Concept of fat balance in human obesity revisited with particular reference to de novo lipogenesis.

The measurement of fat balance (fat input minus fat output) involves the accurate estimation of both metabolizable fat intake and total fat oxidation. This is possible mostly under laboratory conditions and not yet in free-living conditions. In the latter situation, net fat retention/mobilization can be estimated based on precise and accurate sequential body composition measurements. In case of positive balance, lipids stored in adipose tissue can originate from dietary (exogenous) lipids or from nonlipid precursors, mainly from carbohydrates (CHOs) but also from ethanol, through a process known as de novo lipogenesis (DNL). Basic equations are provided in this review to facilitate the interpretation of the different subcomponents of fat balance (endogenous vs exogenous) under different nutritional circumstances. One difficulty is methodological: total DNL is difficult to measure quantitatively in man; for example, indirect calorimetry only tracks net DNL, not total DNL. Although the numerous factors (mostly exogenous) influencing DNL have been studied, in particular the effect of CHO overfeeding, there is little information on the rate of DNL in habitual conditions of life, that is, large day-to-day fluctuations of CHO intakes, different types of CHO ingested with different glycemic indexes, alcohol combined with excess CHO intakes, etc. Three issues, which are still controversial today, will be addressed: (1) Is the increase of fat mass induced by CHO overfeeding explained by DNL only, or by decreased endogenous fat oxidation, or both? (2) Is DNL different in overweight and obese individuals as compared to their lean counterparts? (3) Does DNL occur both in the liver and in adipose tissue? Recent studies have demonstrated that acute CHO overfeeding influences adipose tissue lipogenic gene expression and that CHO may stimulate DNL in skeletal muscles, at least in vitro. The role of DNL and its importance in health and disease remain to be further clarified, in particular the putative effect of DNL on the control of energy intake and energy expenditure, as well as the occurrence of DNL in other tissues (such as in myocytes) in addition to hepatocytes and adipocytes.

Types et travers / par Léon Bernard-Derosne ; avec une préf. de Sully Prudhomme,...

Collection : Bibliothèque contemporaine

Textual autocorrelation : formalism and illustrations

Abstract Textual autocorrelation is a broad and pervasive concept, referring to the similarity between nearby textual units: lexical repetitions along consecutive sentences, semantic association between neighbouring lexemes, persistence of discourse types (narrative, descriptive, dialogal...) and so on. Textual autocorrelation can also be negative, as illustrated by alternating phonological or morpho-syntactic categories, or the succession of word lengths. This contribution proposes a general Markov formalism for textual navigation, and inspired by spatial statistics. The formalism can express well-known constructs in textual data analysis, such as term-document matrices, references and hyperlinks navigation, (web) information retrieval, and in particular textual autocorrelation, as measured by Moran's I relatively to the exchange matrix associated to neighbourhoods of various possible types. Four case studies (word lengths alternation, lexical repulsion, parts of speech autocorrelation, and semantic autocorrelation) illustrate the theory. In particular, one observes a short-range repulsion between nouns together with a short-range attraction between verbs, both at the lexical and semantic levels. Résumé: Le concept d'autocorrélation textuelle, fort vaste, réfère à la similarité entre unités textuelles voisines: répétitions lexicales entre phrases successives, association sémantique entre lexèmes voisins, persistance du type de discours (narratif, descriptif, dialogal...) et ainsi de suite. L'autocorrélation textuelle peut être également négative, comme l'illustrent l'alternance entre les catégories phonologiques ou morpho-syntaxiques, ou la succession des longueurs de mots. Cette contribution propose un formalisme markovien général pour la navigation textuelle, inspiré par la statistique spatiale. Le formalisme est capable d'exprimer des constructions bien connues en analyse des données textuelles, telles que les matrices termes-documents, les références et la navigation par hyperliens, la recherche documentaire sur internet, et, en particulier, l'autocorélation textuelle, telle que mesurée par le I de Moran relatif à une matrice d'échange associée à des voisinages de différents types possibles. Quatre cas d'étude illustrent la théorie: alternance des longueurs de mots, répulsion lexicale, autocorrélation des catégories morpho-syntaxiques et autocorrélation sémantique. On observe en particulier une répulsion à courte portée entre les noms, ainsi qu'une attraction à courte portée entre les verbes, tant au niveau lexical que sémantique.

