Contribution de l'étude CoLaus à l'élucidation des déterminants de l'acide urique sérique [Contribution of the CoLaus study to decipher the determinants of serum uric acid].

Asymptomatic hyperuricemia affects one in five adults in the general population and is associated with elevated cardiovascular risk. It is however not clear whether asymptomatic hyperuricemia is a cause or simply a marker of conditions associated with high cardiovascular risk. Sex, age, obesity, renal function and selected drugs are major determinants of serum uric acid. Moreover, recent genome-wide association studies have identified new genes involved in the control of serum uric acid levels, in particular SLC2A9, which encodes a urate transporter located in the kidney. A genetic score based on several genetic variants associated with serum uric acid is strongly associated with the risk of gout, but not with cardiovascular events so far.

Coordinated effects of sequence variation on DNA binding, chromatin structure, and transcription.

DNA sequence variation has been associated with quantitative changes in molecular phenotypes such as gene expression, but its impact on chromatin states is poorly characterized. To understand the interplay between chromatin and genetic control of gene regulation, we quantified allelic variability in transcription factor binding, histone modifications, and gene expression within humans. We found abundant allelic specificity in chromatin and extensive local, short-range, and long-range allelic coordination among the studied molecular phenotypes. We observed genetic influence on most of these phenotypes, with histone modifications exhibiting strong context-dependent behavior. Our results implicate transcription factors as primary mediators of sequence-specific regulation of gene expression programs, with histone modifications frequently reflecting the primary regulatory event.

Online Robust 3D Mapping Using Structure from Motion Cues

This paper presents a complete solution for creating accurate 3D textured models from monocular video sequences. The methods are developed within the framework of sequential structure from motion, where a 3D model of the environment is maintained and updated as new visual information becomes available. The camera position is recovered by directly associating the 3D scene model with local image observations. Compared to standard structure from motion techniques, this approach decreases the error accumulation while increasing the robustness to scene occlusions and feature association failures. The obtained 3D information is used to generate high quality, composite visual maps of the scene (mosaics). The visual maps are used to create texture-mapped, realistic views of the scene

Assessing the Precision of Compositional Data in a Stratified Double Stage Cluster Sample: Application to the Swiss Earnings Structure Survey

Precision of released figures is not only an important quality feature of official statistics,it is also essential for a good understanding of the data. In this paper we show a casestudy of how precision could be conveyed if the multivariate nature of data has to betaken into account. In the official release of the Swiss earnings structure survey, the totalsalary is broken down into several wage components. We follow Aitchison's approachfor the analysis of compositional data, which is based on logratios of components. Wefirst present diferent multivariate analyses of the compositional data whereby the wagecomponents are broken down by economic activity classes. Then we propose a numberof ways to assess precision

Segmentation automatique de la matière grise et de la matière blanche par un algorithme génétique : une étude de validation

Résumé Objectif: l'observation des variations de volume de la matière grise (MG), de la matière blanche (MB), et du liquide céphalo-rachidien (LCR) est particulièrement utile dans l'étude de nombreux processus physiopathologiques, la mesure quantitative 'in vivo' de ces volumes présente un intérêt considérable tant en recherche qu'en pratique clinique. Cette étude présente et valide une méthode de segmentation automatique du cerveau avec mesure des volumes de MG et MB sur des images de résonance magnétique. Matériel et Méthode: nous utilisons un algorithme génétique automatique pour segmenter le cerveau en MG, MB et LCR à partir d'images tri-dimensionnelles de résonance magnétique en pondération Ti. Une étude morphométrique a été conduite sur 136 sujets hommes et femmes de 15 à 74 ans. L'algorithme a ensuite été validé par 5 approches différentes: I. Comparaison de mesures de volume sur un cerveau de cadavre par méthode automatique et par mesure de déplacement d'eau selon la méthode d'Archimède. 2. Comparaison de mesures surfaces sur des images bidimensionnelles segmentées soit par un traçage manuel soit par la méthode automatique. 3. Evaluation de la fiabilité de la segmentation par acquisitions et segmentations itératives du même cerveau. 4. Les volumes de MG, MB et LCR ont été utilisés pour une étude du vieillissement normal de la population. 5. Comparaison avec les données existantes de la littérature. Résultats: nous avons pu observer une variation de la mesure de 4.17% supplémentaire entre le volume d'un cerveau de cadavre mesuré par la méthode d'Archimède, en majeure partie due à la persistance de tissus après dissection_ La comparaison des méthodes de comptage manuel de surface avec la méthode automatique n'a pas montré de variation significative. L'épreuve du repositionnement du même sujet à diverses reprises montre une très bonne fiabilité avec une déviation standard de 0.46% pour la MG, 1.02% pour la MB et 3.59% pour le LCR, soit 0.19% pour le volume intracrânien total (VICT). L'étude morphométrique corrobore les résultats des études anatomiques et radiologiques existantes. Conclusion: la segmentation du cerveau par un algorithme génétique permet une mesure 100% automatique, fiable et rapide des volumes cérébraux in vivo chez l'individu normal.

