Pour une démocratie socio-environnementale : cadre pour une plate-forme participative « transition écologique »

Contribution publiée in Penser une démocratie alimentaire Volume II – Proposition Lascaux entre ressources naturelles et besoins fondamentaux, F. Collart Dutilleul et T. Bréger (dir), Inida, San José, 2014, pp. 87-111.International audienceL’anthropocène triomphant actuel, avec ses forçages environnementaux et sociaux, est à l’origine de l’accélération des dégradations des milieux de vie sur Terre et de l’accentuation des tensions sociales et géopolitiques. Passer à un anthropocène de gestion équitable, informé et sobre vis-à-vis de toutes les ressources et dans tous les secteurs d’activité (slow anthropocene), impose une analyse préalable sur l’ensemble des activités et des rapports humains. Cette transition dite « écologique », mais en réalité à la fois sociétale et écologique, est tout sauf un ajustement technique de secteurs dits prioritaires et technocratiques. Elle est avant tout culturelle, politique et philosophique au sens propre du terme. Elle est un horizon pour des trajectoires de développement humain, pour des constructions sociales et économiques, censées redéfinir socialement richesse, bien-être, travail etc. La dénomination « transition écologique » est largement véhiculée, mais ses bases conceptuelles ne sont pas entièrement acquises ni même élaborées. Dans ce contexte, les étudiants en première année de Master BioSciences à l’Ecole Normale Supérieure (ENS) de Lyon ont préparé une première étude analytique de ce changement radical et global de société pour mieux comprendre dans quelle société ils souhaitent vivre, en donnant du sens aux activités humaines présentes et à venir. Une trentaine de dossiers sur divers secteurs d’activités et acteurs de la société ont été produits et ont servis de support à cette synthèse. Plus largement, le but est de construire un socle conceptuel et une plate-forme de travail sur lesquels les questions de fond, mais aussi opérationnelles, peuvent être posées et étudiées en permanence. Cette démarche participative est ouverte à la collectivité sur le site http://institutmichelserres.ens-lyon.fr/

The heritability of multi-modal connectivity in human brain activity

Patterns of intrinsic human brain activity exhibit a profile of functional connectivity that is associated with behaviour and cognitive performance, and deteriorates with disease. This paper investigates the relative importance of genetic factors and the common environment between twins in determining this functional connectivity profile. Using functional magnetic resonance imaging (fMRI) on 820 subjects from the Human Connectome Project, and magnetoencephalographic (MEG) recordings from a subset, the heritability of connectivity between 39 cortical regions was estimated. On average over all connections, genes account for about 15% of the observed variance in fMRI connectivity (and about 10% in alpha-band and 20% in beta-band oscillatory power synchronisation), which substantially exceeds the contribution from the environment shared between twins. Therefore, insofar as twins share a common upbringing, it appears that genes, rather than the developmental environment, play a dominant role in determining the coupling of neuronal activity

