Diversité des composés terpéniques volatils au sein du genre Lavandula : aspects évolutifs et physiologiques

The lavender production is of significant importance for the international visibility of the french Rhône-Alpes region. Uses of lavender essential oil (EO) are based on the growing of 3 species (L. angustifolia, L. latifolia, L. stoechas and an hybride L. x intermedia) with marked. The genus Lavandula is an ideal model for understanding the origin of the diversity of volatile organic compounds (VOCs), especially terpenes. Lavenders have the advantage of having a wide range of distribution areas with different bioclimatic regions, a limited number of species (39) with diverse morphological and ecological caracteristics. In order to characterize the diversity of the VOCs accumulated in the genus and consider their evolution, we have analyzed (GC-MS) the VOCS accumulated by 29 species (some for the first time). As often, in plants, the production of VOCs in the inflorescences of lavender is subject to spatial and temporal regulation. The differential emission of VOCs over time in L. angustifolia is a well known phenomenon for farmers who have observed a different quality of EO depending on the maturity of the inflorescences at harvest. To correlate these variations with stages of plant development, we have analysed the temporal variations of the main VOCs in leaves and inflorescences (several years and cultivars) at the chemical level (GC-FID) and the molecular level (qPCR). Upstream of this research on the genus Lavandula different bioinformatic tools have been developed. In particular, the module “MSeasy " which can automate GC-MS data retrieval. This is a prerequisite for using lavender in the future as a model study of VOCS in LamiaceaeLa production de lavande concoure au rayonnement de la région Rhône-Alpes. Les applications de l’huile essentielle (HE) de lavande reposent sur la culture de 3 espèces (L. aangustifolia, L. latifolia et L. stoechas et d’un hybride L. x intermedia) aux chémotypes marqués. Le genre Lavandula est un modèle idéal pour comprendre la structuration et l’origine de la diversité des composés organiques volatils (COV) en particulier des terpènes. Les lavandes ont l’avantage d’avoir une aire de distribution large avec des régions bioclimatiques différentes, un nombre d’espèces limité (39) ayant des caractéristiques morphologiques et écologiques variées. Pour caractériser la diversité des COV accumulés dans les espèces du genre et envisager leur évolution, nous avons analysé (GC-MS) les COV de 29 espèces (certaines pour la première fois). Comme souvent chez les plantes, la production de COV dans les inflorescences de lavande est soumise à une régulation spatio-temporelle. L'émission différentielle de COV au cours du temps chez L. angustifolia a été relevée par les agriculteurs qui ont observé une qualité d’HE différente suivant la maturité des inflorescences au moment de la récolte. Pour modéliser ces variations et les corréler avec des étapes du développement de la plante, nous avons analysé, au niveau chimique (GC-FID) et moléculaire (qPCR), les variations temporelles des principaux COV dans les feuilles et les inflorescences (plusieurs années et cultivars). En amont de ces recherches sur les COV du genre Lavandula, différent outils de bioinformatique ont été développés. En particulier, le module « MSeasy » qui permet d’automatiser le rapatriement de données de GC-MS. Ceci constitue un pré-requis pour utiliser la lavande comme modèle d’étude des COV chez les Lamiacée

Prétraitement des bases de données de réactions chimiques pour la fouille de schémas de réactions

National audienceUn grand nombre de réactions chimiques sont aujourd'hui répertoriées dans des bases de données. Les chimistes aimeraient pouvoir fouiller les graphes moléculaires contenus dans ces données pour en extraire des schémas de réactions fréquents. Deux obstacles s'opposent à cela : d'une part la manière dont les chimistes représentent les réactions par des graphes ne permet pas aux techniques de fouille de graphes d'extraire les schémas de réactions fréquents. D'autre part les bases de données contiennent des descriptions de réactions souvent incomplètes, ambigues ou erronées. Le présent article décrit un processus de prétraitement opérationnel qui permet de filtrer, compléter puis transformer le contenu d'une base de réactions en des données fiables constituées de graphes abstraits répondant au problème de la fouille de schémas de réactions. Le processus place ainsi les bases de réactions à portée des techniques de fouille de graphes comme en attestent les résultats expérimentaux

Discours de presse et veille stratégique d'évènements. Approche textométrique et extraction d'informations pour la fouille de textes

This research demonstrates two methods of text mining for strategic monitoring purposes: information extraction and Textometry. In strategic monitoring, text mining is used to automatically obtain information on the activities of corporations. For this objective, information extraction identifies and labels units of information, named entities (companies, places, people), which then constitute entry points for the analysis of economic activities or events. These include mergers, bankruptcies, partnerships, etc., involving corresponding corporations. A Textometric method, however, uses several statistical models to study the distribution of words in large corpora, with the goal of shedding light on significant characteristics of the textual data. In this research, Textometry, an approach traditionally considered incompatible with information extraction methods, is applied to the same corpus as an information extraction procedure in order to obtain information on economic events. Several textometric analyses (characteristic elements, co-occurrences) are examined on a corpus of online news feeds. The results are then compared to those produced by the information extraction procedure. Both approaches contribute differently to processing textual data, producing complementary analyses of the corpus. Following the comparison, this research presents the advantages for these two text mining methods in strategic monitoring of current events.Ce travail a pour objet l’étude de deux méthodes de fouille automatique de textes, l’extraction d’informations et la textométrie, toutes deux mises au service de la veille stratégique des événements économiques. Pour l’extraction d’informations, il s’agit d’identifier et d’étiqueter des unités de connaissances, entités nommées — sociétés, lieux, personnes, qui servent de points d’entrée pour les analyses d’activités ou d’événements économiques — fusions, faillites, partenariats, impliquant ces différents acteurs. La méthode textométrique, en revanche, met en œuvre un ensemble de modèles statistiques permettant l’analyse des distributions de mots dans de vastes corpus, afin faire émerger les caractéristiques significatives des données textuelles. Dans cette recherche, la textométrie, traditionnellement considérée comme étant incompatible avec la fouille par l’extraction, est substituée à cette dernière pour obtenir des informations sur des événements économiques dans le discours. Plusieurs analyses textométriques (spécificités et cooccurrences) sont donc menées sur un corpus de flux de presse numérisé. On étudie ensuite les résultats obtenus grâce à la textométrie en vue de les comparer aux connaissances mises en évidence au moyen d’une procédure d’extraction d’informations. On constate que chacune des approches contribuent différemment au traitement des données textuelles, produisant toutes deux des analyses complémentaires. À l’issue de la comparaison est exposé l’apport des deux méthodes de fouille pour la veille d’événements

L'analyse textuelle des idées, du discours et des pratiques politiques

L’ouvrage collectif dirigé par Daigneault et Pétry représente l’un des rares efforts systématiques visant à explorer, en français, les méthodes d’analyse de contenu automatisées de textes principalement politiques. Les chapitres couvrent un large éventail de thèmes et de techniques d’analyse de contenu – allant de la compilation des fréquences de mots jusqu’au positionnement idéologique des acteurs à l’aide de Wordfish et Wordscores, en passant par l’analyse de sentiments. À une époque où les textes électroniques sont devenus facilement disponibles, ce volume inspirera de nombreux chercheurs travaillant sur des techniques d’analyse de contenu, à partir d’une gamme de plus en plus large de plateformes et de langues

Actes de la conférence Traitement Automatique de la Langue Naturelle, TALN 2018: Volume 2 : Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

International audienc