TLRs1-10 Protein Expression in Circulating Human White Blood Cells during Bacterial and COVID-19 Infections

Introduction: Toll-like receptors play crucial roles in the sepsis-induced systemic inflammatory response. Septic shock mortality correlates with overexpression of neutrophilic TLR2 and TLR9, while the role of TLR4 overexpression remains a debate. In addition, TLRs are involved in the pathogenesis of viral infections such as COVID-19, where the single-stranded RNA of SARS-CoV-2 is recognized by TLR7 and TLR8, and the spike protein activates TLR4. Methods: In this study, we conducted a comprehensive analysis of TLRs 1–10 expressions in white blood cells from 71 patients with bacterial and viral infections. Patients were divided into 4 groups based on disease type and severity (sepsis, septic shock, moderate, and severe COVID-19) and compared to 7 healthy volunteers. Results: We observed a significant reduction in the expression of TLR4 and its co-receptor CD14 in septic shock neutrophils compared to the control group (p < 0.001). Severe COVID-19 patients exhibited a significant increase in TLR3 and TLR7 levels in neutrophils compared to controls (p < 0.05). Septic shock patients also showed a similar increase in TLR7 in neutrophils along with elevated intermediate monocytes (CD14+CD16+) compared to the control group (p < 0.005 and p < 0.001, respectively). However, TLR expression remained unchanged in lymphocytes. Conclusion: This study provides further insights into the mechanisms of TLR activation in various infectious conditions. Additional analysis is needed to assess their correlation with patient outcome and to evaluate the impact of TLR-pathway modulation during septic shock and severe COVID-19

The Gemini Cluster Astrophysics Spectroscopic Survey (GCLASS): The Role of Environment and Self-Regulation in Galaxy Evolution at z ~ 1

We evaluate the effects of environment and stellar mass on galaxy properties at 0.85 < z < 1.20 using a 3.6um-selected spectroscopic sample of 797 cluster and field galaxies drawn from the GCLASS survey. We confirm that for galaxies with LogM* > 9.3 the well-known correlations between environment and properties such as star-forming fraction (f_SF), SFR, SSFR, D(4000), and color are already in place at z ~ 1. We separate the effects of environment and stellar mass on galaxies by comparing the properties of star-forming and quiescent galaxies at fixed environment, and fixed stellar mass. The SSFR of star-forming galaxies at fixed environment is correlated with stellar mass; however, at fixed stellar mass it is independent of environment. The same trend exists for the D(4000) measures of both the star-forming and quiescent galaxies and shows that their properties are determined primarily by their stellar mass, not by their environment. Instead, it appears that environment's primary role is to control the fraction of star-forming galaxies. Using the spectra we identify candidate poststarburst galaxies and find that those with 9.3 < LogM* < 10.7 are 3.1 +/- 1.1 times more common in high-density regions compared to low-density regions. The clear association of poststarbursts with high-density regions as well as the lack of a correlation between the SSFRs and D(4000)s of star-forming galaxies with their environment suggests that at z ~ 1 the environmental-quenching timescale must be rapid. Lastly, we construct a simple quenching model which demonstrates that the lack of a correlation between the D(4000) of quiescent galaxies and their environment results naturally if self quenching dominates over environmental quenching at z > 1, or if the evolution of the self-quenching rate mirrors the evolution of the environmental-quenching rate at z > 1, regardless of which dominates.Comment: 26 pages, 15 figures, accepted for publication in Ap

