7 resultados para Anne Marie de Jésus, Sœur (1624-1701) -- Portraits
em Archimer: Archive de l'Institut francais de recherche pour l'exploitation de la mer
Resumo:
Depuis 1992, la surveillance de la santé des mollusques marins du littoral français est assurée par le réseau de Pathologie des Mollusques (Repamo). Ses activités s’inscrivent dans le cadre de la Directive Européenne 2006/88/CE. Depuis son évaluation par la plateforme nationale d’épidémiosurveillance en santé animale en 2012, l’objectif de surveillance est la détection précoce des infections dues à des organismes pathogènes exotiques et émergents affectant les mollusques marins sauvages et d’élevage. L’année 2015 est la première année de transition pour laquelle un début d’évolution des modalités de surveillance de la santé des mollusques marins animées par l’Ifremer a été amorcé. Un dispositif hybride de surveillance a été mis en place, s’appuyant sur l’existant et intégrant des débuts d’évolution. La surveillance événementielle a constitué l’activité principale du dispositif en 2015 et s’est appuyée sur des réseaux existants : (1) la surveillance des mortalités observées sur des animaux sentinelles déployés sur les sites ateliers des réseaux Ifremer RESCO 2 (12 sites) pour l’huître creuse Crassostrea gigas et MYTILOBS 2 (8 sites) pour la moule bleue Mytilus edulis. Pour l’huître creuse Crassostrea gigas, la mortalité cumulée moyenne était de 50,3% (écart-type 10,9%) pour le naissain standardisé Ifremer (NSI), de 11,0% (écart-type 9,1%) pour les huîtres de 18 mois et de 7,3% (écart-type 5,6%) pour les huîtres de 30 mois. Les mortalités ont été observées principalement entre le début du mois de mai et la mi-juillet. Lors de ces épisodes de mortalité, des prélèvements d’animaux ont été réalisés en vue d’analyses diagnostiques : 7 prélèvements pour le NSI, 2 pour les huîtres de 18 mois et 1 pour les huîtres de 30 mois. Aucun agent réglementé n’a été détecté dans les échantillons d’huîtres creuses prélevés et analysés. Le virus OsHV-1 a été détecté dans les 7 échantillons analysés de NSI, dans 2 échantillons analysés d’huîtres de 18 mois et dans 1 échantillon analysé d’huîtres de 30 mois. La bactérie Vibrio aestuarianus a été détectée dans 5 échantillons analysés de NSI, dans 1 échantillon d’huîtres de 18 mois et dans 1’échantillon d’huîtres de 30 mois. Pour la moule bleue Mytilus edulis, des mortalités cumulées variant de 9% sur le site du Vivier à 51% sur le site des filières du Pertuis Breton ont été estimées. Les mortalités ont été observées au printemps sur des moules âgées d’une année et en automne sur des moules plus jeunes. Lors de ces épisodes de mortalités, des prélèvements d’animaux ont été réalisés en vue d’analyses diagnostiques : 2 prélèvements pour les moules d’une année et 1 pour les jeunes moules. Ces prélèvements ont eu lieu dans le Pertuis Breton. Aucun agent réglementé n’a été détecté dans les échantillons de moules prélevés et analysés. Des bactéries du groupe Splendidus ont été détectées dans les 3 échantillons de moules analysés. (2) la surveillance s’appuyant sur les déclarations de mortalités de mollusques par les conchyliculteurs et pêcheurs à pied professionnels auprès des Directions départementales des territoires et de la mer (DDTM). Cette modalité s’applique aux huîtres creuses et aux moules bleues lorsqu’il n’existe pas de site atelier RESCO 2 ou MYTILOBS 2 dans la zone où des mortalités sont déclarées par les conchyliculteurs ou pêcheurs à pied. Le réseau REPAMO 2 a réalisé 22 interventions, dont 15 pour les moules Mytilus edulis, 4 pour les coques Cerastoderma edule, 2 pour les palourdes Ruditapes sp. et 1pour les coquilles saint Jacques Pecten maximus. La recherche d’agents infectieux dans ces espèces de mollusques prélevés lors de hausse de mortalité a permis de mettre en évidence les parasites réglementés Perkinsus olseni dans 1 lot de palourdes, et Marteilia refringens dans 4 lots de moules, ainsi que le virus OsHV-1 dans 1 lot de palourdes et 1 lot de coques, la bactérie Vibrio aestuarianus dans 3 lots de coques, et des bactéries du groupe Splendidus dans 3 lots de coques et dans 13 lots de moules. L’année 2015 a également permis la démonstration sur un site atelier d’un exercice de surveillance programmée, ciblée et fondée sur les risques d’introduction et d’installation d’un organisme pathogène exotique. Elle a concerné le parasite Mikrocytos mackini de l’huître creuse Crassostrea gigas, sur un site atelier de la Charente-Maritime, suivi par le réseau RESCO 2. Le parasite Mikrocytos mackini n’a pas été détecté. En revanche, le parasite Marteilia refringens a été détecté dans ¾ des prélèvements d’huîtres réalisés. Dans le cadre du soutien scientifique et technique de l’évolution de la surveillance événementielle, l’année 2015 a également permis de poursuivre la démarche relative aux développements méthodologiques en lien avec la surveillance événementielle des mortalités de mollusques marins. Une étude de faisabilité de la recherche prospective de regroupements spatio-temporels d’événements de mortalités d’huîtres creuses a été préparée en collaboration avec tous les acteurs de la santé des mollusques marins en Normandie. Un outil de collecte et d’analyse des données de signalements des mortalités, automatisé, simple d’utilisation et flexible, a été élaboré.