Industrial nanoparticle application : representative survey among Swiss companies shows low usage and basic protection means

Manufactured nanoparticles are introduced into industrial processes, but they are suspected to cause similar negative health effects as ambient particles. The poor knowledge about the scale of this introduction did not allow global risk analysis so far. In 2006 a targeted telephone survey among Swiss companies (1) showed the usage of nanoparticles in a few selected companies but did not provide data to extrapolate on the totality of the Swiss workforce. To gain this kind of information a layered representative questionnaire survey among 1'626 Swiss companies was conducted in 2007. Data was collected about the number of potentially exposed persons in the companies and their protection strategy. The response rate was 58.3%. An expected number of 586 companies (95%−confidence interval 145 to 1'027) was shown by this study to use nanoparticles in Switzerland. Estimated 1'309 (1'073 to 1'545) workers do their job in the same room as a nanoparticle application. Personal protection was shown to be the predominant type of protection means. Companies starting productions with nanomaterials need to consider incorporating protection measures into the plans. This will not only benefit the workers' health, but will also likely increase the competitiveness of the companies. Technical and organisational protection means are not only more cost−effective on the long term, but are also easier to control. Guidelines may have to be designed specifically for different industrial applications, including fields outside nanotechnology, and adapted to all sizes of companies.

Silver-base metal epithermal vein and listwaenite types of deposit Crnac, Rogozna Mts., Kosovo. Part I: Ore mineral geochemistry and sulfur isotope study

Pb-Zn-Ag vein and listwaenite types of mineralization in Crnac deposit, Western Vardar zone, were deposited within several stages: (i) the pre-ore stage comprises pyrite, arsenopyrite, pyrrhotite, quartz, kaolinite and is followed by magnetite-pyrite; (ii) the syn-ore stage is composed of galena, sphalerite, tetrahedrite and stefanite; and (iii) the post-ore stage is composed of carbonates, pyrite, arsenopyrite and minor galena. The vein type mineralization is hosted by Jurassic amphibolites and veins terminate within overlying serpentinites. Mineralized listwaenites are developed along the serpentinite-amphibolite interface. The reserves are estimated to 1.7 Mt of ore containing in average 7.6% lead, 2.9% zinc, and 102 g/t silver. Sulfides from the pre- and syn-mineralization assemblage of the vein- and listwaenite-types of mineralization from the Crnac Pb-Zn-Ag deposit have been analyzed using microprobe, crush-leachates and sulfur isotopes. The pre-ore assemblage precipitated under high sulfur fugacities (f(S(2)) = 10(-8)-10(-6) bar) from temperatures ranging between 350 degrees C and 380 degrees C. Most likely water-rock reactions, boiling and/or increase of pH caused an increase of delta(34)S of pyrite toward upper levels within the deposit. The decomposition of pre-ore pyrrhotite to a pyrite-magnetite mixture occurred at a fugacity of sulfur from f(S(2)) = 8.7 x 10(-10) to 9.6 x 10(-9) bar and fugacity of oxygen from f(O(2)) = 2.4 x 10(-30) to 3.1 x 10(-28) bars, indicating a contribution of an oxidizing fluid, i.e. meteoric water during pre-ore stages of hydrothermal activity. The crystallization temperatures obtained by the sphalerite-galena isotope geothermometer range from 230 to 310 degrees C. The delta(34)S values of pre- and syn-ore sulfides (pyrite, galena, sphalerite, delta(34)S = 0.3-5.9 parts per thousand) point to magmatic sulfur. Values of delta(34)S of galena and sphalerite are decreasing upwards due to precipitation of early formed sulfide minerals. Post-ore assemblage precipitated at temperature below 190 degrees C. Based on data presented above, we assume two fluid sources: (i) a magmatic source, supported by sulfur isotopic compositions within pre- and syn-ore minerals and a high mol% of fluorine found within pre- and syn-ore leachates, and (ii) a meteoric source, deduced by coincident pyrite-magnetite intergrowth, sulfur isotopic trends within syn-ore minerals and decrease of crystallization temperatures from the pre-ore stage (380-350 degrees C), towards the syn-ore (310-215 degrees C) and post-ore stages (<190 degrees C). Post-ore fluids are Na-Ca-Mg-K-Li chlorine rich and were modified via water-rock reactions. Simple mineral assemblage and sphalerite composition range from 1.5 to 10.1 mol% of FeS catalog Crnac to a group of intermediate sulfidation epithermal deposit. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

