36 research outputs found
Comparative lengths of digestive tracts of seven didelphid marsupials (Mammalia) in relation to diet
Potential seed dispersal by Didelphis albiventris (Marsupialia, Didelphidae) in highly disturbed environment
BacHBerry: BACterial Hosts for production of Bioactive phenolics from bERRY fruits
BACterial Hosts for production of Bioactive phenolics from bERRY fruits (BacHBerry) was a 3-year project funded by the Seventh Framework Programme (FP7) of the European Union that ran between November 2013 and October 2016. The overall aim of the project was to establish a sustainable and economically-feasible strategy for the production of novel high-value phenolic compounds isolated from berry fruits using bacterial platforms. The project aimed at covering all stages of the discovery and pre-commercialization process, including berry collection, screening and characterization of their bioactive components, identification and functional characterization of the corresponding biosynthetic pathways, and construction of Gram-positive bacterial cell factories producing phenolic compounds. Further activities included optimization of polyphenol extraction methods from bacterial cultures, scale-up of production by fermentation up to pilot scale, as well as societal and economic analyses of the processes. This review article summarizes some of the key findings obtained throughout the duration of the project
MultiPus: Conception de communautĂ©s microbiennes pour la production de composĂ©s d'intĂ©rĂȘt
National audienceDepuis le dĂ©but des annĂ©es 2000, la biologie synthĂ©tique a permis de produire des composĂ©s innovants et d'intĂ©rĂȘt pour diffĂ©rentes industries telles que la pharmacologie (pĂ©nicilline, insuline, artemĂ©sinine), les Ă©nergies (biogaz) ou les polymĂšres (1,3-propanediol). Ces productions sont gĂ©nĂ©ralement effectuĂ©es en cultures pures. Mais derniĂšrement, l'usage de communautĂ©s microbiennes a Ă©tĂ© proposĂ© afin de permettre par exemple : la division des voies de synthĂšses entre diffĂ©rentes souches, l'exploitation de co-produits, la levĂ©e de certaines inhibitions dues Ă l'accumulation de mĂ©tabolites toxiques ainsi que la co-production de composĂ©s.Ici nous proposons un algorithme permettant la sĂ©lection de communautĂ©s artificielles (composĂ©es dâespĂšces dont lâinteraction nâest pas observĂ©e dans la nature) ou synthĂ©tiques (composĂ©es dâorganismes modifiĂ©s gĂ©nĂ©tiquement pour acquĂ©rir de nouvelles capacitĂ©s mĂ©taboliques). Lâalgorithme permet aussi dâobtenir les voies de synthĂšses utlisĂ©es.Cet algorithme utilise la topologie des rĂ©seaux mĂ©taboliques, en reprĂ©sentant les modĂšles mĂ©taboliques comme des hypergraphes dirigĂ©s. Dans ce cas, les nĆuds sont les mĂ©tabolites du rĂ©seau tandis que les hyperarcs reprĂ©sentent les rĂ©actions allant d'un ensemble de substrats Ă un ensemble de produits. Nous fusionnons les rĂ©seaux mĂ©taboliques de tous les microorganismes du consortium (que nous appellerons travailleurs). Pour cela, le rĂ©seau mĂ©tabolique de chaque travailleur est modĂ©lisĂ© tel un hypergraphe. Dans chacun de ces rĂ©seaux, des composĂ©s et rĂ©actions peuvent ĂȘtre ajoutĂ©s si ils sont existants dans d'autres organismes que les travailleurs (il s'agit alors de l'insertion de mĂ©tabolites et/ou de rĂ©actions exogĂšnes). Enfin, le transport entre les organismes du consortium est permis en ajoutant un arc simple reliant un composĂ© dans un organisme au mĂȘme composĂ© dans un autre organisme. Les hyperarcs sont ensuite pondĂ©rĂ©s en utilisant un a-priori sur le coĂ»t d'une rĂ©action vis-Ă -vis du procĂ©dĂ© de production