Morphflow : Une approche générique basée sur les opérations pour la gestion du changement dynamique dans les Workflows flexibles

Un système de gestion de Workflows (Workflow Management System : WfMS) est un dispositif logiciel permettant de modéliser, d'automatiser et de surveiller l'exécution des flux de travail. Pour une automatisation efficiente, et mieux refléter le procédé réel, le modèle contenu dans le WfMS doit minimiser, tout en étant exempt d'erreurs, l'écart entre sa représentation et le processus réel. Pour ce faire, le déploiement du WfMS devrait éviter de reproduire la rigidité introduite par une planification rigoureuse des procédés métiers. En revanche, l'automatisation doit aussi admettre que des utilisateurs agréés puissent faire dévier les exécutions d'un Workflow de leur planification initiale, par exemple, face à une situation exceptionnelle, et faire évoluer les modèles de Workflows face aux optimisations ou à un changement des législations régissant les procédés métiers. Dans ce contexte, l'enjeu est d'offrir aux administrateurs du moteur d'exécution un support efficace pour la gestion du changement. La littérature propose une multitude de solutions basées sur les états d'avant et d'après le changement pour résoudre la problématique des modifications- par exemple, la cohérence et la robustesse - des Workflows en cours d'exécution. Sauf que la complexité accrue de ces solutions pose de nombreux soucis d'ingénierie lorsqu'il s'agit de les mettre en \oe uvre. Outre la difficulté de leurs exploitations, la traçabilité, le suivi, l'analyse et la réutilisation des changements sont considérablement limités. Dans ce mémoire, nous présentons une approche innovante basée sur des opérations pour la gestion des changements métiers (à savoir, l'évolution du schéma et la modification cohérente des instances en cours d'exécution) qui se veut être à un haut niveau de généricité sans, pour autant, affecter la robustesse des WfMS. Nous proposons pour cela un canevas formel basé sur les opérations et un nouveau paradigme de systèmes d'opérations- Stratégie/Incidence(s)- offrant un cadre flexible pour effectuer des changements, afin de faire évoluer les modèles de Workflow tout en préservant des exécutions correctes. Dans le but de préserver la correction des exécutions, par exemple, une incidence conformément à une stratégie, le critère de correction dynamique des opérations de changement que nous introduisons, permet de garantir (décidé localement dans un système d'opérations) qu'une Dérive (c'est-à-dire, l'incidence) puisse évoluer selon l'évolution de son Noyau (à savoir, la stratégie). Comme l'évolution des modèles ou les changements in situ des exécutions reflètent un savoir-faire et nécessitent une expertise, il est nécessaire de pouvoir capitaliser le changement en proposant des techniques pour leur réutilisation. Finalement, nous définissons un graphe des arrangements lexicographique d'opérations centré sur le noyau dont la topologie permet le suivi et la traçabilité des opérations de changement pour l'analyse et la réutilisation des modifications des modèles dans un WfMS

Conception d'un générateur d'intergiciels temps réel embarqués dans l'automobile.