Analyse des correspondances multiples parcimonieuses

This report presents the Sparse Multiple Correspondence Analysis (SMCA), the sparse equivalent of Multiple Correspondence Analysis (MCA). MCA is a widely used method for exploratory analysis of categorical data. Adding sparsity to an MCA improves its interpretability, especially for the analysis of large data. Based on singular value decomposition (SVD), MCA can be made sparse by generalizing the constrained SVD algorithm (CSVD). More specifically, CSVD requires two additional properties: to take into account the mass and weight matrices that are characteristic of the MCA (weight of individuals and frequency of modalities) and to select entire groups of variables (one group consisting of the complete disjunctive coding of a categorical variable) or of observations. We illustrate the SMCA with two sets of data: the first is a questionnaire on perception and knowledge of Maroilles and the second is a set of genetic data taken from a study on Alzheimer's disease. These two examples allow us to show the interest of the sparsity constraint for the interpretation of the estimated dimensions, as well as for the exploration of the links between individuals and modalities.Ce rapport de stage présente l'Analyse des Correspondances Multiples Parcimonieuse (ACMP), l'équivalent parcimonieux de l’Analyse des Correspondances Multiples (ACM). L'ACM est une méthode largement utilisée pour l’analyse exploratoire de données catégorielles. L'ajout de parcimonie dans une ACM améliore son interprétabilité, en particulier pour l'analyse de données de grande dimension. Basée sur la décomposition en valeurs singulières (SVD), l’ACM pourra être rendue parcimonieuse en généralisant l’algorithme de la SVD contrainte (CSVD). Plus particulièrement, la CSVD nécessite deux propriétés supplémentaires : prendre en compte les matrices de masse et de poids caractéristiques de l’ACM (poids des individus et fréquence des modalités) et sélectionner des groupes entiers de variables (un groupe étant constitué du codage disjonctif complet d’une variable catégorielle) ou d’observations. Nous illustrons l'ACMP avec deux jeux de données : le premier est un questionnaire sur la perception et la connaissance du Maroilles et le deuxième un jeu de données génétiques extrait d'une étude sur la maladie d'Alzheimer. Ces deux exemples nous permettent de montrer l'intérêt de la contrainte de parcimonie pour l'interprétation des dimensions estimées, ainsi que pour l'exploration des liens entre individus et modalités

Présentation de la réglementataion applicable aux médicaments innovants pour une mise à disposition plus rapide

Le XXème siècle a été marqué par une recherche pharmaceutique orientée vers des thérapeutiques plus ciblées. Pour pallier une quantité insuffisante de médicaments innovants et pour faire face à des industriels réfractaires au développement de ceux-ci (coûts de R&D important, accès au marché difficile, faible rentabilité), un nouveau cadre réglementaire a été mis en place au niveau de l'Union Européenne avec l'apparition de procédures d'autorisation de mise sur le marché adaptées. J'ai choisi de traiter ces procédures européennes qui permettent aux industriels, souhaitant commercialiser des médicaments innovants au sein de l'Union Européenne, d'obtenir une autorisation de mise sur le marché rapide : AMM conditionnelle, AMM sous circonstances exceptionnelles, AMM accélérée. Quels sont les produits concernés ? Quelles conditions faut-il remplir ? En quoi ces procédures sont-elles différentes ? Quelles sont les obligations post-AMM des industriels ? Cette thèse a pour but de répondre à ces questions. La première partie de cette thèse présente la réglementation européenne encadrant le médicament et les différentes procédures d'autorisation de mise sur le marché disponibles. Les autres parties détaillent les moyens mis à disposition des industriels dans le cadre d'une procédure centralisée pour bénéficier d'un accès rapide au marché européenLYON1-BU Santé (693882101) / SudocSudocFranceF

Analyse des Correspondances Multiples Parcimonieuse

International audienceMultiple Correspondence Analysis (MCA) is the method of choicefor themultivariate analysis of categorical data. In MCA each qualitative variable is representedby a group of binary variables (with a coding scheme called “complete disjunctive coding”)and each binary variable has a weight inversely proportional to its frequency. The datamatrix concatenates all these binary variables, and once normalized and centered thisdata matrix is analyzed with a generalized singular value decomposition (GSVD) thatincorporates the variable weights as constraints (or “metric”). The GSVD is, of course,based on the plain SVD and so MCA can be sparsified by extending algorithms designedto sparsify the SVD. To do so requires two additional features: to include weights andto be able to sparsify entire groups of variables at once. Another important feature ofsuch a sparsification should be to preserve the orthogonality of the components, Here, weintegrate all these constraints by using an exact projection scheme onto the intersectionof subspaces (i.e., balls) where each ball represents a specific type of constraints. Weillustrate our procedure with the data from a questionnaire survey on the perception ofcheese in two French cities