Clinical follow-up of women infected with human papillomavirus-16, either alone or with other human papillomavirus types : identification of different risk groups

Rapport de synthèse Objectifs : Évaluer l'impact clinique de femmes infectées par de multiples papillomavirus human (HPV) à haut risque dont le HPV 16 en comparaison de l'évolution de femmes infectées par du HPV 16 seul. Méthode : 169 femmes ont été classifiées en trois groupes, dépendant de leur profile HPV: HPV-16 seul, HPV-16 et un HPV de type bas risque, HPV-16 et un autre HPV à haut risque. Le HPV-DNA des frottis cervicaux a été analysé par polymerase chain reaction (PCR) et reverse line blot hybridization (RLBH). Toutes les femmes ont été suivies à la consultation de colposcopie pour une durée de 24 mois ou plus. La prise en charge s'est faite selon les recommandations de Bethesda. Résultats : Les femmes infectées par du HPV 16 et un autre HPV à haut risque n'ont présenté aucun changement voire une progression de leur dysplasie en comparaison des femmes des autres groupes (RR: 1.39; 95%CI: 1.07 à 1.82; p value: 0.02 à 6 mois; RR: 2.10; 95%CI: 1.46 à 3.02; p value: <0.001 à 12 mois; RR: 1.82; 95%CI: 1.21 à 2.72; p value: 0.004 à 24 mois). Conclusions : Les femmes présentant une co-infection par du HPV 16 ainsi qu'un autre HPV de haut risque voient leur risque d'évolution défavorable augmenter.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

Basic Skill Assessment Requirements for Placement into Courses and Programs at Iowa Community Colleges, September 26, 2007

Iowa Department of Education surveyed Iowa’s 15 community colleges to gain information about each institution’s basic skill assessment requirements for placement into courses and programs. The survey asked what basic skill assessment(s) each institution uses, whether developmental course placement was mandatory, and what scores students needed to obtain to avoid being required or urged to take developmental courses in math, science, and reading. Additionally, staff members at each college were asked what the testing requirements are for students’ enrolled full time in high school that are taking community college classes.

Spatial Scale of Clustering of Motor Vehicle Crash Types and Appropriate Countermeasures, 2009

This project analyzes the characteristics and spatial distributions of motor vehicle crash types in order to evaluate the degree and scale of their spatial clustering. Crashes occur as the result of a variety of vehicle, roadway, and human factors and thus vary in their clustering behavior. Clustering can occur at a variety of scales, from the intersection level, to the corridor level, to the area level. Conversely, other crash types are less linked to geographic factors and are more spatially “random.” The degree and scale of clustering have implications for the use of strategies to promote transportation safety. In this project, Iowa's crash database, geographic information systems, and recent advances in spatial statistics methodologies and software tools were used to analyze the degree and spatial scale of clustering for several crash types within the counties of the Iowa Northland Regional Council of Governments. A statistical measure called the K function was used to analyze the clustering behavior of crashes. Several methodological issues, related to the application of this spatial statistical technique in the context of motor vehicle crashes on a road network, were identified and addressed. These methods facilitated the identification of crash clusters at appropriate scales of analysis for each crash type. This clustering information is useful for improving transportation safety through focused countermeasures directly linked to crash causes and the spatial extent of identified problem locations, as well as through the identification of less location-based crash types better suited to non-spatial countermeasures. The results of the K function analysis point to the usefulness of the procedure in identifying the degree and scale at which crashes cluster, or do not cluster, relative to each other. Moreover, for many individual crash types, different patterns and processes and potentially different countermeasures appeared at different scales of analysis. This finding highlights the importance of scale considerations in problem identification and countermeasure formulation.

