Cold winter temperatures condition the egg-hatching dynamics of a grape disease vector

The leafhopper Scaphoideus titanus is the vector of a major phytoplasma grapevine disease, Flavescence dorée. The vector’s distribution is in Eastern and Northern Europe, and its population dynamics varies as a function of vineyard latitude. We tested the hypothesis that hatching dynamics are cued by cold temperatures observed in winter. We exposed eggs from a natural population to simulated “cold” and “mild” winters and varied the exposure time at 5 °C from 0 to 63 days. We show that temperature cooling mainly affected the onset of hatching and is negatively correlated to the cold time exposure. The majority of hatchings occurred more quickly in cold rather than in mild winter simulated conditions, but there was no significant difference between the duration of hatching of eggs whatever the cold time exposure. In agreement with the Northern American origin of the vector, the diapause termination and thus the timing regulation of egg hatching require cold winters

Low CD4/CD8 T-Cell Ratio Associated with Inflammatory Arthropathy in Human T-Cell Leukemia Virus Type I Tax Transgenic Mice

Human T-cell leukemia virus type I (HTLV-1) can cause an aggressive malignancy known as adult T-cell leukemia/lymphoma (ATL) as well as inflammatory diseases such as HTLV-1-associated myelopathy/tropical spastic paraparesis (HAM/TSP). A transgenic mouse that expresses HTLV-1 Tax also develops T-cell leukemia/lymphoma and an inflammatory arthropathy that resembles rheumatoid arthritis. The aim of this study was to identify the primary T-cell subsets involved in the development of arthropathy in Tax transgenic mice. mRNA was strong in the spleen and joints of arthropathic mice, with a 40-fold increase compared with healthy transgenic mice.Our findings reveal that Tax transgenic mice develop rheumatoid-like arthritis with proliferating synovial cells in the joints; however, the proportion of different splenic T-cell subsets in these mice was completely different from other commonly used animal models of rheumatoid arthritis. The crucial T-cell subsets in arthropathic Tax transgenic mice appear to resemble those in HAM/TSP patients rather than those in rheumatoid arthritis patients

Un algorithme d'estimation-détection sur la poursuite de trajectoires

La méthode proposée consiste à élaborer un filtre d'estimation de la trajectoire d'une cible. Plus précisément, on s'intéresse au traitement d'une coordonnée angulaire (azimut). La mesure est perturbée par un bruit coloré non stationnaire. L'algorithme devant être implanté en temps réel, on a choisi de ne pas identifier la nature de la perturbation ; on a donc adopté une modélisation de la trajectoire qui permet l'utilisation d'un filtre extrêmement simple, remis à jour automatiquement par un détecteur d'accélération. L'algorithme fourni nécessite peu de connaissances a priori, et il est suffisamment robuste. On présente les résultats obtenus sur une trajectoire réelle d'avion

Caracterisation et modelisation de la trajectoire et des mouvements de mobiles manoeuvrants application aux problemes de poursuite 3D

Les méthodes de modélisation constituent une étape essentielle dans la synthèse des filtres associés à la détermination des éléments de cinématique d'une cible manoeuvrante. Le modèle adopté par la plupart des auteurs (modèle de SINGER) ne rend compte que de façon très imparfaite des caractéristiques de la trajectoire et des lois de mouvement. Une approche plus systématique a été introduite et développée depuis 1977 par C. BOZZO et A. GUILBERT dans le cadre des travaux effectués au Centre d'Analyse de Systèmes de la DCAN de TOULON (CAPCA). Elle consiste à effectuer les choix fondamentaux relatifs au système de coordonnées (cartésiennes, polaires, cylindriques) et au repère (lié à la plate-forme, à l'antenne ou à la trajectoire) à partir de la connaissance de la structure du vecteur d'état imposée par les variables à estimer (position, vitesse, accélération, etc...), les variables de fermeture (équations aux contraintes au premier et au second ordre, etc...) et les variables de pilotage (Q-commandabilité du filtre). . On justifie par cette approche les résultats satisfaisants obtenus avec les modèles qui avaient été déterminés dans le passé de façon intuitive (modèles en 1/D, Log D, tg A, etc...)