d'un composĂ© dâintĂ©rĂȘt. Dans un premier temps, nous avons divisĂ© les hyperarcs en trois catĂ©gories: endogĂšnes (prĂ©sents initialement chez les travailleurs), exogĂšnes (nĂ©cessitant l'insertion de gĂšnes codant pour des enzymes dans le rĂ©seau) et transports (permettant l'Ă©change d'un composĂ© entre deux travailleurs). Les deux derniĂšres catĂ©gories auront des poids supĂ©rieurs. En effet l'insertion d'un ou plusieurs gĂšnes codants pour une enzyme dans un organisme peut sâavĂ©rer coĂ»teux. Cela nĂ©cessite des manipulations gĂ©nĂ©tiques et de l'Ă©nergie pour l'organisme afin dâexprimer les nouveaux gĂšnes introduits. Enfin, exporter et importer des composĂ©s demande l'utilisation de transporteurs qui peuvent ĂȘtre demandeurs en Ă©nergie ou nĂ©cessiter de grands gradients de concentrations.Nous essayons ensuite de rĂ©soudre le problĂšme de l'hyperarbre de Steiner de poids minimum. Une instance du problĂšme est composĂ©e d'un hypergraphe dirigĂ© et pondĂ©rĂ©, dâun ensemble de composĂ©s sources et dâun ensemble de composĂ©s cibles. Nous dĂ©sirons trouver la solution la plus lĂ©gĂšre, c'est Ă dire un ensemble d'hyperarcs (rĂ©actions) tel que tous les composĂ©s cibles soient atteints Ă partir des sources. Cependant, un hyperarc ne peut ĂȘtre sĂ©lectionnĂ© que si tous ses substrats ont Ă©tĂ© produits auparavant ou font partie de l'ensemble de sources initial. Nous nommons les sources d'un hyperarc des tentacules, un hyperarc est tentaculaire si il a plus d'un tentacule.Nous montrons que ce problĂšme est NP-difficile mais quâil existe un algorithme FPT (fixed-parameter tractable) avec comme paramĂštres le nombre de cibles et le nombre dâhyperarcs tentaculaires. L'algorithme Ă©numĂšre tout d'abord toutes les combinaisons possibles des hyperarcs tentaculaires oĂč une combinaison est un sous-ensemble des hyperarcs ordonnĂ©s selon l'ordre topologique de la solution. Pour chaque combinaison, en utilisant le sous-rĂ©seau composĂ© uniquement d'arc simples (non tentaculaires), l'algorithme calcule la maniĂšre optimale (de poids minimum) pour relier les hyperarcs tentaculaires choisis. Cela est fait en utilisant une routine de programmation dynamique qui gĂ©nĂ©ralise un algorithme FPT classique pour le problĂšme dâarbre de Steiner dirigĂ© (en utilisant le nombre de cibles comme paramĂštre).Nous avons assignĂ© des poids uniformes pour les hyperarcs au sein des catĂ©gories dĂ©finies prĂ©cĂ©demment (endogĂšne = 0.01, exogĂšne = 1, transport = 1) et appliquĂ© l'algorithme Ă deux consortiums en fixant le nombre d'hyperarcs tentaculaires dans les solutions Ă k=3 au maximum.Tout dâabord nous proposons une communautĂ© synthĂ©tique pour la production de deux antibiotiques : la pĂ©nicilline et la cĂ©phalosporine C. Nous avons sĂ©lectionnĂ© comme possibles travailleurs trois actinobacteries (Streptomyces cattleya, Rhodococcus jostii RAH 1, Rhodococcus erythropolis BG43) et une archĂ©e mĂ©thanogĂšne (Methanosarcina barkeri) et proposĂ© comme seule source la cellulose qui est un substrat peu coĂ»teux et facilement disponible. Les rĂ©actions insĂ©rĂ©es proviennent de deux organismes: un champignon (Aspergillus Nidulans) et une actinobactĂ©rie (Streptomyces rapamycinicus) qui possĂšdent la capacitĂ© de synthĂ©tiser les deux antibiotiques bĂȘta-lactame visĂ©s. La solution obtenue montre que le meilleur consortium microbien pour la production des deux bĂȘta-lactamines est constituĂ© de Streptomyces cattleya et Methanosarcina barkeri. Multipus nous permet donc d'obtenir les voies mĂ©taboliques nĂ©cessaires Ă la synthĂšse des produits mais aussi de sĂ©lectionner le meilleur consortium possible