Titre : Analyse des flux métaboliques

Analyse des flux métaboliques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer un déséquilibre métabolique ?

Des tests sanguins et des analyses de flux métaboliques sont utilisés.
Déséquilibre métabolique Analyse des flux métaboliques
#2

Quels tests sont utilisés pour l'analyse des flux ?

Les tests incluent la spectrométrie de masse et la résonance magnétique.
Spectrométrie de masse Résonance magnétique
#3

Quels marqueurs sont analysés dans les flux métaboliques ?

Les acides aminés, les acides gras et les glucides sont souvent mesurés.
Acides aminés Glucides
#4

Comment évaluer l'efficacité métabolique ?

L'efficacité est évaluée par le rapport entre les produits et les réactifs dans les voies.
Efficacité métabolique Voies métaboliques
#5

Quels outils informatiques sont utilisés pour l'analyse ?

Des logiciels comme Flux Balance Analysis (FBA) sont couramment utilisés.
Analyse de flux Logiciels de modélisation

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent un déséquilibre métabolique ?

Fatigue, prise de poids, et troubles digestifs peuvent être des signes.
Fatigue Troubles digestifs
#2

Comment les symptômes varient selon les métabolites ?

Les symptômes dépendent des métabolites affectés, comme l'insuline ou le glucose.
Insuline Glucose
#3

Les symptômes sont-ils toujours visibles ?

Non, certains déséquilibres peuvent être asymptomatiques au début.
Asymptomatique Déséquilibre métabolique
#4

Quels signes cliniques sont associés aux troubles métaboliques ?

Obésité, hypertension et anomalies lipidiques sont des signes cliniques fréquents.
Obésité Hypertension
#5

Les symptômes peuvent-ils évoluer rapidement ?

Oui, certains déséquilibres peuvent entraîner des symptômes aigus rapidement.
Symptômes aigus Déséquilibre métabolique

Prévention 5

#1

Comment prévenir les déséquilibres métaboliques ?

Une alimentation équilibrée et l'exercice régulier sont essentiels pour la prévention.
Alimentation équilibrée Prévention
#2

Le suivi médical est-il important ?

Oui, des bilans réguliers aident à détecter les déséquilibres précocement.
Suivi médical Dépistage précoce
#3

Quels facteurs de mode de vie influencent le métabolisme ?

Le stress, le sommeil et l'alimentation influencent tous le métabolisme.
Stress Sommeil
#4

Les habitudes alimentaires peuvent-elles être modifiées ?

Oui, des changements progressifs dans l'alimentation peuvent prévenir les déséquilibres.
Habitudes alimentaires Prévention
#5

L'éducation nutritionnelle est-elle utile ?

Oui, elle aide à comprendre l'importance d'une bonne nutrition pour le métabolisme.
Éducation nutritionnelle Nutrition

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les déséquilibres ?

Les traitements incluent des modifications diététiques et des médicaments.
Modifications diététiques Médicaments
#2

Comment la nutrition influence-t-elle le métabolisme ?

Une nutrition adéquate peut rétablir l'équilibre métabolique et améliorer la santé.
Nutrition Santé métabolique
#3

Les suppléments peuvent-ils aider ?

Oui, certains suppléments comme les oméga-3 peuvent améliorer le métabolisme.
Suppléments Oméga-3
#4

Quel rôle joue l'exercice dans le traitement ?

L'exercice régulier aide à réguler le métabolisme et à perdre du poids.
Exercice Régulation métabolique
#5

Les traitements sont-ils personnalisés ?

Oui, les traitements doivent être adaptés aux besoins individuels du patient.
Traitement personnalisé Besoins individuels

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent le diabète, les maladies cardiovasculaires et l'obésité.
Diabète Maladies cardiovasculaires
#2

Comment les complications affectent-elles la santé ?

Elles peuvent entraîner des problèmes de santé chroniques et réduire la qualité de vie.
Santé chronique Qualité de vie
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié.
Complications réversibles Traitement
#4

Quel est l'impact psychologique des complications ?

Les complications peuvent entraîner de l'anxiété et de la dépression chez les patients.
Anxiété Dépression
#5

Les complications métaboliques sont-elles fréquentes ?

Oui, elles sont de plus en plus courantes dans les sociétés modernes.
Complications métaboliques Sociétés modernes

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

L'obésité, le manque d'exercice et une mauvaise alimentation sont des facteurs clés.
Obésité Mauvaise alimentation
#2

L'hérédité joue-t-elle un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de troubles métaboliques augmentent le risque.
Hérédité Antécédents familiaux
#3

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut perturber le métabolisme et augmenter les risques.
Stress chronique Perturbation métabolique
#4

L'âge influence-t-il le risque de déséquilibre ?

Oui, le risque augmente avec l'âge en raison de changements physiologiques.
Âge Changements physiologiques
#5

Les habitudes de vie peuvent-elles être modifiées ?

Oui, des changements dans le mode de vie peuvent réduire les facteurs de risque.
Habitudes de vie Réduction des risques
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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 22/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Fredric E Wondisford

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Rutgers-Robert Wood Johnson Medical School, New Brunswick, NJ 08901, USA.
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Yair Shachar-Hill

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.

Zoran Nikoloski

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Jason A Papin

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Engineering, University of Virginia , Charlottesville, Virginia, USA.

Yujue Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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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Xiaoyang Su

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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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Joshua A M Kaste

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.
  • Department of Plant Biology, Michigan State University, East Lansing, Michigan, USA.

Ganesh Sriram

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA.

Roland Nilsson

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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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Jamey D Young

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.

Mariëlle P K J Engelen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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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John J Thaden

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Gabriella A M Ten Have

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Affiliations :
  • Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Nicolaas E P Deutz

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Translational Research in Aging & Longevity, Dept of Health and Kinesiology, Texas A&M University, College Station, TX, USA.
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Xueqin Lv

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Affiliations :
  • 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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Long Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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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Kayvan R Keshari

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Affiliations :
  • 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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Sangmoo Jeong

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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Bonnie V Dougherty

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomedical Engineering, University of Virginia, Charlottesville, VA, 22908, USA.

Chi Song

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Biostatistics, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA.
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Sources (10000 au total)

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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...