Evaluation of Corrosion Resistance of Different Steel Reinforcement Types, 2006

The corrosion of steel reinforcement in an aging highway infrastructure is a major problem currently facing the transportation engineering community. In the United States alone, maintenance and replacement costs for deficient bridges are measured in billions of dollars. The application of corrosion-resistant steel reinforcement as an alternative reinforcement to existing mild steel reinforced concrete bridge decks has potential to mitigate corrosion problems, due to the fundamental properties associated with the materials. To investigate corrosion prevention through the use of corrosion-resistant alloys, the performance of corrosion resistance of MMFX microcomposite steel reinforcement, a high-strength, high-chromium steel reinforcement, was evaluated. The study consisted of both field and laboratory components conducted at the Iowa State University Bridge Engineering Center to determine whether MMFX reinforcement provides superior corrosion resistance to epoxy-coated mild steel reinforcement in bridge decks. Because definitive field evidence of the corrosion resistance of MMFX reinforcement may require several years of monitoring, strict attention was given to investigating reinforcement under accelerated conditions in the laboratory, based on typical ASTM and Rapid Macrocell accelerated corrosion tests. After 40 weeks of laboratory testing, the ASTM ACT corrosion potentials indicate that corrosion had not initiated for either MMFX or the as-delivered epoxy-coated reinforcement. Conversely, uncoated mild steel specimens underwent corrosion within the fifth week, while epoxy-coated reinforcement specimens with induced holidays underwent corrosion between 15 and 30 weeks. Within the fifth week of testing, the Rapid Macrocell ACT produced corrosion risk potentials that indicate active corrosion for all reinforcement types tested. While the limited results from the 40 weeks of laboratory testing may not constitute a prediction of life expectancy and life-cycle cost, a procedure is presented herein to determine life expectancy and associated life-cycle costs.

ACID-SENSING ION CHANNELS: functional and molecular characterization in putative nociceptors, and modulation by nerve injury and serine protease