Utilisation de méthodes basées sur l'Intelligence Artificielle pour le contrôle non destructif par rayons X

International audienceCes dernières années, l'intelligence artificielle (IA), notamment au travers du développement des méthodes d'apprentissage profond, a permis de considérablement améliorer la résolution de nombreuses tâches, en particulier en application à des problématiques de vision par ordinateur. Ceci a été possible principalement grâce à l'augmentation de la puissance des ordinateurs, et l'accès à de grandes bases de données. L'application des méthodes ainsi développées à un contexte industriel, comme celui du contrôle non destructif, apporte de nouvelles problématiques liées à la difficulté et au coût d'obtention de bases de données de taille suffisante, ainsi qu'à une annotation fiable et précise de celles-ci. La simulation de méthodes d'acquisition et de la physique qui y est associée, permise par des logiciels de simulation tels que CIVA, nous permet de pallier à ce manque de données. Nous proposons ici de présenter des développements effectués dans un cadre de contrôle non destructif par rayons X (RX), en radiographie et tomographie, à travers trois applications.Une première application concerne la détection de défauts sur des radiographies d'objets obtenus par coulage par méthode supervisée. Par ailleurs, la possibilité de correction d'artefacts en tomographie est envisagée. La correction du rayonnement diffusé sur les images de radiographies permet notamment d'améliorer la qualité de la reconstruction tomographique correspondante. Enfin, dans un objectif de mise en place de contrôles tomographiques sur ligne de production, des approches IA sont couplées aux algorithmes de reconstruction pour assurer une bonne qualité d'image reconstruite dans une configuration à faible nombre de projections. Nous présentons ici une méthode de pré-traitement, qui permet de compléter les mesures radiographiques, ainsi qu'une méthode de post-traitement, qui réduit les artefacts de reconstruction liés au manque de vues

Analyse des Correspondances Multiples Parcimonieuse

International audienceMultiple Correspondence Analysis (MCA) is the method of choicefor themultivariate analysis of categorical data. In MCA each qualitative variable is representedby a group of binary variables (with a coding scheme called “complete disjunctive coding”)and each binary variable has a weight inversely proportional to its frequency. The datamatrix concatenates all these binary variables, and once normalized and centered thisdata matrix is analyzed with a generalized singular value decomposition (GSVD) thatincorporates the variable weights as constraints (or “metric”). The GSVD is, of course,based on the plain SVD and so MCA can be sparsified by extending algorithms designedto sparsify the SVD. To do so requires two additional features: to include weights andto be able to sparsify entire groups of variables at once. Another important feature ofsuch a sparsification should be to preserve the orthogonality of the components, Here, weintegrate all these constraints by using an exact projection scheme onto the intersectionof subspaces (i.e., balls) where each ball represents a specific type of constraints. Weillustrate our procedure with the data from a questionnaire survey on the perception ofcheese in two French cities

AP-1 and clathrin are essential for secretory granule biogenesis in Drosophila.

International audienceRegulated secretion of hormones, digestive enzymes, and other biologically active molecules requires the formation of secretory granules. Clathrin and the clathrin adaptor protein complex 1 (AP-1) are necessary for maturation of exocrine, endocrine, and neuroendocrine secretory granules. However, the initial steps of secretory granule biogenesis are only minimally understood. Powerful genetic approaches available in the fruit fly Drosophila melanogaster were used to investigate the molecular pathway for biogenesis of the mucin-containing "glue granules" that form within epithelial cells of the third-instar larval salivary gland. Clathrin and AP-1 colocalize at the trans-Golgi network (TGN) and clathrin recruitment requires AP-1. Furthermore, clathrin and AP-1 colocalize with secretory cargo at the TGN and on immature granules. Finally, loss of clathrin or AP-1 leads to a profound block in secretory granule formation. These findings establish a novel role for AP-1- and clathrin-dependent trafficking in the biogenesis of mucin-containing secretory granules