La prévision de l’inflation par la méthode des réseaux de neurones : Le cas de la Tunisie

L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie

A mouse ear skin model to study the dynamics of innate immune responses against the microsporidian Encephalitozoon cuniculi

Microsporidia are obligate intracellular parasites related to fungi that cause severe infections in immunocompromised individuals. Encephalitozoon cuniculi is a microsporidian species capable of infecting mammals, including human and rodents. In response to microsporidian infection, innate immune system serves as the first line of defense and allows a partial clearance of the parasite via the innate immune cells, namely macrophages, neutrophils, dendritic cells, and Natural Killer cells. According to the literature, microsporidia bypass this response in vitro by modulating the response of macrophages. In order to study host-parasites interactions in vivo, we developed a model using the mouse ear pinna in combination with an intravital imaging approach. Fluorescent E. cuniculi spores were inoculated into the skin tissue to follow for the first time in real time in an in vivo model the recruitment dynamics of EGFP + phagocytic cells in response to the parasite. The results show that parasites induce an important inflammatory recruitment of phagocytes, with alterations of their motility properties (speed, displacement length, straightness). This cellular response persists in the injection zone, with spores detected inside the phagocytes up to 72 h post-infection. Immunostainings performed on ear tissue cryosections evoke the presence of developing infectious foci from 5 days post-infection, in favor of parasite proliferation in this tissue. Overall, the newly set up mice ear pinna model will increase our understanding of the immunobiology of microsporidia and in particular, to know how they can bypass and hijack the host immune system of an immunocompetent or immunosuppressed host

La prévision de l’inflation par la méthode des réseaux de neurones : Le cas de la Tunisie

L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie.L’approche neuronale a occupé l’intérêt d’un grand nombre de chercheurs pour l’analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type « perceptrons multicouches » pour prévoir le taux d’inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l’inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision « naïve ». La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d’amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l’évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d’inflation en Tunisie

La prévision de l'inflation par la méthode des réseaux de neurones : cas de la Tunisie

Collaboration avec l'université de Sfax (Tunisie) et Unité de Recherche en Economie du Développement (URED).International audienceThe neural approach drew the interest of many researchers for time series analysis and forecasting in diverse domains. In this paper, we study the ability of artificial neural networks (ANN) such as "multilayer perceptrons" to predict the Tunisian inflation rate. We try to find a better technical of inflation forecasting by comparing the results obtained using ANN to those provided by linear autoregressive models (AR) and the "naive" forecasting model. The comparison is based on the root-mean-square error (RMSE) criterion and the improvement rate of the latter (measured against the random walk). The results found showed the superiority of the RNA to trace the series evolution and to offer a better performance in terms of predictive power for inflation rate in Tunisia.L'approche neuronale a occupé l'intérêt d'un grand nombre de chercheurs pour l'analyse et la prévision des séries temporelles dans divers domaines. Dans ce papier, nous étudions la capacité des réseaux de neurones artificiels (RNA) de type " perceptrons multicouches " pour prévoir le taux d'inflation en Tunisie. Nous essayons de trouver une meilleure technique de prévision de l'inflation en comparant les résultats obtenus par les RNA par rapport à ceux fournis par les modèles autorégressifs linéaires (AR) et par le modèle de prévision " naïve ". La comparaison est effectuée sur la base du critère de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (root-mean-square error : RMSE) et sur le taux d'amélioration de ce dernier (évalué par rapport à la marche aléatoire). Les résultats trouvés ont montré la supériorité des RNA qui permettent de mieux retracer l'évolution de la série et offrent une meilleure performance en termes de pouvoir prédictif du taux d'inflation en Tunisie

Precision Therapeutic and Preventive Molecular Strategies for Endometriosis-Associated Infertility

Endometriosis, a chronic estrogen-dependent disorder defined by ectopic endometrial-like tissue growth, causes pelvic pain and infertility in reproductive-age women. Despite its prevalence, the underlying mechanisms driving lesion persistence and reproductive impairment remain unclear. This review synthesizes recent pathophysiological advances, highlighting how hormonal dysregulation, immune dysfunction, epigenetic alterations, and oxidative stress collectively foster lesion persistence and treatment resistance. Critically, these molecular disturbances disrupt critical reproductive functions—including oocyte quality, endometrial receptivity, and embryo implantation. We further explore emerging non-hormonal therapeutic strategies, including MAPK and PI3K/AKT inhibitors as well as epigenetic agents targeting HOXA10 methylation and microRNA modulation, which offer fertility-sparing alternatives to conventional hormonal suppression. To enhance clinical translation, we propose a multi-level prevention framework—encompassing at the primary level, risk reduction; at the secondary level, biomarker-guided intervention; and at the tertiary level, fertility preservation—to anticipate disease progression and personalize reproductive care. By delineating shared pathways between endometriosis and infertility, this work advances precision medicine approaches for affected patients

Image_3_A mouse ear skin model to study the dynamics of innate immune responses against the microsporidian Encephalitozoon cuniculi.TIFF

Microsporidia are obligate intracellular parasites related to fungi that cause severe infections in immunocompromised individuals. Encephalitozoon cuniculi is a microsporidian species capable of infecting mammals, including human and rodents. In response to microsporidian infection, innate immune system serves as the first line of defense and allows a partial clearance of the parasite via the innate immune cells, namely macrophages, neutrophils, dendritic cells, and Natural Killer cells. According to the literature, microsporidia bypass this response in vitro by modulating the response of macrophages. In order to study host-parasites interactions in vivo, we developed a model using the mouse ear pinna in combination with an intravital imaging approach. Fluorescent E. cuniculi spores were inoculated into the skin tissue to follow for the first time in real time in an in vivo model the recruitment dynamics of EGFP + phagocytic cells in response to the parasite. The results show that parasites induce an important inflammatory recruitment of phagocytes, with alterations of their motility properties (speed, displacement length, straightness). This cellular response persists in the injection zone, with spores detected inside the phagocytes up to 72 h post-infection. Immunostainings performed on ear tissue cryosections evoke the presence of developing infectious foci from 5 days post-infection, in favor of parasite proliferation in this tissue. Overall, the newly set up mice ear pinna model will increase our understanding of the immunobiology of microsporidia and in particular, to know how they can bypass and hijack the host immune system of an immunocompetent or immunosuppressed host.</p