TbGT8 is a bifunctional glycosyltransferase that elaborates<em> N</em>-linked glycans on a protein phosphatase AcP115 and a GPI-anchor modifying glycan in <em>Trypanosoma brucei</em>

AbstractThe procyclic form of Trypanosoma brucei expresses procyclin surface glycoproteins with unusual glycosylphosphatidylinositol-anchor side chain structures that contain branched N-acetyllactosamine and lacto-N-biose units. The glycosyltransferase TbGT8 is involved in the synthesis of the branched side chain through its UDP-GlcNAc: βGal β1-3N-acetylglucosaminyltransferase activity. Here, we explored the role of TbGT8 in the mammalian bloodstream form of the parasite with a tetracycline-inducible conditional null T. brucei mutant for TbGT8. Under non-permissive conditions, the mutant showed significantly reduced binding to tomato lectin, which recognizes poly-N-acetyllactosamine-containing glycans. Lectin pull-down assays revealed differences between the wild type and TbGT8 null-mutant T. brucei, notably the absence of a broad protein band with an approximate molecular weight of 110kDa in the mutant lysate. Proteomic analysis revealed that the band contained several glycoproteins, including the acidic ecto-protein phosphatase AcP115, a stage-specific glycoprotein in the bloodstream form of T. brucei. Western blotting with an anti-AcP115 antibody revealed that AcP115 was approximately 10kDa smaller in the mutant. Enzymatic de-N-glycosylation demonstrated that the underlying protein cores were the same, suggesting that the 10-kDa difference was due to differences in N-linked glycans. Immunofluorescence microscopy revealed the colocalization of hemagglutinin epitope-tagged TbGT8 and the Golgi-associated protein GRASP. These data suggest that TbGT8 is involved in the construction of complex poly-N-acetyllactosamine-containing type N-linked and GPI-linked glycans in the Golgi of the bloodstream and procyclic parasite forms, respectively

An extension of chronicles temporal model with taxonomies: Application to epidemiological studies

International audienceMedico-administrative databases contain information about patients’ medical events, i.e. their care trajectories. Semantic Web technologies are used by epidemiologists to query these databases in order to identify patients whose care trajectories conform to some criteria. In this article we are interested in care trajectories involving temporal constraints. In such cases, Semantic Web tools lack computational efficiency while temporal pattern matching algorithms are efficient but lack of expressiveness. We propose to use a temporal pattern called chronicles to represent temporal constraints on care trajectories. We also propose an hybrid approach, combining the expressiveness of SPARQL and the efficiency of chronicle recognition to query care trajectories. We evaluate our approach on synthetic data and real large data. The results show that the hybrid approach is more efficient than pure SPARQL, and validate the interest of our tool to detect patients having venous thromboembolism disease in the French medico-administrative database

Glioma stem cells invasive phenotype at optimal stiffness is driven by MGAT5 dependent mechanosensing.

BACKGROUND: Glioblastomas stem-like cells (GSCs) by invading the brain parenchyma, remains after resection and radiotherapy and the tumoral microenvironment become stiffer. GSC invasion is reported as stiffness sensitive and associated with altered N-glycosylation pattern. Glycocalyx thickness modulates integrins mechanosensing, but details remain elusive and glycosylation enzymes involved are unknown. Here, we studied the association between matrix stiffness modulation, GSC migration and MGAT5 induced N-glycosylation in fibrillar 3D context. METHOD: To mimic the extracellular matrix fibrillar microenvironments, we designed 3D-ex-polyacrylonitrile nanofibers scaffolds (NFS) with adjustable stiffnesses by loading multiwall carbon nanotubes (MWCNT). GSCs neurosphere were plated on NFSs, allowing GSCs migration and MGAT5 was deleted using CRISPR-Cas9. RESULTS: We found that migration of GSCs was maximum at 166 kPa. Migration rate was correlated with cell shape, expression and maturation of focal adhesion (FA), Epithelial to Mesenchymal Transition (EMT) proteins and (β1,6) branched N-glycan binding, galectin-3. Mutation of MGAT5 in GSC inhibited N-glycans (β1-6) branching, suppressed the stiffness dependence of migration on 166 kPa NFS as well as the associated FA and EMT protein expression. CONCLUSION: MGAT5 catalysing multibranched N-glycans is a critical regulators of stiffness induced invasion and GSCs mechanotransduction, underpinning MGAT5 as a serious target to treat cancer

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS.Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Temporal models of care sequences for the exploration of medico-administrative data

International audienc

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Caracterisation dans le genome d'un Annelide polychete : Owenia fusiformis, d'une region comprenant la repetition du triplet nucleotidique CCX

CNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueSIGLEFRFranc