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Techniques d'investigation
Techniques cytologiques
Analyse des flux métaboliques
Analyse des flux métaboliques : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Single-Cell Gene Expression Analysis
Diagnostic
5
Déséquilibre métabolique
Analyse des flux métaboliques
Spectrométrie de masse
Résonance magnétique
Efficacité métabolique
Voies métaboliques
Analyse de flux
Logiciels de modélisation
Symptômes
5
Fatigue
Troubles digestifs
Asymptomatique
Déséquilibre métabolique
Symptômes aigus
Déséquilibre métabolique
Prévention
5
Alimentation équilibrée
Prévention
Suivi médical
Dépistage précoce
Habitudes alimentaires
Prévention
Éducation nutritionnelle
Nutrition
Traitements
5
Modifications diététiques
Médicaments
Nutrition
Santé métabolique
Exercice
Régulation métabolique
Traitement personnalisé
Besoins individuels
Complications
5
Diabète
Maladies cardiovasculaires
Santé chronique
Qualité de vie
Complications réversibles
Traitement
Complications métaboliques
Sociétés modernes
Facteurs de risque
5
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 22/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Affiliations :
Department of Medicine, Rutgers-Robert Wood Johnson Medical School, New Brunswick, NJ 08901, USA.
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Department of Plant Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.
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Bioinformatics, Institute for Biochemistry and Biology, University of Potsdam, 14476, Potsdam, Germany. zniko@uni-potsdam.de.
Systems Biology and Mathematical Modeling, Max Planck Institute of Molecular Plant Physiology, 14476, Potsdam, Germany. zniko@uni-potsdam.de.
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Department of Biomedical Engineering, University of Virginia , Charlottesville, Virginia, USA.
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Department of Medicine, Rutgers-Robert Wood Johnson Medical School, New Brunswick, NJ 08901, USA.
Metabolomics Shared Resource, Rutgers Cancer Institute of New Jersey, New Brunswick, NJ 08903, USA.
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Department of Medicine, Rutgers-Robert Wood Johnson Medical School, New Brunswick, NJ 08901, USA.
Metabolomics Shared Resource, Rutgers Cancer Institute of New Jersey, New Brunswick, NJ 08903, USA.
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Department of Biochemistry and Molecular Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.
Department of Plant Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.
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Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA.
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Cardiovascular Medicine Unit, Department of Medicine (Solna), Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden; Division of Cardiovascular Medicine, Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden; Center for Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden. Electronic address: roland.nilsson@ki.se.
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Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Vanderbilt University, PMB 351604, Nashville, TN 37235-1604, USA; Department of Molecular Physiology and Biophysics, Vanderbilt University, PMB 351604, Nashville, TN 37235-1604, USA. Electronic address: j.d.young@vanderbilt.edu.
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Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA. Electronic address: mpkj.engelen@ctral.org.
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Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Key Laboratory of Carbohydrate Chemistry and Biotechnology, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi 214122, China; Science Center for Future Foods, Jiangnan University, Wuxi 214122, China.
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Key Laboratory of Carbohydrate Chemistry and Biotechnology, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi 214122, China; Science Center for Future Foods, Jiangnan University, Wuxi 214122, China. Electronic address: longliu@jiangnan.edu.cn.
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Department of Radiology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY 10065, USA.
Molecular Pharmacology Program, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY 10065, USA.
Physiology, Biophysics and Systems Biology Program, Weill Cornell Medical College, New York, NY 10065, USA.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA.
Institute for NanoBioTechnology, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA.
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2 publications dans cette catégorie
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Department of Biomedical Engineering, University of Virginia, Charlottesville, VA, 22908, USA.
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Division of Biostatistics, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA.
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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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