Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes

Colloque avec actes et comité de lecture.Nous étudions les performances en généralisation des systèmes de discrimination à catégories multiples. Nous établissons deux bornes sur ces performances, en fonction de deux mesures de capacité de la famille de fonctions calculées : la fonction de croissance et les nombres de couverture. Ces bornes sont évaluées sur un modèle de combinaison de classifieurs estimant les probabilités a posteriori des classes. Ceci permet de comparer l'adéquation des deux mesures de capacité

Mucovisidose et levures (analyse des différentes espèces de Candida isolées d'expectorations de patients adultes)

PARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Etude de la colonisation fongique respiratoire chez des patients adultes atteints de mucoviscidose suivi au Centre de ressources et compétences de la mucoviscidose de l'Hôpital Cochin

CHATENAY M.-PARIS 11-BU Pharma. (920192101) / SudocSudocFranceF

Résistance in vitro à l'itraconazole de souches d'aspergillus fumigatus isolées d'expectorations de patients adultes suivis au centre de ressources et de compétences de la mucovisidose de l'hôpital Cochin

PARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Émergence de candidémies à Candida parapsilosis à l hôpital Cochin. Étude phénotypique, génotypique des isolats et recherche de facteurs de risque

Ces 4 dernières années à l hôpital Cochin, nous observons une augmentation du nombre de Candida parapsilosis issus d hémocultures. Nous avons étudié le phénotype et le génotype de 27 isolats de C. parapsilosis isolées d hémocultures. Après 24h de culture sur milieu CHROMagar Candida®, l aspect des colonies est lisse (20/22) ou bien fripé (2/22). La couleur varie du beige au rose foncé. Les galeries API 32C® révèlent 9 phénotypes biochimiques différents, correspondant tous à C. parapsilosis. Le séquençage des régions ITS1 et ITS2 de l'ADN ribosomal retrouve 100% de C. parapsilosis sensu stricto. L étude de la sensibilité aux antifongiques par Etest® montre que cette espèce a des Concentrations Minimales Inhibitrices (CMI) élevées à la caspofungine : 2 souches dites non sensibles ont une CMI 2 mg/ml et 6 souches des CMI entre 1 et 2 mg/ml. L analyse phénotypique et génotypique ne nous a pas permis de mettre en évidence de caractéristique particulière, sur cette espèce, en relation avec l émergence des candidémies. En ce qui concerne la recherche de facteurs de risque, l étude cas-témoins met en évidence que l antibiothérapie large spectre est significativement plus fréquente dans les candidémies à C. parapsilosis que les candidémies à C. albicans (52% versus 27%, p = 0,004). Par ailleurs, comme attendu, la présence de cathéters (93%), la chirurgie récente (59%), la présence de matériel étranger (52%), le cancer/hémopathie (33%) et l immunodépression (19%) sont plus souvent associés à l espèce C. parapsilosis qu à l espèce C. albicans.CHATENAY M.-PARIS 11-BU Pharma. (920192101) / SudocSudocFranceF

Etude de la protéine Rab7 de Plasmodium

PARIS7-Bibliothèque centrale (751132105) / SudocSudocFranceF

Protéasome de "Toxoplasma gondii"

Le protéasome est un complexe protéique cellulaire dont le rôle essentiel est la protéolyse des protéines anormales. Notre objectif était de caractériser le protéasome du toxoplasme (tachyzoïtes de la souche RH). Par immunoblot, nous avons montré que des extraits cellulaires de toxoplasmes étaient marqués par l'anticorps anti-protéasome MCP231. Par immunofluorescence et microscopie confocale, nous avons observé une localisation essentiellement cytoplasmique du protéasome de T. gondii, résultat confirmé par la microscopie électronique. L'étude des activités protéolytiques du protéasome a montré que l'activité chymotrypsine-similaire du toxoplasme est proche de celle des cellules de mammifères, alors que l'activité trypsine-similaire est 20 fois plus faible. A l'aide d'un modèle d'infection de fibroblastes murins nous avons étudié l'effet du traitement des toxoplasmes par la gliotoxine, inhibiteur naturel du toxoplasme. L'invasion é été appréciée, 2h après l'infection, par le pourcentage de cellules infectées détectées par cytofluorimétrie de flux (utilisation d'une souche de toxoplasme RH mutée pour exprimer la protéine fluorescente GFP). La multiplication intracellulaire a été quantifiée par le pourcentage d'incorporation d'uracile tritié de cultures de 24h. Bien que la gliotoxine ne modifie pas la pénétration dans les cellules hôtes, elle diminue fortement la multiplication intracellulaire des parasites (CI50 de 0,5m[mu grec]M).L'effet inhibiteur de la gliotoxine sur l'activité chymotrypsine-similaire est 5 fois plus faible pour les toxoplasmes que pour les cellules HeLa. Pour caractériser la structure du protéasome du toxoplasme, nous avons étudié ses sous-unités par électrophorèse bi-dimensionnelle. La comparaison des profils des sous-unités colorés au nitrate d'argent du protéasome de toxoplasme avec le protéasome humain (placenta) a montré des profils différents. L'immunomarquage (anticorps antiprotéasome) montre qu'au moins une des différences protéiques observées concerne bien le protéasome. La caractérisation de cette sous-unité par spectrométrie de masse est en cours d'étude. La caractérisation du protéasome de toxoplasme et sa comparaison avec celui de la cellule hôte, en mettant en évidence des différences significatives, pourrait ouvrir la voie à de nouvelles perspectives thérapeutiques.PARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Examining the Patterns of Goodwill Impairments in Europe and the US