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Recent realistic high resolution modeling studies show a net increase of submesoscale activity in fall and winter when the mixed layer depth is at its maximum. This submesoscale activity increase is associated with a reduced deepening of the mixed layer. Both phenomena can be related to the development of mixed layer instabilities, which convert available potential energy into submesoscale eddy kinetic energy and contribute to a fast restratification by slumping the horizontal density gradient in the mixed layer. In the present work, the mixed layer formation and restratification was studied by uniformly cooling a fully turbulent zonal jet in a periodic channel at different resolutions, from eddy resolving (10 km) to submesoscale permitting (2 km). The effect of the submesoscale activity, highlighted by these different horizontal resolutions, was quantified in terms of mixed layer depth, restratification rate and buoyancy fluxes. Contrary to many idealized studies focusing on the restratification phase only, this study addresses a continuous event of mixed layer formation followed by its complete restratification. The robustness of the present results was established by ensemble simulations. The results show that, at higher resolution, when submesoscale starts to be resolved, the mixed layer formed during the surface cooling is significantly shallower and the total restratification almost three times faster. Such differences between coarse and fine resolution models are consistent with the submesoscale upward buoyancy flux, which balances the convection during the formation phase and accelerates the restratification once the surface cooling is stopped. This submesoscale buoyancy flux is active even below the mixed layer. Our simulations show that mesoscale dynamics also cause restratification, but on longer time scales. Finally, the spatial distribution of the mixed layer depth is highly heterogeneous in the presence of submesoscale activity, prompting the question of whether it is possible to parameterize submesoscale effects and their effects on the marine biology as a function of a spatially-averaged mixed layer depth.
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Low-molecular-weight fucoidan (LMWF) is a sulfated polysaccharide extracted from brown seaweed that presents antithrombotic and pro-angiogenic properties. However, its mechanism of action is not well-characterized. Here, we studied the effects of LMWF on cell signaling and whole genome expression in human umbilical vein endothelial cells and endothelial colony forming cells. We observed that LMWF and vascular endothelial growth factor had synergistic effects on cell signaling, and more interestingly that LMWF by itself, in the absence of other growth factors, was able to trigger the activation of the PI3K/AKT pathway, which plays a crucial role in angiogenesis and vasculogenesis. We also observed that the effects of LMWF on cell migration were PI3K/AKT-dependent and that LMWF modulated the expression of genes involved at different levels of the neovessel formation process, such as cell migration and cytoskeleton organization, cell mobilization and homing. This provides a better understanding of LMWF's mechanism of action and confirms that it could be an interesting therapeutic approach for vascular repair.
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A parameterization of mesoscale eddy fluxes in the ocean should be consistent with the fact that the ocean interior is nearly adiabatic. Gent and McWilliams have described a framework in which this can be approximated in L-coordinate primitive equation models by incorporating the effects of eddies on the buoyancy field through an eddy-induced velocity. It is also natural to base a parameterization on the simple picture of the mixing of potential vorticity in the interior and the mixing of buoyancy at the surface. The authors discuss the various constraints imposed by these two requirements and attempt to clarify the appropriate boundary conditions on the eddy-induced velocities at the surface. Quasigeostrophic theory is used as a guide to the simplest way of satisfying these constraints.