Les applications temps réel sont des applications dont la correction ne dépend pas seulement du résultat produit, mais aussi de la date à laquelle il est produit. Par exemple, dans le domaine de l'automobile, lors d'un freinage, la force à appliquer sur les freins est évaluée par une application (ABS : AntiBlockier System, système évitant de bloquer les roues au freinage, permettant ainsi de conserver la direction du véhicule). Il existe donc des contraintes de délai de réaction entre la demande de l'utilisateur et la consigne appliquée sur les freins. Dans ce domaine, des applications de plus en plus complexes sont aujourd'hui développées. Elles sont souvent distribuées sur plusieurs calculateurs, parfois hétérogènes, et doivent coopérer avec d'autres applications, elles aussi distribuées. Afin de maîtriser cette complexité, on développe classiquement une couche logicielle appelée intergiciel (middleware). Cette couche a pour but de masquer l'hétérogénéité des supports d'exécution et la distribution des applications. Elle propose aux applications un ensemble de services standards pour communiquer et interagir avec le système d'exploitation, tout en garantissant une qualité de service temporelle. Notre objectif est de mettre en oeuvre une technique pour la génération d'intergiciels de communication embarqués pour l'automobile. Le cadre d'utilisation de nos travaux est la conception de systèmes embarqués dans les véhicules. Plus précisément, cette approche permet de concevoir un générateur d'un ensemble de tâches implémentant cette couche de communication pour un type d'application donnée. Pour cela, elle prend en compte l'ensemble des événements requis et offerts par l'application tout en assurant la qualité de service requise par cette dernière (propriétés temps réel), et en minimisant la surcharge due à l'exécution de l'intergiciel. Les travaux présentés visent la réalisation d'un générateur d'intergiciels optimisés, et abordent deux aspects : la conception générique des architectures d'implémentation du générateur et de l'intergiciel, et le déploiement de l'intergiciel généré sur une plateforme temps réel. Constituant un framework technique, l'architecture d'implémentation est optimisée dans le sens où l'intergiciel est adapté à l'environnement d'exécution (le système d'exploitation OSEK/VDX OS et le réseau CAN), et minimise son utilisation des ressources disponibles. Elle apporte une réponse, d'une part, au niveau de la spécification d'une architecture logicielle (construite à l'aide de design patterns), et, d'autre part, à la manière dont cette architecture est déployée sur une plateforme concrète (sous la forme d'un ensemble de tâches). Quant au déploiement de l'intergiciel, il est réalisé sur une architecture matérielle de microcontrôleurs (PIC)

Antimicrobial Resistance in Escherichia coli

Multidrug resistance in Escherichia coli has become a worrying issue that is increasingly observed in human but also in veterinary medicine worldwide. E. coli is intrinsically susceptible to almost all clinically relevant antimicrobial agents, but this bacterial species has a great capacity to accumulate resistance genes, mostly through horizontal gene transfer. The most problematic mechanisms in E. coli correspond to the acquisition of genes coding for extended-spectrum β-lactamases (conferring resistance to broad-spectrum cephalosporins), carbapenemases (conferring resistance to carbapenems), 16S rRNA methylases (conferring pan-resistance to aminoglycosides), plasmid-mediated quinolone resistance (PMQR) genes (conferring resistance to [fluoro]quinolones), and mcr genes (conferring resistance to polymyxins). Although the spread of carbapenemase genes has been mainly recognized in the human sector but poorly recognized in animals, colistin resistance in E. coli seems rather to be related to the use of colistin in veterinary medicine on a global scale. For the other resistance traits, their cross-transfer between the human and animal sectors still remains controversial even though genomic investigations indicate that extended- spectrum β-lactamase producers encountered in animals are distinct from those affecting humans. In addition, E. coli of animal origin often also show resistances to other—mostly older—antimicrobial agents, including tetracyclines, phenicols, sulfonamides, trimethoprim, and fosfomycin. Plasmids, especially multiresistance plasmids, but also other mobile genetic elements, such as transposons and gene cassettes in class 1 and class 2 integrons, seem to play a major role in the dissemination of resistance genes. Of note, coselection and persistence of resistances to critically important antimicrobial agents in human medicine also occurs through the massive use of antimicrobial agents in veterinary medicine, such as tetracyclines or sulfonamides, as long as all those determinants are located on the same genetic elements

Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition)

