Le diagnostic repose sur des tests biochimiques et des analyses protéomiques.
Protéines désordonnéesDiagnostic médical
#2
Quels tests sont utilisés pour les IDP ?
Des techniques comme la spectroscopie RMN et la chromatographie sont courantes.
SpectroscopieChromatographie
#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 médicaleProtéines désordonnées
#4
Y a-t-il des biomarqueurs pour les IDP ?
Certaines IDP peuvent servir de biomarqueurs, mais cela reste en recherche.
BiomarqueursProtéines désordonnées
#5
Les tests génétiques aident-ils pour les IDP ?
Les tests génétiques peuvent identifier des mutations, mais pas spécifiquement les IDP.
Tests génétiquesProtéines désordonnées
Symptômes
5
#1
Quels symptômes sont associés aux IDP ?
Les symptômes varient selon la maladie, incluant fatigue, douleurs et troubles neurologiques.
SymptômesProtéines désordonnées
#2
Les IDP causent-elles des troubles neurologiques ?
Oui, certaines IDP sont liées à des maladies neurodégénératives comme Alzheimer.
Maladies neurodégénérativesProtéines désordonnées
#3
Les IDP sont-elles liées à des cancers ?
Certaines IDP sont impliquées dans la régulation tumorale et peuvent favoriser le cancer.
CancerProtéines désordonnées
#4
Peut-on avoir des symptômes sans IDP ?
Oui, de nombreux symptômes peuvent être causés par d'autres facteurs non liés aux IDP.
SymptômesProtéines désordonnées
#5
Les IDP provoquent-elles des douleurs articulaires ?
Certaines maladies associées aux IDP peuvent entraîner des douleurs articulaires.
Douleurs articulairesProtéines 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.
PréventionProtéines désordonnées
#2
L'alimentation influence-t-elle les IDP ?
Une alimentation équilibrée peut soutenir la santé cellulaire, mais ne prévient pas directement les IDP.
AlimentationProtéines désordonnées
#3
Le stress affecte-t-il les IDP ?
Le stress peut exacerber les symptômes, mais ne cause pas directement les IDP.
StressProtéines 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 physiqueProtéines désordonnées
#5
Les contrôles médicaux réguliers sont-ils importants ?
Oui, des contrôles réguliers peuvent aider à détecter précocement des problèmes liés aux IDP.
Contrôles médicauxProtéines désordonnées
Traitements
5
#1
Comment traiter les maladies liées aux IDP ?
Le traitement dépend de la maladie spécifique et peut inclure médicaments et thérapies.
TraitementProtéines 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.
MédicamentsProtéines désordonnées
#3
La thérapie génique aide-t-elle avec les IDP ?
La thérapie génique est en recherche pour certaines maladies liées aux IDP.
Thérapie géniqueProtéines désordonnées
#4
Les traitements naturels sont-ils efficaces pour les IDP ?
Certains traitements naturels peuvent soulager les symptômes, mais manquent de preuves solides.
Traitements naturelsProtéines 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.
PhysiothérapieProtéines désordonnées
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir avec les IDP ?
Les complications incluent des troubles neurologiques, des cancers et des maladies auto-immunes.
ComplicationsProtéines désordonnées
#2
Les IDP peuvent-elles entraîner des maladies chroniques ?
Oui, certaines IDP sont associées à des maladies chroniques comme la fibromyalgie.
Maladies chroniquesProtéines 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.
RécidiveProtéines 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 vieProtéines 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 mentauxProtéines 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 risqueProtéines désordonnées
#2
L'hérédité joue-t-elle un rôle dans les IDP ?
Oui, certaines IDP ont une composante héréditaire, augmentant le risque de maladies.
HéréditéProtéines 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.
ToxinesProtéines 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 vieProtéines 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.
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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" :
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" :
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.
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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...
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 ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
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...
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....
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...
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....
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...
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....
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 ...
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