dans un plus large ensemble d'espĂšces.Nous avons ensuite testĂ© un consortium artificiel constituĂ© de Clostridium butyricum qui produit naturellement du 1,3-propanediol (PDO) et une archĂ©e mĂ©thanogĂšne Methanosarcina mazei. Le 1,3-propanediol est un polymĂšre d'intĂ©rĂȘt pour l'industrie, il est utilisĂ© pour la fabrication de nombreux produits (peintures, composites, etc.). Lors de la production de PDO, de l'acĂ©tate est aussi synthĂ©tisĂ©. Or l'acĂ©tate exerce une action inhibitrice sur la production de PDO et la croissance de C. butyricum car il est toxique lorsque prĂ©sent en grandes concentrations. Cependant M. mazei peut pousser sur de l'acĂ©tate et produit du mĂ©thane qui peut ĂȘtre rĂ©cupĂ©rĂ© pour crĂ©er du biogaz. Puisque les deux organismes peuvent produire naturellement les deux produits choisis (PDO et mĂ©thane), nous n'avons pas introduit de nouvelles rĂ©actions. Nous avons proposĂ© d'utiliser comme source de carbone unique du glycĂ©rol, un sous-produit de la production de biodiesel et donc un substrat de choix pour des procĂ©dĂ©s biotechnologiques. Dans un premier temps, les poids des rĂ©actions (endogĂšne, exogĂšne et transport) ont Ă©tĂ© dĂ©finis comme pour l'exemple prĂ©cĂ©dent. Afin de produire du PDO et du mĂ©thane avec du glycĂ©rol, les deux organismes Ă©changent de l'acĂ©tyl-CoA. Or lâacĂ©tyl-CoA est essentiel pour C. butyricum, celui-ci nâaurait donc pas dâintĂȘret Ă diminuer sa concentration interne dâacĂ©tyl-CoA. Cependant, puisque l'acĂ©tate est toxique pour C. butyricum, nous avons supposĂ© qu'un processus d'excrĂ©tion de l'acĂ©tate pouvait exister. Aussi dans un second temps, nous avons diminuĂ© le poids du transport de lâacĂ©tate de Clostridium butyricum Ă Methanosarcina mazei (de 1 Ă 0.5). Dans ce cas, nous obtenons un ensemble de rĂ©actions permettant effectivement de produire Ă la fois du PDO et du mĂ©thane en partant uniquement du glycĂ©rol grĂące Ă la consommation de l'acĂ©tate par M. mazei. Cette consommation pourrait permettre d'obtenir une production plus importante de 1,3-propanediol puisque l'acĂ©tate ne serait alors plus prĂ©sent en grande quantitĂ© dans le milieu. Nous pouvons donc, Ă l'aide d'un paramĂ©trage plus fin des poids au sein des catĂ©gories de rĂ©actions, obtenir des sous-rĂ©seaux de production plus rĂ©alistes.Pour conclure, nous proposons Multipus, un programme contenant un algorithme d'Ă©numĂ©ration qui permet d'infĂ©rer quelles espĂšces inclure au sein d'une communautĂ© ainsi que les rĂ©actions Ă utiliser pour une production de composĂ©s dâinterĂȘt. Nous avons appliquĂ© Multipus Ă deux cas: tout d'abord Ă la production jointe de deux antibiotiques (la pĂ©nicilline et la cĂ©phalosporine C) puis Ă la production d'un polymĂšre (1,3-propanediol) associĂ©e Ă celle du mĂ©thane afin de consommer un sous-produit toxique (l'acĂ©tate) et de permettre un meilleur rendement.Multipus (MULTIple species for the synthetic Production of Useful biochemical Substances) est disponible Ă l'adresse: http://multipus.gforge.inria.fr/
MultiPus: Conception de communautĂ©s microbiennes pour la production de composĂ©s d'intĂ©rĂȘt