In 2008 we published the first set of guidelines for standardizing research in autophagy. Since then, research on this topic has continued to accelerate, and many new scientists have entered the field. Our knowledge base and relevant new technologies have also been expanding. Accordingly, it is important to update these guidelines for monitoring autophagy in different organisms. Various reviews have described the range of assays that have been used for this purpose. Nevertheless, there continues to be confusion regarding acceptable methods to measure autophagy, especially in multicellular eukaryotes. For example, a key point that needs to be emphasized is that there is a difference between measurements that monitor the numbers or volume of autophagic elements (e.g., autophagosomes or autolysosomes) at any stage of the autophagic process versus those that measure fl ux through the autophagy pathway (i.e., the complete process including the amount and rate of cargo sequestered and degraded). In particular, a block in macroautophagy that results in autophagosome accumulation must be differentiated from stimuli that increase autophagic activity, defi ned as increased autophagy induction coupled with increased delivery to, and degradation within, lysosomes (inmost higher eukaryotes and some protists such as Dictyostelium ) or the vacuole (in plants and fungi). In other words, it is especially important that investigators new to the fi eld understand that the appearance of more autophagosomes does not necessarily equate with more autophagy. In fact, in many cases, autophagosomes accumulate because of a block in trafficking to lysosomes without a concomitant change in autophagosome biogenesis, whereas an increase in autolysosomes may reflect a reduction in degradative activity. It is worth emphasizing here that lysosomal digestion is a stage of autophagy and evaluating its competence is a crucial part of the evaluation of autophagic flux, or complete autophagy. Here, we present a set of guidelines for the selection and interpretation of methods for use by investigators who aim to examine macroautophagy and related processes, as well as for reviewers who need to provide realistic and reasonable critiques of papers that are focused on these processes. These guidelines are not meant to be a formulaic set of rules, because the appropriate assays depend in part on the question being asked and the system being used. In addition, we emphasize that no individual assay is guaranteed to be the most appropriate one in every situation, and we strongly recommend the use of multiple assays to monitor autophagy. Along these lines, because of the potential for pleiotropic effects due to blocking autophagy through genetic manipulation it is imperative to delete or knock down more than one autophagy-related gene. In addition, some individual Atg proteins, or groups of proteins, are involved in other cellular pathways so not all Atg proteins can be used as a specific marker for an autophagic process. In these guidelines, we consider these various methods of assessing autophagy and what information can, or cannot, be obtained from them. Finally, by discussing the merits and limits of particular autophagy assays, we hope to encourage technical innovation in the field

Graph Neural Networks for Temperature-Dependent Activity Coefficient Prediction of Solutes in Ionic Liquids

Ionic liquids (ILs) are important solvents for sustainable processes and predicting activity coefficients (ACs) of solutes in ILs is needed. Recently, matrix completion methods (MCMs), transformers, and graph neural networks (GNNs) have shown high accuracy in predicting ACs of binary mixtures, superior to well-established models, e.g., COSMO-RS and UNIFAC. GNNs are particularly promising here as they learn a molecular graph-to-property relationship without pretraining, typically required for transformers, and are, unlike MCMs, applicable to molecules not included in training. For ILs, however, GNN applications are currently missing. Herein, we present a GNN to predict temperature-dependent infinite dilution ACs of solutes in ILs. We train the GNN on a database including more than 40,000 AC values and compare it to a state-of-the-art MCM. The GNN and MCM achieve similar high prediction performance, with the GNN additionally enabling high-quality predictions for ACs of solutions that contain ILs and solutes not considered during training

Graph neural networks for temperature-dependent activity coefficient prediction of solutes in ionic liquids

Ionic liquids (ILs) are important solvents for sustainable processes and predicting activity coefficients (ACs) of solutes in ILs is needed. Recently, matrix completion methods (MCMs), transformers, and graph neural networks (GNNs) have shown high accuracy in predicting ACs of binary mixtures, superior to well-established models, e.g., COSMO-RS and UNIFAC. GNNs are particularly promising here as they learn a molecular graph-to-property relationship without pretraining, typically required for transformers, and are, unlike MCMs, applicable to molecules not included in training. For ILs, however, GNN applications are currently missing. Herein, we present a GNN to predict temperature-dependent infinite dilution ACs of solutes in ILs. We train the GNN on a database including more than 40,000 AC values and compare it to a state-of-the-art MCM. The GNN and MCM achieve similar high prediction performance, with the GNN additionally enabling high-quality predictions for ACs of solutions that contain ILs and solutes not considered during training.Green Open Access added to TU Delft Institutional Repository ‘You share, we take care!’ – Taverne project https://www.openaccess.nl/en/you-share-we-take-care Otherwise as indicated in the copyright section: the publisher is the copyright holder of this work and the author uses the Dutch legislation to make this work public.ChemE/Product and Process Engineerin

Erratum to: Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition) (Autophagy, 12, 1, 1-222, 10.1080/15548627.2015.1100356

non present