Résumé Les canaux ioniques ASICs (acid-sensing ion channels) appartiennent à la famille des canaux ENaC/Degenerin. Pour l'instant, quatre gènes (1 à 4) ont été clonés dont certains présentent des variants d'épissage. Leur activation par une acidification rapide du milieu extracellulaire génère un courant entrant transitoire essentiellement sodique accompagné pour certains types d'ASICs d'une phase soutenue. Les ASICs sont exprimés dans le système nerveux, central (SNC) et périphérique (SNP). On leur attribue un rôle dans l'apprentissage, la mémoire et l'ischémie cérébrale au niveau central ainsi que dans la nociception (douleur aiguë et inflammatoire) et la méchanotransduction au niveau périphérique. Toutefois, les données sont parfois contradictoires. Certaines études suggèrent qu'ils sont des senseurs primordiaux impliqués dans la détection de l'acidification et la douleur. D'autres études suggèrent plutôt qu'ils ont un rôle modulateur inhibiteur dans la douleur. De plus, le fait que leur activation génère majoritairement un courant transitoire alors que les fibres nerveuses impliquées dans la douleur répondent à un stimulus nocif avec une adaptation lente suggère que leurs propriétés doivent être modulés par des molécules endogènes. Dans une première partie de ma thèse, nous avons abordé la question de l'expression fonctionnelle des ASICs dans les neurones sensoriels primaires afférents du rat adulte pour clarifier le rôle des ASICs dans les neurones sensoriels. Nous avons caractérisé leurs propriétés biophysiques et pharmacologiques par la technique du patch-clamp en configuration « whole-cell ». Nous avons pu démontrer que près de 60% des neurones sensoriels de petit diamètre expriment des courants ASICs. Nous avons mis en évidence trois types de courant ASIC dans ces neurones. Les types 1 et 3 ont des propriétés compatibles avec un rôle de senseur du pH alors que le type 2 est majoritairement activé par des pH inférieurs à pH6. Le type 1 est médié par des homomers de la sous-unité ASIC1 a qui sont perméables aux Ca2+. Nous avons étudié leur co-expression avec des marqueurs des nocicepteurs ainsi que la possibilité d'induire une activité neuronale suite à une acidification qui soit dépendante des ASICs. Le but était d'associer un type de courant ASIC avec une fonction potentielle dans les neurones sensoriels. Une majorité des neurones exprimant les courants ASIC co-expriment des marqueurs des nocicepteurs. Toutefois, une plus grande proportion des neurones exprimant le type 1 n'est pas associée à la nociception par rapport aux types 2 et 3. Nous avons montré qu'il est possible d'induire des potentiels d'actions suite à une acidification. La probabilité d'induction est proportionnelle à la densité des courants ASIC et à l'acidité de la stimulation. Puis, nous avons utilisé cette classification comme un outil pour appréhender les potentielles modulations fonctionnelles des ASICs dans un model de neuropathie (spared nerve injury). Cette approche fut complétée par des expériences de «quantitative RT-PCR ». En situation de neuropathie, les courants ASIC sont dramatiquement changés au niveau de leur expression fonctionnelle et transcriptionnelle dans les neurones lésés ainsi que non-lésés. Dans une deuxième partie de ma thèse, suite au test de différentes substances sécrétées lors de l'inflammation et l'ischémie sur les propriétés des ASICs, nous avons caractérisé en détail la modulation des propriétés des courants ASICs notamment ASIC1 par les sérines protéases dans des systèmes d'expression recombinants ainsi que dans des neurones d'hippocampe. Nous avons montré que l'exposition aux sérine-protéases décale la dépendance au pH de l'activation ainsi que la « steady-state inactivation »des ASICs -1a et -1b vers des valeurs plus acidiques. Ainsi, l'exposition aux serine protéases conduit à une diminution du courant quand l'acidification a lieu à partir d'un pH7.4 et conduit à une augmentation du courant quand l'acidification alleu à partir d'un pH7. Nous avons aussi montré que cette régulation a lieu des les neurones d'hippocampe. Nos résultats dans les neurones sensoriels suggèrent que certains courants ASICs sont impliqués dans la transduction de l'acidification et de la douleur ainsi que dans une des phases du processus conduisant à la neuropathie. Une partie des courants de type 1 perméables au Ca 2+ peuvent être impliqués dans la neurosécrétion. La modulation par les sérines protéases pourrait expliquer qu'en situation d'acidose les canaux ASICs soient toujours activables. Résumé grand publique Les neurones sont les principales cellules du système nerveux. Le système nerveux est formé par le système nerveux central - principalement le cerveau, le cervelet et la moelle épinière - et le système nerveux périphérique -principalement les nerfs et les neurones sensoriels. Grâce à leur nombreux "bras" (les neurites), les neurones sont connectés entre eux, formant un véritable réseau de communication qui s'étend dans tout le corps. L'information se propage sous forme d'un phénomène électrique, l'influx nerveux (ou potentiels d'actions). A la base des phénomènes électriques dans les neurones il y a ce que l'on appelle les canaux ioniques. Un canal ionique est une sorte de tunnel qui traverse l'enveloppe qui entoure les cellules (la membrane) et par lequel passent les ions. La plupart de ces canaux sont normalement fermés et nécessitent d'être activés pour s'ouvrire et générer un influx nerveux. Les canaux ASICs sont activés par