
Alimentation Protéines désordonnées
#3

Le stress affecte-t-il les IDP ?

Le stress peut exacerber les symptômes, mais ne cause pas directement les IDP.
Stress Protéines désordonnées
#4

L'exercice physique aide-t-il avec les IDP ?

Oui, l'exercice régulier peut améliorer la santé générale et réduire certains symptômes.
Exercice physique Protéines désordonnées
#5

Les contrôles médicaux réguliers sont-ils importants ?

Oui, des contrôles réguliers peuvent aider à détecter précocement des problèmes liés aux IDP.
Contrôles médicaux Protéines désordonnées

Traitements 5

#1

Comment traiter les maladies liées aux IDP ?

Le traitement dépend de la maladie spécifique et peut inclure médicaments et thérapies.
Traitement Protéines désordonnées
#2

Y a-t-il des médicaments spécifiques pour les IDP ?

Il n'existe pas de médicaments spécifiques, mais des traitements ciblent les symptômes.
Médicaments Protéines désordonnées
#3

La thérapie génique aide-t-elle avec les IDP ?

La thérapie génique est en recherche pour certaines maladies liées aux IDP.
Thérapie génique Protéines désordonnées
#4

Les traitements naturels sont-ils efficaces pour les IDP ?

Certains traitements naturels peuvent soulager les symptômes, mais manquent de preuves solides.
Traitements naturels Protéines désordonnées
#5

La physiothérapie aide-t-elle avec les IDP ?

Oui, la physiothérapie peut aider à gérer les symptômes et améliorer la qualité de vie.
Physiothérapie Protéines désordonnées

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les IDP ?

Les complications incluent des troubles neurologiques, des cancers et des maladies auto-immunes.
Complications Protéines désordonnées
#2

Les IDP peuvent-elles entraîner des maladies chroniques ?

Oui, certaines IDP sont associées à des maladies chroniques comme la fibromyalgie.
Maladies chroniques Protéines désordonnées
#3

Y a-t-il des risques de récidive avec les IDP ?

Certaines maladies liées aux IDP peuvent avoir des risques de récidive, selon le cas.
Récidive Protéines désordonnées
#4

Les IDP peuvent-elles affecter la qualité de vie ?

Oui, les IDP peuvent gravement affecter la qualité de vie en raison des symptômes chroniques.
Qualité de vie Protéines désordonnées
#5

Les IDP sont-elles liées à des troubles mentaux ?

Certaines études suggèrent un lien entre IDP et troubles mentaux, mais les recherches continuent.
Troubles mentaux Protéines désordonnées

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les IDP ?

Les facteurs incluent des prédispositions génétiques, l'âge et des facteurs environnementaux.
Facteurs de risque Protéines désordonnées
#2

L'hérédité joue-t-elle un rôle dans les IDP ?

Oui, certaines IDP ont une composante héréditaire, augmentant le risque de maladies.
Hérédité Protéines désordonnées
#3

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

Oui, l'exposition à certaines toxines peut augmenter le risque de maladies liées aux IDP.
Toxines Protéines désordonnées
#4

Le mode de vie affecte-t-il le risque d'IDP ?

Un mode de vie malsain, comme le tabagisme, peut augmenter le risque de maladies liées aux IDP.
Mode de vie Protéines désordonnées
#5

Les infections peuvent-elles être un facteur de risque ?

Certaines infections virales sont associées à un risque accru de maladies liées aux IDP.
Infections Protéines désordonnées
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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 26/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Vladimir N Uversky

9 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • USF Health Byrd Alzheimer's Research Institute, Morsani College of Medicine, University of South Florida, Tampa, FL USA.

Damiano Piovesan

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" : Voir toutes les publications (8)

Silvio C E Tosatto

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" : Voir toutes les publications (8)

Lukasz Kurgan

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Computer Science, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23284, USA.
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Alexander Miguel Monzon

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy.
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Marco Necci

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padua, Padua, Italy.
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Prakash Kulkarni

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical Oncology and Therapeutics Research, City of Hope National Medical Center, Duarte, CA 91010, USA. pkulkarni@coh.org.

Bi Zhao

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Computer Science, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23284, USA.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Federica Quaglia

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

András Hatos

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, University of Padua, Padua, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Norman E Davey

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Cancer Biology, The Institute of Cancer Research, 237 Fulham Road, London, SW3 6JB, UK.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Stefano Gianni

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Istituto Pasteur-Fondazione Cenci Bolognetti, Dipartimento di Scienze Biochimiche "A. Rossi Fanelli" and Istituto di Biologia e Patologia Molecolari del CNR, Sapienza Università di Roma, 00185 Rome, Italy Stefano.gianni@uniroma1.it.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Peter Tompa

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • VIB Center for Structural Biology (CSB), VIB Flemish Institute for Biotechnology, Brussels, 1050, Belgium.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Ivan Mičetić

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dept. of Biomedical Sciences, University of Padua, Via Ugo Bassi 58/B, Padua 35121, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Lisanna Paladin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dept. of Biomedical Sciences, University of Padua, Via Ugo Bassi 58/B, Padua 35121, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Zsuzsanna Dosztányi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dept. of Biochemistry, ELTE Eötvös Loránd University, Budapest, Hungary.
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Wim F Vranken

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels, ULB/VUB, Triomflaan, BC building, 6th floor, CP 263, 1050 Brussels, Belgium.
  • Structural Biology Brussels, Vrije Universiteit Brussel, Pleinlaan 2, 1050 Brussels, Belgium.
  • Centre for Structural Biology, VIB, Pleinlaan 2, 1050 Brussels, Belgium.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Gustavo Parisi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dept. of Science and Technology, Universidad Nacional de Quilmes, Buenos Aires, Argentina.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

H Jane Dyson

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Integrative Structural and Computational Biology and Skaggs Institute of Chemical Biology, The Scripps Research Institute, 10550 North Torrey Pines Road, La Jolla, CA 92037, USA. Electronic address: dyson@scripps.edu.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

Francesca Troilo

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Istituto Pasteur-Fondazione Cenci Bolognetti, Dipartimento di Scienze Biochimiche "A. Rossi Fanelli" and Istituto di Biologia e Patologia Molecolari del CNR, Sapienza Università di Roma, 00185 Rome, Italy.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

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.

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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...