National audienceDepuis le dĂ©but des annĂ©es 2000, la biologie synthĂ©tique a permis de produire des composĂ©s innovants et d'intĂ©rĂȘt pour diffĂ©rentes industries telles que la pharmacologie (pĂ©nicilline, insuline, artemĂ©sinine), les Ă©nergies (biogaz) ou les polymĂšres (1,3-propanediol). Ces productions sont gĂ©nĂ©ralement effectuĂ©es en cultures pures. Mais derniĂšrement, l'usage de communautĂ©s microbiennes a Ă©tĂ© proposĂ© afin de permettre par exemple : la division des voies de synthĂšses entre diffĂ©rentes souches, l'exploitation de co-produits, la levĂ©e de certaines inhibitions dues Ă l'accumulation de mĂ©tabolites toxiques ainsi que la co-production de composĂ©s.Ici nous proposons un algorithme permettant la sĂ©lection de communautĂ©s artificielles (composĂ©es dâespĂšces dont lâinteraction nâest pas observĂ©e dans la nature) ou synthĂ©tiques (composĂ©es dâorganismes modifiĂ©s gĂ©nĂ©tiquement pour acquĂ©rir de nouvelles capacitĂ©s mĂ©taboliques). Lâalgorithme permet aussi dâobtenir les voies de synthĂšses utlisĂ©es.Cet algorithme utilise la topologie des rĂ©seaux mĂ©taboliques, en reprĂ©sentant les modĂšles mĂ©taboliques comme des hypergraphes dirigĂ©s. Dans ce cas, les nĆuds sont les mĂ©tabolites du rĂ©seau tandis que les hyperarcs reprĂ©sentent les rĂ©actions allant d'un ensemble de substrats Ă un ensemble de produits. Nous fusionnons les rĂ©seaux mĂ©taboliques de tous les microorganismes du consortium (que nous appellerons travailleurs). Pour cela, le rĂ©seau mĂ©tabolique de chaque travailleur est modĂ©lisĂ© tel un hypergraphe. Dans chacun de ces rĂ©seaux, des composĂ©s et rĂ©actions peuvent ĂȘtre ajoutĂ©s si ils sont existants dans d'autres organismes que les travailleurs (il s'agit alors de l'insertion de mĂ©tabolites et/ou de rĂ©actions exogĂšnes). Enfin, le transport entre les organismes du consortium est permis en ajoutant un arc simple reliant un composĂ© dans un organisme au mĂȘme composĂ© dans un autre organisme. Les hyperarcs sont ensuite pondĂ©rĂ©s en utilisant un a-priori sur le coĂ»t d'une rĂ©action vis-Ă -vis du procĂ©dĂ© de production d'un composĂ© dâintĂ©rĂȘt. Dans un premier temps, nous avons divisĂ© les hyperarcs en trois catĂ©gories: endogĂšnes (prĂ©sents initialement chez les travailleurs), exogĂšnes (nĂ©cessitant l'insertion de gĂšnes codant pour des enzymes dans le rĂ©seau) et transports (permettant l'Ă©change d'un composĂ© entre deux travailleurs). Les deux derniĂšres catĂ©gories auront des poids supĂ©rieurs. En effet l'insertion d'un ou plusieurs gĂšnes codants pour une enzyme dans un organisme peut sâavĂ©rer coĂ»teux. Cela nĂ©cessite des manipulations gĂ©nĂ©tiques et de l'Ă©nergie pour l'organisme afin dâexprimer les nouveaux gĂšnes introduits. Enfin, exporter et importer des composĂ©s demande l'utilisation de transporteurs qui peuvent ĂȘtre demandeurs en Ă©nergie ou nĂ©cessiter de grands gradients de concentrations.Nous essayons ensuite de rĂ©soudre le problĂšme de l'hyperarbre de Steiner de poids minimum. Une instance du problĂšme est composĂ©e d'un hypergraphe dirigĂ© et pondĂ©rĂ©, dâun ensemble de composĂ©s sources et dâun ensemble de composĂ©s cibles. Nous dĂ©sirons trouver la solution la plus lĂ©gĂšre, c'est Ă dire un ensemble d'hyperarcs (rĂ©actions) tel que tous les composĂ©s cibles soient atteints Ă partir des sources. Cependant, un hyperarc ne peut ĂȘtre sĂ©lectionnĂ© que si tous ses substrats ont Ă©tĂ© produits auparavant ou font partie de l'ensemble de sources initial. Nous nommons les sources d'un hyperarc des tentacules, un hyperarc est tentaculaire si il a plus d'un tentacule.Nous montrons que ce problĂšme est NP-difficile mais quâil existe un algorithme FPT (fixed-parameter tractable) avec comme paramĂštres le nombre de cibles et le nombre dâhyperarcs tentaculaires. L'algorithme Ă©numĂšre tout d'abord toutes les combinaisons possibles des hyperarcs tentaculaires oĂč une combinaison est un sous-ensemble des hyperarcs ordonnĂ©s selon l'ordre topologique de la solution. Pour chaque combinaison, en utilisant le sous-rĂ©seau composĂ© uniquement d'arc simples (non tentaculaires), l'algorithme calcule la maniĂšre optimale (de poids minimum) pour relier les hyperarcs tentaculaires choisis. Cela est fait en utilisant une routine de programmation dynamique qui gĂ©nĂ©ralise un algorithme FPT classique pour le problĂšme dâarbre de Steiner dirigĂ© (en utilisant le nombre de cibles comme paramĂštre).Nous avons assignĂ© des poids uniformes pour les hyperarcs au sein des catĂ©gories dĂ©finies prĂ©cĂ©demment (endogĂšne = 0.01, exogĂšne = 1, transport = 1) et appliquĂ© l'algorithme Ă deux consortiums en fixant le nombre d'hyperarcs tentaculaires dans les solutions Ă k=3 au maximum.Tout dâabord nous proposons une communautĂ© synthĂ©tique pour la production de deux antibiotiques : la pĂ©nicilline et la cĂ©phalosporine C. Nous avons sĂ©lectionnĂ© comme possibles travailleurs trois actinobacteries (Streptomyces cattleya, Rhodococcus jostii RAH 1, Rhodococcus erythropolis BG43) et une archĂ©e mĂ©thanogĂšne (Methanosarcina barkeri) et proposĂ© comme seule source la cellulose qui est un substrat peu coĂ»teux et facilement disponible. Les rĂ©actions insĂ©rĂ©es proviennent de deux organismes: un champignon (Aspergillus Nidulans) et une actinobactĂ©rie (Streptomyces rapamycinicus) qui possĂšdent la capacitĂ© de synthĂ©tiser les deux antibiotiques bĂȘta-lactame visĂ©s. La solution obtenue montre que le meilleur consortium microbien pour la production des deux bĂȘta-lactamines est constituĂ© de Streptomyces cattleya et Methanosarcina barkeri. Multipus nous permet donc d'obtenir les voies mĂ©taboliques nĂ©cessaires Ă la synthĂšse des produits mais aussi de sĂ©lectionner le meilleur consortium possible dans un plus large ensemble d'espĂšces.Nous avons ensuite testĂ© un consortium artificiel constituĂ© de Clostridium butyricum qui produit naturellement du 1,3-propanediol (PDO) et une archĂ©e mĂ©thanogĂšne Methanosarcina mazei. Le 1,3-propanediol est un polymĂšre d'intĂ©rĂȘt pour l'industrie, il est utilisĂ© pour la fabrication de nombreux produits (peintures, composites, etc.). Lors de la production de PDO, de l'acĂ©tate est aussi synthĂ©tisĂ©. Or l'acĂ©tate exerce une action inhibitrice sur la production de PDO et la croissance de C. butyricum car il est toxique lorsque prĂ©sent en grandes concentrations. Cependant M. mazei peut pousser sur de l'acĂ©tate et produit du mĂ©thane qui peut ĂȘtre rĂ©cupĂ©rĂ© pour crĂ©er du biogaz. Puisque les deux organismes peuvent produire naturellement les deux produits choisis (PDO et mĂ©thane), nous n'avons pas introduit de nouvelles rĂ©actions. Nous avons proposĂ© d'utiliser comme source de carbone unique du glycĂ©rol, un sous-produit de la production de biodiesel et donc un substrat de choix pour des procĂ©dĂ©s biotechnologiques. Dans un premier temps, les poids des rĂ©actions (endogĂšne, exogĂšne et transport) ont Ă©tĂ© dĂ©finis comme pour l'exemple prĂ©cĂ©dent. Afin de produire du PDO et du mĂ©thane avec du glycĂ©rol, les deux organismes Ă©changent de l'acĂ©tyl-CoA. Or lâacĂ©tyl-CoA est essentiel pour C. butyricum, celui-ci nâaurait donc pas dâintĂȘret Ă diminuer sa concentration interne dâacĂ©tyl-CoA. Cependant, puisque l'acĂ©tate est toxique pour C. butyricum, nous avons supposĂ© qu'un processus d'excrĂ©tion de l'acĂ©tate pouvait exister. Aussi dans un second temps, nous avons diminuĂ© le poids du transport de lâacĂ©tate de Clostridium butyricum Ă Methanosarcina mazei (de 1 Ă 0.5). Dans ce cas, nous obtenons un ensemble de rĂ©actions permettant effectivement de produire Ă la fois du PDO et du mĂ©thane en partant uniquement du glycĂ©rol grĂące Ă la consommation de l'acĂ©tate par M. mazei. Cette consommation pourrait permettre d'obtenir une production plus importante