l'acidification et sont exprimés dans tout le système nerveux. Cette acidification a lieu notamment lors d'une attaque cérébrale (ischémie cérébrale) ou lors de l'inflammation. Les expériences sur les animaux ont montré que les canaux ASICs avaient entre autre un rôle dans la mort des neurones lors d'une attaque cérébrale et dans la douleur inflammatoire. Lors de ma thèse je me suis intéressé au rôle des ASICs dans la douleur et à l'influence des substances produites pendant l'inflammation sur leur activation par l'acidification. J'ai ainsi pu montrer chez le rat que la majorité des neurones sensoriels impliqués dans la douleur ont des canaux ASICs et que l'activation de ces canaux induit des potentiels d'action. Nous avons opéré des rats pour qu'ils présentent les symptômes d'une maladie chronique appelée neuropathie. La neuropathie se caractérise par une plus grande sensibilité à la douleur. Les rats neuropathiques présentent des changements de leurs canaux ASICs suggérant que ces canaux ont une peut-être un rôle dans la genèse ou les symptômes de cette maladie. J'ai aussi montré in vitro qu'un type d'enryme produit lors de l'inflammation et l'ischémie change les propriétés des ASICs. Ces résultats confirment un rôle des ASICs dans la douleur suggérant notamment un rôle jusque là encore non étudié dans la douleur neuropathique. De plus, ces résultats mettent en évidence une régulation des ASICs qui pourrait être importante si elle se confirmait in vivo de part les différents rôles des ASICs. Abstract Acid-sensing ion channels (ASICs) are members of the ENaC/Degenerin superfamily of ion channels. Their activation by a rapid extracellular acidification generates a transient and for some ASIC types also a sustained current mainly mediated by Na+. ASICs are expressed in the central (CNS) and in the peripheral (PNS) nervous system. In the CNS, ASICs have a putative role in learning, memory and in neuronal death after cerebral ischemia. In the PNS, ASICs have a putative role in nociception (acute and inflammatory pain) and in mechanotransduction. However, studies on ASIC function are somewhat controversial. Some studies suggest a crucial role of ASICs in transduction of acidification and in pain whereas other studies suggest rather a modulatory inhibitory role of ASICs in pain. Moreover, the basic property of ASICs, that they are activated only transiently is irreconcilable with the well-known property of nociception that the firing of nociceptive fibers demonstrated very little adaptation. Endogenous molecules may exist that can modulate ASIC properties. In a first part of my thesis, we addressed the question of the functional expression of ASICs in adult rat dorsal root ganglion (DRG) neurons. Our goal was to elucidate ASIC roles in DRG neurons. We characterized biophysical and pharmacological properties of ASIC currents using the patch-clamp technique in the whole-cell configuration. We observed that around 60% of small-diameter sensory neurons express ASICs currents. We described in these neurons three ASIC current types. Types 1 and 3 have properties compatible with a role of pH-sensor whereas type 2 is mainly activated by pH lower than pH6. Type 1 is mediated by ASIC1a homomultimers which are permeable to Ca 2+. We studied ASIC co-expression with nociceptor markers. The goal was to associate an ASIC current type with a potential function in sensory neurons. Most neurons expressing ASIC currents co-expressed nociceptor markers. However, a higher proportion of the neurons expressing type 1 was not associated with nociception compared to type 2 and -3. We completed this approach with current-clamp measurements of acidification-induced action potentials (APs). We showed that activation of ASICs in small-diameter neurons can induce APs. The probability of AP induction is positively correlated with the ASIC current density and the acidity of stimulation. Then, we used this classification as a tool to characterize the potential functional modulation of ASICs in the spared nerve injury model of neuropathy. This approach was completed by quantitative RT-PCR experiments. ASICs current expression was dramatically changed at the functional and transcriptional level in injured and non-injured small-diameter DRG neurons. In a second part of my thesis, following an initial screening of the effect of various substances secreted during inflammation and ischemia on ASIC current properties, we characterized in detail the modulation of ASICs, in particular of ASIC1 by serine proteases in a recombinant expression system as well as in hippocampal neurons. We showed that protease exposure shifts the pH dependence of ASIC1 activation and steady-state inactivation to more acidic pH. As a consequence, protease exposure leads to a decrease in the current response if ASIC1 is activated by a pH drop from pH 7.4. If, however, acidification occurs from a basal pH of 7, protease-exposed ASIC1a shows higher activity than untreated ASIC1a. We provided evidence that this bi-directional regulation of ASIC1a function also occurs in hippocampal neurons. Our results in DRG neurons suggest that some ASIC currents are involved in the transduction of peripheral acidification and pain. Furthermore, ASICs may participate to the processes leading to neuropathy. Some Ca 2+-permeable type 1 currents may be involved in neurosecretion. ASIC modulation by serine proteases may be physiologically relevant, allowing ASIC activation under sustained slightly acidic conditions.

