Plasma cell dyscrasiasPlasma cell dyscrasias (also termed plasma cell disorders and plasma cell proliferative diseases) are a spectrum of progressively more severe monoclonal gammopathies in which a clone or multiple clones of pre-malignant or malignant plasma cells (sometimes in association with lymphoplasmacytoid cells or B lymphocytes) over-produce and secrete into the blood stream a myeloma protein, i.e. an abnormal monoclonal antibody or portion thereof.
Random effects modelIn statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.
Effet WallaceL'Effet Wallace, évoqué pour la première fois en 1889 par Alfred Russel Wallace, est l'hypothèse que si deux organismes sont avantagés dans la compétition pour la survie, ils ont tendance à se reproduire préférentiellement ensemble (ce que l'on nomme un isolement reproductif), ce qui finalement aboutit à la création d'une nouvelle espèce, les hybrides entre les descendants de ces deux organismes et les autres représentants de l’espèce étant non viables.
CancérogenèseLa cancérogenèse est l'ensemble de phénomènes transformant une cellule normale en cellule cancéreuse. La formation d'une tumeur maligne met en jeu un ensemble d'événements qui aboutissent à une prolifération incontrôlée des cellules. Les tumeurs apparaissent lorsque environ une demi douzaine de gènes participant au contrôle de la croissance cellulaire ont muté. Cependant, normalement les systèmes de défenses de l'organisme doivent empêcher le cancer de se développer. Paradoxe de Peto Catégorie:Physiopathol
Fixed effects modelIn statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.
Multilevel modelMultilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level. An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped.
Quasi-espèce viraleUne quasi-espèce virale désigne en virologie une population de virions d'une même espèce, mais hétérogène et changeant, au sein d'un même organisme hôte. L'apparition d'un quasi-espèce virale est une conséquence de l'évolution et a principalement deux facteurs qui sont : un taux de mutations important la production d'un grand nombre de virions en peu de temps Le virus de l'immunodéficience humaine (VIH) est un exemple de virus qui au bout d'un certain temps voit chez son organisme hôte l'apparition d'une quasi-espèce.
Ecological geneticsEcological genetics is the study of genetics in natural populations. Traits in a population can be observed and quantified to represent a species adapting to a changing environment. This contrasts with classical genetics, which works mostly on crosses between laboratory strains, and DNA sequence analysis, which studies genes at the molecular level. Research in this field is on traits of ecological significance—that is, traits related to fitness, which affect an organism's survival and reproduction.
Mutation génétiquethumb|Un exemple de mutation homéotique : une drosophile Antennapedia Une est une modification rare, accidentelle ou provoquée, de l'information génétique (séquence d’ADN ou d’ARN) dans le génome. Selon la partie du génome touchée, les conséquences d'une mutation peuvent varier. Une mutation est dite héréditaire si la séquence génétique mutée est transmise à la génération suivante (voir mutations germinales). Elle est l’un des éléments de la biodiversité et l’un des nombreux facteurs pouvant éventuellement participer dans l'évolution de l'espèce.
Inflammationvignette|Un abcès sur la peau, montrant une zone rougie correspondant à l’inflammation. Un cercle de tissus nécrosés est présent ainsi que du pus. vignette|droite|Orteil infecté présentant une inflammation aiguë (rougeur et œdème). L'inflammation est la réaction stéréotypée du système immunitaire, face à une agression externe (infection, trauma, brûlure, allergie) ou interne (cellules cancéreuses) des tissus. C'est un processus dit ubiquitaire ou universel qui concerne tous les tissus, faisant intervenir l'immunité innée et l'immunité adaptative.
Génétique des populationsLa génétique des populations (GDP) est l'étude de la distribution et des changements de la fréquence des versions d'un gène (allèles) dans les populations d'êtres vivants, sous l'influence des « pressions évolutives » (sélection naturelle, dérive génétique, recombinaison, mutation, et migration). Les changements de fréquence des allèles sont un aspect majeur de l'évolution, la fixation de certains allèles conduit à une modification génétique de la population, et l'accumulation de tels changements dans différentes populations peut conduire au processus de spéciation.
Generalized linear mixed modelIn statistics, a generalized linear mixed model (GLMM) is an extension to the generalized linear model (GLM) in which the linear predictor contains random effects in addition to the usual fixed effects. They also inherit from GLMs the idea of extending linear mixed models to non-normal data. GLMMs provide a broad range of models for the analysis of grouped data, since the differences between groups can be modelled as a random effect. These models are useful in the analysis of many kinds of data, including longitudinal data.