Modélisation mathématique de la différentiation érythrocytaire in vitro

During the past several years, several independent studies have shown that cell differentiation is accompanied by anincrease of the level of variability of gene expression. Hypothesizing that gene expression variability is a driver of celldifferentiation, our group has identified three chemical drugs (called artemisinin, indomethacin and MB3) whichinfluence both the extent of this variability and the number of differentiated cells in a culture of avian erythroidprogenitors.This thesis follows these observations, and is divided in two parts. First, we define a mathematical model ofavian in vitro erythroid differentiation and confront it to our experimental data, in order to disentangle the effect of thedrugs on cell proliferation, differentiation and death. Since the comparison of parameter values between the treated anduntreated conditions requires precise parameter estimates, an important part of the design of our model is theidentifiability of its parameters. We prove that the drugs which decrease gene expression variability (artemisinin andinndomethacin) also decrease the differentiation rate of the cells, and that the drug which increase variability (MB3)also increases the differentiation rate.Then, observing significant variability in the outcome of our in vitro differentiation experiment, we motivate thedesign of a mixed effect model of erythropoiesis, in which each replicate of the experiment is an individual characterizedby its own parameter values. Mixed effect models are a type of statistical models in which the fixed parameters arereplaced by distributions of random variables, in order to describe the repeated measurement of the same process ondifferent individuals from the same population. Each individual is then described by its own parameter values, and thepopulation is described by the distribution of parameter values across all individuals. We demonstrate the unidentifiabilityof this mixed effect model, and we finish by exploring ways of rendering it identifiable, using experimental design andmodel reduction.Depuis quelques années, de plus en plus d’études démontrent que la différenciation cellulaire est accompagnée d’une augmentation de la variabilité de l’expression des gènes. L’hypothèse de notre équipe est que cette variabilité influence en retour la différenciation. Pour tester cette hypothèse, nous avons identifié trois drogues chimiques (l’artémisinine,l’indométhacine et MB3) qui influencent à la fois cette variabilité, et le nombre de cellules différenciées dans une culture de progéniteurs érythocytaires aviaires. Cette thèse, divisée en deux parties, s’inscrit dans la continuité de ces observations. Dans un premier temps, nous définissons un modèle mathématique de la différenciation éythroïde aviaire in vitro, et nous le calibrons à l’aide de nos données expérimentales. Cette approche nous permet de quantifier l’effet des drogues sur la prolifération et la différenciation cellulaires. Puisque la comparaison de valeurs de paramètres entre les conditions traitées et non-traitées doit s’appuyer sur des estimations précises, une partie importante de notre travail porte sur l’identifiabilité de notre modèle. Nous démontrons dans cette partie que les drogues qui diminuent la variabilité de l’expression des gènes (l’artémisinine et l’indométhacine) diminuent aussi le taux de différenciation des cellules, et que la drogue qui augmente la variabilité (MB3) augmente aussi ce taux.Dans une second partie, nous observons que le résultat de l’expérience de différenciation in vitro qui nous sert à calibrer notre modèle est très variable. Nous essayons alors d’adapter notre modèle sous la forme d’un modèle à effets mixtes, dans lequel chaque réplicat de l’expérience est caractérisé par ses propres valeurs de paramètres. Les modèles à effets mixtes forment une classe de modèles statistiques dans laquelle les valeurs fixées des paramètres sont remplacées par des distributions de variables aléatoires, pour décrire la répétition d’une même mesure sur différents individus d’une population. Chaque individu est alors décrit par ses propres valeurs de paramètres, et la population est décrite par la distribution des valeurs de paramètres entre les individus. Nous démontrons que notre modèle à effets mixtes est non-identifiable et nous explorons ensuite différentes façon de le rendre identifiable, à travers une approche de design expérimental et une approche de réduction de modèle

Practical identifiability in the frame of nonlinear mixed effects models: the example of the in vitro erythropoiesis

International audienceBackgroundNonlinear mixed effects models provide a way to mathematically describe experimental data involving a lot of inter-individual heterogeneity. In order to assess their practical identifiability and estimate confidence intervals for their parameters, most mixed effects modelling programs use the Fisher Information Matrix. However, in complex nonlinear models, this approach can mask practical unidentifiabilities.ResultsHerein we rather propose a multistart approach, and use it to simplify our model by reducing the number of its parameters, in order to make it identifiable. Our model describes several cell populations involved in the in vitro differentiation of chicken erythroid progenitors grown in the same environment. Inter-individual variability observed in cell population counts is explained by variations of the differentiation and proliferation rates between replicates of the experiment. Alternatively, we test a model with varying initial condition.ConclusionsWe conclude by relating experimental variability to precise and identifiable variations between the replicates of the experiment of some model parameters

Calibration, Selection and Identifiability Analysis of a Mathematical Model of the in vitro Erythropoiesis in Normal and Perturbed Contexts

The in vivo erythropoiesis, which is the generation of mature red blood cells in the bone marrowof whole organisms,has been described by a variety of mathematical models in the past decades. However, the in vitro erythropoiesis, whichproduces red blood cells in cultures, has received much less attention from the modelling community. In this paper, wepropose the first mathematical model of in vitro erythropoiesis. We start by formulating different models and select the bestone at fitting experimental data of in vitro erythropoietic differentiation obtained from chicken erythroid progenitor cells. Itis based on a set of linear ODE, describing 3 hypothetical populations of cells at different stages of differentiation. We thencompute confidence intervals for all of its parameters estimates, and conclude that our model is fully identifiable. Finally,we use this model to compute the effect of a chemical drug called Rapamycin, which affects all states of differentiation inthe culture, and relate these effects to specific parameter variations. We provide the first model for the kinetics of in vitrocellular differentiation which is proven to be identifiable. It will serve as a basis for a model which will better account for thevariability which is inherent to the experimental protocol used for the model calibration

Drugs modulating stochastic gene expression affect the erythroid differentiation process

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Propagation and System Modelling for the PALMYRE MIMO Platform

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