de 1,3-propanediol puisque l'acĂ©tate ne serait alors plus prĂ©sent en grande quantitĂ© dans le milieu. Nous pouvons donc, Ă l'aide d'un paramĂ©trage plus fin des poids au sein des catĂ©gories de rĂ©actions, obtenir des sous-rĂ©seaux de production plus rĂ©alistes.Pour conclure, nous proposons Multipus, un programme contenant un algorithme d'Ă©numĂ©ration qui permet d'infĂ©rer quelles espĂšces inclure au sein d'une communautĂ© ainsi que les rĂ©actions Ă utiliser pour une production de composĂ©s dâinterĂȘt. Nous avons appliquĂ© Multipus Ă deux cas: tout d'abord Ă la production jointe de deux antibiotiques (la pĂ©nicilline et la cĂ©phalosporine C) puis Ă la production d'un polymĂšre (1,3-propanediol) associĂ©e Ă celle du mĂ©thane afin de consommer un sous-produit toxique (l'acĂ©tate) et de permettre un meilleur rendement.Multipus (MULTIple species for the synthetic Production of Useful biochemical Substances) est disponible Ă l'adresse: http://multipus.gforge.inria.fr/
Isotopic distribution and dependency to fission product kinetic energy for Pu thermal neutron-induced fission
International audienceNuclear fission yields data measurements for thermal neutron induced fission of 241Pu have been carried out at the ILL in Grenoble, using the Lohengrin mass spectrometer. The relative isotopic yields for the masses 137 up to 141 have been derived with the associated experimental covariance matrices. Moreover, from preliminary results for the masses 92, 138 and 139, a clear evolution over fission product kinetic energy of the isotopic total count rate is observed
Isotopic distribution and dependency to fission product kinetic energy for 241Pu thermal neutron-induced fission
Nuclear fission yields data measurements for thermal neutron induced fission of 241Pu have been carried out at the ILL in Grenoble, using the Lohengrin mass spectrometer. The relative isotopic yields for the masses 137 up to 141 have been derived with the associated experimental covariance matrices. Moreover, from preliminary results for the masses 92, 138 and 139, a clear evolution over fission product kinetic energy of the isotopic total count rate is observed
Use of the space by the opossum Didelphis aurita Wied-Newied (Mammalia, Marsupialia) in a mixed forest fragment of southern Brazil
Guidelines of clinical practice for the management of swallowing disorders and recent dysphonia in the context of the COVID-19 pandemic
International audienceProcedures putting healthcare workers in close contact with the airway are particularly at risk of contamination by the SARS-Cov-2 virus, especially when exposed to sputum, coughing, or a tracheostomy. In the current pandemic phase, all patients should be considered as potentially infected. Thus, the level of precaution recommended for the caregivers depends more on the type of procedure than on the patient's proved or suspected COVID-19 status. Procedures that are particularly at high risk of contamination are clinical and flexible endoscopic pharyngo-laryngological evaluation, and probably also video fluoroscopic swallowing exams. Voice rehabilitation should not be considered urgent at this time. Therefore , recommendations presented here mainly concern the management of swallowing disorders, which can sometimes be dangerous for the patient, and recent dysphonia. In cases where they are considered possible and useful, teleconsultations should be preferred to face-to-face assessments or rehabilitation sessions. The latter must be maintained only in few selected situations, after team discussions or in accordance with the guidelines provided by health authorities