Trace element distribution among rock-forming minerals from metamorphosed to partially molten basic igneous rocks in a contact aureole (Fuerteventura, Canaries)

Low pressure partial melting of basanitic and ankaramitic dykes gave rise to unusual, zebra-like migmatites, in the contact aureole of a layered pyroxenite-gabbro intrusion, in the root zone of an ocean island (Basal Complex, Fuerteventura, Canary Islands). These migmatites are characterised by a dense network of closely spaced, millimetre-wide leucocratic segregations. Their mineralogy consists of plagioclase (An(32-36)), diopside, biotite, oxides (magnetite, ilmenite), +/-amphibole, dominated by plagioclase in the leucosome and diopside in the melanosome. The melanosome is almost completely recrystallised, with the preservation of large, relict igneous diopside phenocrysts in dyke centres. Comparison of whole-rock and mineral major- and trace-element data allowed us to assess the redistribution of elements between different mineral phases and generations during contact metamorphism and partial melting. Dykes within and outside the thermal aureole behaved like closed chemical systems. Nevertheless, Zr, Hf, Y and REEs were internally redistributed, as deduced by comparing the trace element contents of the various diopside generations. Neocrystallised diopside - in the melanosome, leucosome and as epitaxial phenocryst rims - from the migmatite zone, are all enriched in Zr, Hf, Y and REEs compared to relict phenocrysts. This has been assigned to the liberation of trace elements on the breakdown of enriched primary minerals, kaersutite and sphene, on entering the thermal aureole. Major and trace element compositions of minerals in migmatite melanosomes and leucosomes are almost identical, pointing to a syn- or post-solidus reequilibration on the cooling of the migmatite terrain i.e. mineral-melt equilibria were reset to mineral-mineral equilibria. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

On the preservation of combinatorial types for maps on trees

We study the preservation of the periodic orbits of an A-monotone tree map f:T→T in the class of all tree maps g:S→S having a cycle with the same pattern as A. We prove that there is a period-preserving injective map from the set of (almost all) periodic orbits of ƒ into the set of periodic orbits of each map in the class. Moreover, the relative positions of the corresponding orbits in the trees T and S (which need not be homeomorphic) are essentially preserved

Evaluación de los factores de riesgo y los tipos de superficie para el desarrollo de las úlceras por presión en el enfermo crítico = Assessment of risk factors and the types of surface for the development of pressure ulcers on critical ill patients

The main objective of this article is to assess the risk factors and the types of surface for the development of pressure ulcers (PU) on critical ill patients in an Intensive Care Unit (ICU)

Validation des SCORES cliniques: notions théoriques et pratiques de base. [Validation of clinical scores: theoretical and practical basic notions].

Chaque jour, le médecin utilise dans sa pratique des scores cliniques. Ces scores sont souvent des aides à la décision médicale. Les étapes de validation des scores cliniques sont par contre souvent méconnues du médecin. Cette revue rappelle les bases théoriques de la validation d'un score clinique et propose des exercices pratiques. [Abstract] Physicians are using clinical scores on a regular basis. These scores are generally helpful in making medical decisions. However, the process of validation of clinical scores is often unknown to the physicians. This paper reviews the theory of validation of clinical scores and proposes practical exercises.