Prédiction de la réponse aux SSRI chez les patients avec épisode majeur de dépression par l'étude du métabolisme cérébral par PET/CT au F-18-FDG

Contexte : Les patients souffrant d'un épisode dépressif sévère sont fréquemment traités par des inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (SSRI). Cependant, seulement 30-50% des patients répondront à ce type de traitement. Actuellement, il n'existe pas de marqueur biologique utilisable pour prédire la réponse à un traitement par SSRI. Un délai dans la mise en place d'une thérapie efficace peut avoir comme conséquences néfastes une augmentation du risque de suicide et une association avec un moins bon pronostic à long terme lors d'épisodes ultérieurs. Objectif : Par l'étude du métabolisme cérébral par tomographie par émission de positons (PET) au F-18-fluorodeoxyglucose (FDG), nous étudierons la présence de corrélations éventuelles entre la réponse clinique, qui généralement survient dans les 4 à 6 semaines après l'instauration du traitement antidépresseur, et une modification du métabolisme cérébral mesuré plus précocement, dans le but d'identifier les futurs répondeurs au traitement par SSRI. Méthodes : Cette étude longitudinale comprendra 20 patients unipolaires avec un épisode dépressif sévère au bénéfice d'un traitement par SSRI. Chacun des patients aura deux examens PET cérébraux au F-18-FDG. Le premier PET aura lieu juste avant le début du traitement aux SSRI et le second dans la 3ème semaine après début du traitement. La réponse clinique sera mesurée à 3 mois, et les répondeurs seront identifiés par une diminution significative des scores lors d'évaluation sur échelles de dépression. La recherche d'altérations métaboliques cérébrales sera faite en évaluant: (1) l'examen de base ou (2) l'examen PET précoce, à la recherche d'altérations spécifiques corrélées à une bonne réponse clinique, afin d'obtenir une valeur pronostique quant à la réponse au traitement. L'analyse de l'imagerie cérébrale utilisera la technique SPM (Statistical Parameter Mapping) impliquant un traitement numérique voxel par voxel des images PET. Résultats escomptés : Cette étude caractérisant les variations du métabolisme cérébral dans la phase précoce d'un traitement par SSRI vise à identifier des marqueurs métaboliques potentiels fournissant une valeur prédictive quant à la future efficacité du traitement SSRI introduit. Plus-value escomptée : L'identification d'un tel marqueur métabolique permettrait d'identifier rapidement les futurs répondeurs aux SSRI, et par conséquent d'éviter de proposer aux non-répondeurs la poursuite d'une médication, pendant plusieurs semaines, qui aurait peu de chance d'être efficace. Ainsi, une identification précoce des répondeurs aux SSRI pourrait permettre d'éviter des délais dans la mise en place d'une thérapie efficace et d'obtenir une amélioration du pronostic à plus long terme, avec une influence favorable sur les coûts de la santé.

Evaluation des facteurs de risque cliniques et des données de la DXA (DMO, VFA, TBS) pour la prédiction du risque fracturaire. L'étude de la cohorte OséoLaus.

