Titre : Protéines intrinsèquement désordonnées

Protéines intrinsèquement désordonnées : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

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.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" : Voir toutes les publications (6)

Alexander Miguel Monzon

5 publications dans cette catégorie

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

Marco Necci

5 publications dans cette catégorie

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

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.
Publications dans "Protéines intrinsèquement désordonnées" :

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)

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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...

Pulmonary emphysema subtypes defined by unsupervised machine learning on CT scans.

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....

Unsupervised Machine Learning for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function and Risk Stratification.

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...

Use of unsupervised machine learning to characterise HIV predictors in sub-Saharan Africa.

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....