We examine the patterns of goodwill impairments in Europe and in the US over the period from 2006 to 2015, for a sample of more than 35,000 firm-year observations. We define the timeliness of goodwill impairments as the frequency of accounting impairments conditional to indications of economic impairments. We measure indications of economic impairment with three metrics: equity market value minus equity book value less than goodwill, market-to-book smaller than one and negative earnings before interest, tax, depreciation and amortisation (EBITDA). Our research strategy leads us to draw very different conclusions than those in the recent EFRAG (2016) study. While median levels of goodwill on the books between US and European firms are relatively similar, we find several indications that US firms recognise timelier impairments, at least during 2008 and 2009, that is, the early years of the financial crisis. We further document that US impairers write down a much greater percentage of their beginning balance of goodwill than European impairers. During the financial crisis, the median level of impairment by US firms was 63% of opening goodwill in 2008 and 40% in 2009, whereas median European write-downs were only 6% and 7% of opening goodwill, respectively. Even though European firms are more likely to impair over multiple years, the cumulative impairments never come close to the level of US firms, be it in a single year or cumulative over multiple years. We also find that the frequency of accounting impairment is small compared to the number of firms presenting evidence of economic impairment: only 20-25% of firms recognise impairments depending on the measure of economic impairment. This has often been interpreted by academics as a sign of untimely write-offs. Accounting differences between US Generally Accepted Accounting Principles and International Financial Reporting Standards are unlikely to explain our results. One caveat of our analysis is that it does not allow us to draw conclusions on whether the observed differences between US and European firms are driven by differences in conditional conservatism and/or big bath accounting practices

JNN, a Randomized Algorithm for Learning Multilayer Networks in Polynomial Time

From an analytical approach of the multilayer architecture, we deduce a polynomialtime algorithm for learning from examples. We call it JNN, for "Jacobian Neural Network". Although this learning algorithm is a randomized algorithm, it gives a correct network with probability 1. The JNN algorithm is defined for a wide variety of multilayer networks. Starting from an exact learning algorithm, for a given database, we propose a regularization technique which improves the performance on applications. Moreover, the JNN algorithm does not require a priori statements on the network architecture. Finally, we show that a modular approach allows to learn with a reduced number of weights

Margin Error and Generalization Capabilities of Multi-Class Discriminant Systems

The theory and practice of discriminant analysis have been mainly developed for two-class problems (computation of dichotomies). This phenomenon can easily be explained, since there is an obvious way to perform multicategory discrimination tasks using solely models computing dichotomies. It consists in dividing the problem at hand into several one-against-all ones and applying a simple rule to construct the global discriminant function from the partial ones. Adopting a direct approach, however, should make it possible to improve the results, let them be theoretical (bounds on the expected risk) or practical (empirical risk). Although multi-category extensions of the main models computing dichotomies can often be conceived simply, as in the case of multi-layer perceptrons, in other cases, this cannot be done readily but at the expense of the loss of part of the theoretical foundations. This is for instance the main shortcoming of the multi-category support vector machines developed so far. One of the major difficulties of multi-category discriminant analysis rests in the fact that it requires specific uniform convergence results. Indeed, the uniform strong laws of large numbers established for dichotomies do not extend nicely to multi-category problems. They become significantly looser. This is problematical indeed, since the question of the quality of bounds is of central importance if one wants to implement with confidence the structural risk minimization inductive principle, which is precisely grounding the support vector method. In this paper, building upon the notions of margin used in the context of statistical learning theory and boosting theory, and the corresponding generalization error bounds, we derive sharper bounds on the expected risk (generalization error) of m..