Genre et inégalités de santé, l'exemple des soins maternels en Inde.

L'inégalité entre les sexes qui prévaut en Inde place les femmes dans un état de vulnérabilité, qui s'exprime tout particulièrement pendant la maternité. En effet, la dépréciation du féminin se matérialise notamment par une entrée en vie féconde prématurée. Ceci multiplie les risques de mortalité maternelle mais également de séquelles postnatales et, plus largement, constitue une entrave majeure au déroulement optimal de la vie reproductive, et ce d'autant plus que la femme est jeune. Qui plus est, l'absence de pouvoir de décision et la faible alphabétisation se conjuguent pour biaiser le recours aux soins, puisque les femmes sont mises à distance à la fois des structures de soins et des informations sanitaires. D'un point de vue davantage structurel, la précarité économique, qui reste prégnante en Inde, affecte la santé des femmes à différentes échelles. A celle de la famille, les ressources allouées à la santé sont généralement limitées et restent d'abord accordées aux hommes. Ensuite, à l'échelle de l'Etat, c'est l'offre de soins qui constitue un réel handicap, et ce à la fois d'un point de vue quantitatif et qualitatif. En effet, l'offre de soins maternelle reste insuffisante et inadaptée, et tout particulièrement en zone rurale, et ne peut répondre aux besoins réels des femmes

Automatic recognition of complementary strands: lessons regarding machine learning abilities in RNA folding

Introduction: Prediction of RNA secondary structure from single sequences still needs substantial improvements. The application of machine learning (ML) to this problem has become increasingly popular. However, ML algorithms are prone to overfitting, limiting the ability to learn more about the inherent mechanisms governing RNA folding. It is natural to use high-capacity models when solving such a difficult task, but poor generalization is expected when too few examples are available.Methods: Here, we report the relation between capacity and performance on a fundamental related problem: determining whether two sequences are fully complementary. Our analysis focused on the impact of model architecture and capacity as well as dataset size and nature on classification accuracy.Results: We observed that low-capacity models are better suited for learning with mislabelled training examples, while large capacities improve the ability to generalize to structurally dissimilar data. It turns out that neural networks struggle to grasp the fundamental concept of base complementarity, especially in lengthwise extrapolation context.Discussion: Given a more complex task like RNA folding, it comes as no surprise that the scarcity of useable examples hurdles the applicability of machine learning techniques to this field

“The first man on the street” - tracing a famous Hilbert quote (1900) back to Gergonne (1825)

A short, catchy, and in its content somewhat exaggerated, quote allows us to draw a connection through three-quarters of a century between two leaders of mathematics who apparently held somewhat similar philosophical, pedagogical, and political views. In addition to providing some new facets to the biographies of Gergonne and Hilbert, our article relates to increasing demands for the dissemination of mathematical knowledge and to corresponding structural changes within mathematics during the 19th century

La reconnaissance automatique des brins complémentaires : leçons concernant les habiletés des algorithmes d'apprentissage automatique en repliement des acides ribonucléiques

L'acide ribonucléique (ARN) est une molécule impliquée dans de nombreuses fonctions cellulaires comme la traduction génétique et la régulation de l’expression des gènes. Les récents succès des vaccins à ARN témoignent du rôle que ce dernier peut jouer dans le développement de traitements thérapeutiques. La connaissance de la fonction d’un ARN passe par sa séquence et sa structure lesquelles déterminent quels groupes chimiques (et de quelles manières ces groupes chimiques) peuvent interagir avec d’autres molécules. Or, les structures connues sont rares en raison du coût et de l’inefficacité des méthodes expérimentales comme la résonnance magnétique nucléaire et la cristallographie aux rayons X. Par conséquent, les méthodes calculatoires ne cessent d’être raffinées afin de déterminer adéquatement la structure d’un ARN à partir de sa séquence. Compte tenu de la croissance des jeux de données et des progrès incessants de l’apprentissage profond, de nombreuses architectures de réseaux neuronaux ont été proposées afin de résoudre le problème du repliement de l’ARN. Toutefois, les jeux de données actuels et la nature des mécanismes de repliement de l’ARN dressent des obstacles importants à l’application de l’apprentissage statistique en prédiction de structures d’ARN. Ce mémoire de maîtrise se veut une couverture des principaux défis inhérents à la résolution du problème du repliement de l’ARN par apprentissage automatique. On y formule une tâche fondamentale afin d’étudier le comportement d’une multitude d’algorithmes lorsque confrontés à divers contextes statistiques, le tout dans le but d’éviter le surapprentissage, problème dont souffre une trop grande proportion des méthodes publiées jusqu’à présent.Ribonucleic acid (RNA) is a molecule involved in many cellular functions like translation and regulation of gene expression. The recent success of RNA vaccines demonstrates the role RNA can play in the development of therapeutic treatments. The function of an RNA depends on its sequence and structure, which determine which chemical groups (and in what ways these chemical groups) can interact with other molecules. However, only a few RNA structures are known due to the high cost and low throughput of experimental methods such as nuclear magnetic resonance and X-ray crystallography. As a result, computational methods are constantly being refined to accurately determine the structure of an RNA from its sequence. Given the growth of datasets and the constant progress of deep learning, many neural network architectures have been proposed to solve the RNA folding problem. However, the nature of current datasets and RNA folding mechanisms hurdles the application of statistical learning to RNA structure prediction. Here, we cover the main challenges one can encounter when solving the RNA folding problem by machine learning. With an emphasis on overfitting, a problem that affects too many of the methods published so far, we formulate a fundamental RNA problem to study the behaviour of a variety of algorithms when confronted with various statistical contexts