SARAH-DIEZOL : un système de diagnostic en récupération assistée d'hydrocarbures

On propose un nouvel outil d'aide au choix d'un procédé de récupération assistée d'hydrocarbures (RAH) à partir des données de gisement. Ce système est construit sur la base d'un moteur d'inférence (DIEZOL) développé à l'Institut Français du Pétrole (IFP). Il utilise la logique des propositions avec variables et coefficients de vraisemblance. Il fonctionne en chaînage avant et arrière et permet des attachements procéduraux. On estime que cette approche a un rôle à jouer dans l'établissement d'une méthodologie pour sélectionner un procédé de RAH, dans l'amélioration des critères d'applications en confrontant les réponses du système aux décisions prises en réalité, et dans le transfert des compétences des experts vers les utilisateurs du système

Mathematical model for comparison of time-killing curves.

The relevance of mathematical modeling to investigations of the bactericidal effects of antimicrobial agents has been emphasized in many studies of killing kinetics. We propose here a descriptive model of general use, with four parameters which account for the lag phase, the initial number of bacteria, and the limit of effectiveness and bactericidal rate of antimicrobial agents. The model has been applied to several kinetic datum sets with amoxicillin, cephalothin, nalidixic acid, pefloxacin, and ofloxacin against two Escherichia coli strains. It is a useful tool to compare killing curves by taking into account model parameter confidence limits. This can be illustrated by studying drug effects, strain effects, and concentration effects. For the antibiotics used here, concentration effects had an influence mainly on the length of the lag phase and the minimum number of living cells observed. It is therefore clear that differences in the killing curves with changes in one or more parameters could occur

La méthode Idadige (image and data analysis for differential in gel electrophoresis)

International audienceLa technologie Dige (differential in gel electrophoresis) fait partie des techniques récentes utilisées dans le cadre de la protéomique. Elle est une version multiplexée de l'électrophorèse 2D qui consiste à séparer les protéines d'un échantillon par migration au sein d'un gel 2D de polyacrylamide dans une première dimension par focalisation isoélectrique (IEF) selon leur pI (point isoélectrique) et dans une deuxième dimension, perpendiculaire à la première, selon leur poids moléculaire. La technique de multiplexage Dige consiste à coupler des marqueurs fluorescents à plusieurs populations protéiques différentes avant de les mélanger et de les faire migrer au sein d'un même gel 2D. Les images sont ensuite acquises à l'aide d'un scanner à fluorescence dont les filtres d'émission correspondent aux longueurs d'ondes des fluorophores employés. Partir des données brutes (les images acquises en fluorescence) pour aboutir à des interprétations portant par exemple sur des comparaisons quantitatives entre protéines de classes d'individus différentes nécessite la mise en place d'une méthode adaptée aux particularités de la Dige. La méthode Idadige doit notamment répondre de façon optimale à de nombreuses problématiques de natures diverses, concernant le domaine du traitement des images et de l'analyse des données. Elle comporte quatre étapes principales : – Identifier les taches protéiques sur les images acquises. Il s'agit de la problématique de la segmentation dans le domaine du traitement d'image. La première étape d'Idadige repose sur l'utilisation d'algorithmes basés sur des opérateurs de traitement d'images : Octopus, LoG (Laplacian of Gaussian). – Comparer les gels entre eux afin de mener des études différencielles par classe. Il s'agit là de l'étape de matching qui met en œuvre des algorithmes de traitement d'image et de reconnaissance de motifs (patterns). La deuxième étape d'Idadige consiste à réaliser une fusion des différentes images afin de permettre la détermination et l'utilisation de patterns communs. – Normaliser les données afin de s'affranchir au maximum des biais faussant les quantifications. La troisième étape porte notamment sur l'exploitation du plan expérimental en die-swap et l'utilisation de techniques issues du domaine voisin des puces à ADN. – Valider et interpréter les résultats afin de répondre à des critères de significativité, de spécificité et de sensibilité. La quatrième étape est une validation statistique et une interprétation finale. Les techniques les plus adéquates de la littérature ont été appliquées et d'autres plus originales ont été développées spécifiquement. La méthode Idadige a pu être validée puis appliquée sur un ensemble de données conséquent, dans le cadre de la recherche de marqueurs protéiques du cancer colorectal. Un jeu de marqueurs protéiques potentiels prometteur a ainsi pu être déterminé