Un arbre de Markov sélectif en fréquence pour la détection de signaux transitoires à faible rapport signal à bruit

Nous nous intéressons dans cet article à l’extraction de comportements statistiques multirésolutions pour la caractérisation et la segmentation de signaux transitoires dans un contexte fortement bruité. Ces signaux de courte durée possèdent des composantes fréquentielles très localisées et fortement variables. Le choix du compromis temps/fréquence pour l’étude de ces signaux est donc crucial. Nous nous plaçons de ce fait dans le domaine transformé en paquets d’ondelettes, permettant une analyse fine des variations fréquentielles du signal. Nous proposons un modèle d’arbre de Markov original adapté à la décomposition en paquets d’ondelettes afin d’intégrer l’information multirésolution d’échelle en échelle dans un objectif de segmentation. Nous validons l’approche sur des signaux synthétiques, puis nous illustrons son intérêt applicatif dans un contexte biomédical liée à la détection de signaux transitoires dans les signaux pulmonaires.We deal in this paper with the extraction of multiresolution statistical signatures for the characterization of transient signals in strongly noisy contexts. These short-time signals have sharp and highly variable frequency components. The Time-Frequency analysis window to adopt is then a major issue. Thus we have chosen the wavelet packet domain due to its natural ability to provide multiple time-frequency resolutions. We propose a new oriented Markov model dedicated to the wavelet packet transform, which offers sharp analysis of frequency variations in a signal, locally in time and at several resolutions. We show its efficiency on synthetic signals and we then illustrate its applicative relevance in a biomedical context related to the detection of transient signals in pulmonary sounds

p38-γ–dependent gene silencing restricts entry into the myogenic differentiation program

The regenerative capacity of muscle is regulated by p38-γ, which phosphorylates MyoD and leads to formation of a complex that represses myogenin transcription

Non-stationary signal detection with a temporally-local and frequency-selective Markov graph

Nous nous intéressons dans cet article à l'extraction de comportements statistiques multirésolutions pour la caractérisation et la segmentation de signaux transitoires dans un contexte fortement bruité. Pour ce faire, nous proposons un nouveau modèle d'arbre de Markov adapté à la décomposition en paquets d'ondelettes afin d'intégrer l'information multirésolution d'échelle en échelle dans un objectif de segmentation. Cette nouvelle méthode est testée sur des signaux synthétiques contenant des transitoires à faible rapport signal à bruit. Une comparaison avec des méthodes de segmentation classiques basées sur les chaînes de Markov montre son intérêt dans ce type de contexte difficile

Detection-estimation of Bernoulli-Gaussian processes generalized to the presence of non-gaussian colored noise

Dans ce papier, nous abordons le problème de restauration des coefficients en ondelettes des crépitants considérés comme étant un signal impulsionnel auquel surajoute un bruit coloré. Cette tâche exige l'accès à la densité de probabilité multivariée afin de pouvoir calculer la fonction de vraisemblance souvent inaccessible dans le cas non gaussien. Pour cela, la distribution gaussienne multivariée est souvent utilisée même si l'hypothèse de la gaussianité n'est pas vérifiée. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche basée sur la théorie des copules pour le calcul de la densité de probabilité gaussienne généralisée multivariée qui nous permet de gérer la non gaussianité du bruit coloré

Isolement de 21 nouveaux locus microsatellites polymorphes chez le champignon phytopathogène Venturia inaequalis

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Les contournements de résistance : Mécanismes, dynamiques et conséquences

International audienceLes trois phases d’un contournement et les forces évolutives impliquéesDynamique spatiale et temporelle des contournementsLa résistance quantitative pour ralentir les contournements ?Quelle stratégie pour préserver la durabilité des résistances ?Conclusio

Improving prediction of essential genes using context-specific metabolic network ensembles

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DEXOM: Diversity-based enumeration of optimal context-specific metabolic networks

International audienceThe correct identification of metabolic activity in tissues or cells under different conditions can be extremely elusive due to mechanisms such as post-transcriptional modification of enzymes or different rates in protein degradation, making difficult to perform predictions on the basis of gene expression alone. Context-specific metabolic network reconstruction can overcome some of these limitations by leveraging the integration of multi-omics data into genome-scale metabolic networks (GSMN). Using the experimental information, context-specific models are reconstructed by extracting from the generic GSMN the sub-network most consistent with the data, subject to biochemical constraints. One advantage is that these context-specific models have more predictive power since they are tailored to the specific tissue, cell or condition, containing only the reactions predicted to be active in such context. However, an important limitation is that there are usually many different subnetworks that optimally fit the experimental data. This set of optimal networks represent alternative explanations of the possible metabolic state. Ignoring the set of possible solutions reduces the ability to obtain relevant information about the metabolism and may bias the interpretation of the true metabolic states. In this work we formalize the problem of enumerating optimal metabolic networks and we introduce DEXOM, an unified approach for diversity-based enumeration of context-specific metabolic networks. We developed different strategies for this purpose and we performed an exhaustive analysis using simulated and real data. In order to analyze the extent to which these results are biologically meaningful, we used the alternative solutions obtained with the different methods to measure: 1) the improvement of in silico predictions of essential genes in Saccharomyces cerevisiae using ensembles of metabolic network; and 2) the detection of alternative enriched pathways in different human cancer cell lines. We also provide DEXOM as an open-source library compatible with COBRA Toolbox 3

Relations entre perceptions de soi et performances scolaires à l'école élémentaire: analyse des données du Panel CP 2011

International audienceS'assurer que les élèves ont une bonne perception d'eux-mêmes, en particulier dans les domaines de l'école, des relations sociales et du comportement est un objectif en soi, mais aussi une condition de la réussite scolaire. Cette étude, fondée sur un panel de 15 000 élèves suivis par la direction de l'évaluation, de la prospective et de la performance (DEPP) depuis leur entrée en CP en 2011, permet de montrer, après bien d'autres, les liens existant entre perceptions de soi et résultats cognitifs, en mathématiques et en français notamment. L'originalité de ce travail est d'introduire une mesure de la perception de soi à l'entrée en CP, en plus d'une mesure en fin d'école élémentaire. Si la mesure de fin d'école élémentaire correspond bien au modèle théorique initial, ce n'est pas le cas de celle de début CP, ce qui renvoie à des questions de développement et à la difficulté de compréhension de certains items par les élèves. Néanmoins, il a été possible de relier les compétences cognitives et les perceptions de soi en CP avec celles observées en fin d'école élémentaire, pour montrer des interactions réciproques entre ces dimensions