Introduction. - L'ostéoporose est caractérisée par une diminution dela densité minérale osseuse (DMO) et une détérioration de lamicroarchitecture osseuse (MO). En routine clinique, l'appréciationde la MO se fait de façon approximative en utilisant les facteurs derisque clinique (FRC). Il est maintenant possible d'estimer de façonsimple la MO en mesurant le Trabecular Bone Score (TBS) par réanalysed'une image DXA lombaire. TBS a une valeur diagnostiqueet pronostique indépendante des FRC et de la DMO. Le but de lacohorte lausannoise OstéoLaus est de combiner des éléments facilesà obtenir en routine clinique, à savoir les FRC et les éléments issusde la DXA (DMO, TBS, VFA) pour évaluer le risque fracturaire defaçon transversale puis prospective.Patients et Méthodes. - Nous avons constitué une cohorte d'environ1400 femmes entre 50 et 80 ans de la région lausannoise enrôléedepuis 7 ans dans une vaste cohorte (CoLaus, 6 700 participants)évaluant les facteurs génétiques et phénotypiques de maladies fréquentescardiovasculaires et psychiatriques. Le taux de participationà Ostéolaus est > 85%. Ces femmes sont vues entre mars 2010et décembre 2012. Elles passent un questionnaire, un ultrasonosseux du talon, une DXA de la colonne et de la hanche et une évaluationpar VFA (selon la méthode semi-quantitative de Genant) etle TBS. Nous rapportons les résultats préliminaires sur 631 participantes.Les données concernant les fractures (fx) vertébrales ne distinguentpas les origines traumatiques ou non.Résultats. - L'âge est de 67,4 ± 6,7 ans, l'IMC de 26.1 ± 4,6. Les donnéesbrutes de la colonne lombaire montrent une DMO à 0,943 ±0,168 (T-score -1,4 DS) et un TBS à 1,271 ± 0,103. La corrélationentre DMO et TBS est faible avec r2 = 0,16. La prévalence des fx vertébralesgrade 2/3, des fx ostéoporotiques majeures, et de toutes lesfx ostéoporotiques est de 8,4 %, 17,0 % et 26.0 % respectivement. LesORs (par diminution d'une déviation standard) ajustés pour l'âge etl'IMC sont pour la DMO de 1,8 (1,2-2,5), 1,6 (1,2-2,1), 1,3 (1,1-1,6),et pour TBS de 2,0 (1,4-3,0), 1,9 (1,4-2,5), 1.4 (1,1-1,7), respectivement.Le taux de fx avec DMO <þ- 2,5 DS se situe entre 35 et 37 %et le taux de fx avec un TBS < 1.200 entre 37 et 44 %. Par contre cetaux augmente entre 54 et 60 % si l'on combine une DMO < - 2,5 DSou un TBS < 1,200.Conclusion. - Ces données préliminaires confirment la faible corrélationentre la DMO et le TBS. Ajouter le TBS à la DMO permetd'augmenter significativement le nombre de participantes avec unefx ostéoporotique prévalente. Une mesure simple et peu irradiantepar DXA offre ainsi 3 informations complémentaires et pertinentespour la routine clinique : la DMO, la recherche des fractures vertébraleset le TBS.

Influence of anti-filarial chemotherapy strategies on the genetic structure of Wuchereria bancrofti populations

Lymphatic filarial (LF) parasites have been under anti-filarial drug pressure for more than half a century. Currently, annual mass drug administration (MDA) of diethylcarbamazine (DEC) or ivermectin in combination with albendazole (ALB) have been used globally to eliminate LF. Long-term chemotherapies exert significant pressure on the genetic structure of parasitic populations. We investigated the genetic variation among 210 Wuchereria bancrofti populations that were under three different chemotherapy strategies, namely MDA with DEC alone (group I, n = 74), MDA with DEC and ALB (group II, n = 60) and selective therapy (ST) with DEC (group III, n = 34) to understand the impact of these three drug regimens on the parasite genetic structure. Randomly amplified polymorphic DNA profiles were generated for the three groups of parasite populations; the gene diversity, gene flow and genetic distance values were determined and phylogenetic trees were constructed. Analysis of these parameters indicated that parasite populations under ST with a standard dose of DEC (group III) were genetically more diverse (0.2660) than parasite populations under MDA with DEC alone (group I, H = 0.2197) or with DEC + ALB (group II, H = 0.2317). These results indicate that the MDA may reduce the genetic diversity of W. bancrofti populations when compared to the genetic diversity of parasite populations under ST.

Response to comment on "the geometric structure of the brain fiber pathways".

In response to Catani et al., we show that corticospinal pathways adhere via sharp turns to two local grid orientations; that our studies have three times the diffusion resolution of those compared; and that the noted technical concerns, including crossing angles, do not challenge the evidence of mathematically specific geometric structure. Thus, the geometric thesis gives the best account of the available evidence.

Estimation of the lateral correlation structure of subsurface water content from surface-based ground-penetrating radar reflection images

Over the past decade, significant interest has been expressed in relating the spatial statistics of surface-based reflection ground-penetrating radar (GPR) data to those of the imaged subsurface volume. A primary motivation for this work is that changes in the radar wave velocity, which largely control the character of the observed data, are expected to be related to corresponding changes in subsurface water content. Although previous work has indeed indicated that the spatial statistics of GPR images are linked to those of the water content distribution of the probed region, a viable method for quantitatively analyzing the GPR data and solving the corresponding inverse problem has not yet been presented. Here we address this issue by first deriving a relationship between the 2-D autocorrelation of a water content distribution and that of the corresponding GPR reflection image. We then show how a Bayesian inversion strategy based on Markov chain Monte Carlo sampling can be used to estimate the posterior distribution of subsurface correlation model parameters that are consistent with the GPR data. Our results indicate that if the underlying assumptions are valid and we possess adequate prior knowledge regarding the water content distribution, in particular its vertical variability, this methodology allows not only for the reliable recovery of lateral correlation model parameters but also for estimates of parameter uncertainties. In the case where prior knowledge regarding the vertical variability of water content is not available, the results show that the methodology still reliably recovers the aspect ratio of the heterogeneity.