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An energy analysis of the Fine Resolution Antarctic Model (FRAM) reveals the instability processes in the model. The main source of time-mean kinetic energy is the wind stress and the main sink is transfer to mean potential energy. The wind forcing thus helps maintain the density structure. Transient motions result from internal instabilities of the Bow rather than seasonal variations of the forcing. Baroclinic instability is found to be an important mechanism in FRAM. The highest values of available potential energy are found in the western boundary regions as well as in the Antarctic Circumpolar Current (ACC) region. All subregions with predominantly zonal flow are found to be baroclinically unstable. The observed deficit of eddy kinetic energy in FRAM occurs as a result of the high lateral friction, which decreases the growth rates of the most unstable waves. This high friction is required for the numerical stability of the model and can only be made smaller by using a finer horizontal resolution. A grid spacing of at least 10-15 km would be required to resolve the most unstable waves in the southern part of the domain. Barotropic instability is also found to be important for the total domain balance. The inverse transfer (that is, transfer from eddy to mean kinetic energy) does not occur anywhere, except in very localized tight jets in the ACC. The open boundary condition at the northern edge of the model domain does not represent a significant source or sink of eddy variability. However, a large exchange between internal and external mode energies is found to occur. It is still unclear how these boundary conditions affect the dynamics of adjacent regions.
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The Ocean Model Intercomparison Project (OMIP) aims to provide a framework for evaluating, understanding, and improving the ocean and sea-ice components of global climate and earth system models contributing to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). OMIP addresses these aims in two complementary manners: (A) by providing an experimental protocol for global ocean/sea-ice models run with a prescribed atmospheric forcing, (B) by providing a protocol for ocean diagnostics to be saved as part of CMIP6. We focus here on the physical component of OMIP, with a companion paper (Orr et al., 2016) offering details for the inert chemistry and interactive biogeochemistry. The physical portion of the OMIP experimental protocol follows that of the interannual Coordinated Ocean-ice Reference Experiments (CORE-II). Since 2009, CORE-I (Normal Year Forcing) and CORE-II have become the standard method to evaluate global ocean/sea-ice simulations and to examine mechanisms for forced ocean climate variability. The OMIP diagnostic protocol is relevant for any ocean model component of CMIP6, including the DECK (Diagnostic, Evaluation and Characterization of Klima experiments), historical simulations, FAFMIP (Flux Anomaly Forced MIP), C4MIP (Coupled Carbon Cycle Climate MIP), DAMIP (Detection and Attribution MIP), DCPP (Decadal Climate Prediction Project), ScenarioMIP (Scenario MIP), as well as the ocean-sea ice OMIP simulations. The bulk of this paper offers scientific rationale for saving these diagnostics.
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The Ocean Model Intercomparison Project (OMIP) is an endorsed project in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). OMIP addresses CMIP6 science questions, investigating the origins and consequences of systematic model biases. It does so by providing a framework for evaluating (including assessment of systematic biases), understanding, and improving ocean, sea-ice, tracer, and biogeochemical components of climate and earth system models contributing to CMIP6. Among the WCRP Grand Challenges in climate science (GCs), OMIP primarily contributes to the regional sea level change and near-term (climate/decadal) prediction GCs. OMIP provides (a) an experimental protocol for global ocean/sea-ice models run with a prescribed atmospheric forcing; and (b) a protocol for ocean diagnostics to be saved as part of CMIP6. We focus here on the physical component of OMIP, with a companion paper (Orr et al., 2016) detailing methods for the inert chemistry and interactive biogeochemistry. The physical portion of the OMIP experimental protocol follows the interannual Coordinated Ocean-ice Reference Experiments (CORE-II). Since 2009, CORE-I (Normal Year Forcing) and CORE-II (Interannual Forcing) have become the standard methods to evaluate global ocean/sea-ice simulations and to examine mechanisms for forced ocean climate variability. The OMIP diagnostic protocol is relevant for any ocean model component of CMIP6, including the DECK (Diagnostic, Evaluation and Characterization of Klima experiments), historical simulations, FAFMIP (Flux Anomaly Forced MIP), C4MIP (Coupled Carbon Cycle Climate MIP), DAMIP (Detection and Attribution MIP), DCPP (Decadal Climate Prediction Project), ScenarioMIP, HighResMIP (High Resolution MIP), as well as the ocean/sea-ice OMIP simulations.