INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par ailleurs, le troisième bloc 5a comporte une première extrémité e1 5a fixée à la deuxième extrémité e2 4a du deuxième bloc 4a. De même, le troisième bloc 5b comporte une première extrémité e1 5b fixée à la deuxième extrémité e2 4b du deuxième bloc 4b. De même encore, le troisième bloc 5c comporte une première extrémité e1 5 c fixée à la deuxième extrémité e2 4 c du deuxième bloc 4c. De même encore, le troisième bloc 5d comporte une première extrémité e1 5d fixée à la deuxième extrémité e2 4d du deuxième bloc 4d.
De plus, le troisième bloc 5a est relié de sa première extrémité e1 5a jusqu’à sa deuxième extrémité e2 5a au corps du deuxième bloc 4b par le biais d’une liaison glissière. Cette liaison glissière pourra être de type femelle-mâle ou mâle-femelle, en décalé ou en imbrication l’un dans l’autre. Le nombre, la taille et la forme des liaisons peuvent variés et peuvent être créés par l’ajout d’objets du commerce. De même, le troisième bloc 5b est relié de sa première extrémité e1 5 b jusqu’à sa deuxième extrémité e2 5b au corps du deuxième bloc 4c par le biais d’une liaison glissière. Cette liaison glissière pourra être de type femelle-mâle ou mâle-femelle, en décalé ou en imbrication l’un dans l’autre. Le nombre, la taille et la forme des liaisons peuvent variés et peuvent être créés par l’ajout d’objets du commerce.
De même encore, le troisième bloc 5c est relié de sa première extrémité e1 5 c jusqu’à sa deuxième extrémité e2 5c au corps du deuxième bloc 4d par le biais d’une liaison glissière. Cette liaison glissière pourra être de type femelle-mâle ou mâle-femelle, en décalé ou en imbrication l’un dans l’autre. Le nombre, la taille et la forme des liaisons peuvent variés et peuvent être créés par l’ajout d’objets du commerce.
Cet enregistrement peut notamment être effectué dans un coffre-fort numérique personnel 9 détenu par le créateur 1 ou l’utilisateur 3 sur la chaîne de blocs, comme représenté sur les figures, en relation avec les clés 7a, 7b détenues par le créateur 1.
Le créateur 1 ou l’utilisateur 3 peut créer un tel coffre-fort personnel 9 pour pouvoir interagir ultérieurement avec la chaîne de blocs uniquement au moyen de l’adresse numérique 10, 11 dudit coffre-fort personnel, ce qui permet audit créateur ou utilisateur d’enregistrer plusieurs clés publiques 7b, 8 dans un même coffre-fort personnel 9 et d’accéder à la chaîne de blocs avec n’importe laquelle desdites clés, et donc d’éviter la perte de son accès à la chaîne de blocs en cas de perte et/ou de vol de ses clés 7a, 7b, 8 et/ou de son terminal 5, 6.
Pour ce faire, l’architecture comprend une plateforme pour le déploiement de coffres-forts sur la chaîne de blocs, le terminal 5, 6 et/ou l’application comprenant des moyens pour solliciter ladite plateforme de déploiement pour créer un coffre-fort personnel 9, notamment par l’envoi d’une requête adaptée (non représentée).
Dans le mode de réalisation représenté, cette fonctionnalité est réalisée par la plateforme 4 d’accès à la chaîne de blocs, qui comprend des moyens techniques adaptés pour réaliser le déploiement de coffres-forts 9 sur requête de tout utilisateur 3 ou créateur 1 présent sur ladite chaîne de blocs. En variante, l’architecture peut comprendre une plateforme additionnelle de déploiement de coffres-forts qui est distincte de la plateforme 4 d’accès à la chaîne de blocs.
Tous les coffres-forts numériques de l’architecture peuvent être créés sous la forme de protocoles informatiques de type contrats intelligents (pour l’anglais « smart contract »), qui sont accessibles sur la chaîne de blocs au moyen d’une adresse numérique publique.
La plateforme de déploiement 4 comprend une interface de programmation d’applications (API), qui comprend des moyens techniques adaptés pour permettre la création de coffres-forts sur la chaîne de blocs.
De façon avantageuse, la plateforme de déploiement 4 est agencée pour permettre la création automatique de coffres-forts numériques sur simple requête d’un utilisateur 3 ou créateur 1. A cet effet, comme représenté sur les figures 1 à 6, l’architecture comprend : un coffre-fort numérique 12 lié à la plateforme de déploiement 4, dans lequel est enregistré au moins un identifiant de ladite plateforme de déploiement sur la chaîne de blocs, par exemple une adresse numérique dérivée d’une clé publique 13 d’accès de ladite plateforme à ladite chaîne de blocs ; un coffre-fort numérique central 14, qui comprend notamment : une liste répertoriant les plateformes de déploiement de coffres-forts appartenant à un réseau de confiance, ladite liste comprenant les adresses numériques des coffres-forts liés à chacune de ces plateformes de confiance, notamment l’adresse numérique 15 du coffre-fort 12 lié à la plateforme 4 représentée ; et une liste répertoriant l’ensemble des coffres-forts numériques créés par ces plateformes de confiance sur la chaîne de blocs, ladite liste comprenant des entrées qui contiennent chacune l’adresse numérique d’un coffre-fort créé par une plateforme de déploiement, associée à l’adresse numérique du coffre-fort lié à cette plateforme de déploiement, et notamment une entrée comprenant l’adresse 10 du coffre-fort personnel 9 du créateur 1 associé à l’adresse numérique 15 du coffre-fort 12 présenté ci-dessus.
En variante, la plateforme de déploiement 4 peut être agencée pour permettre la création de coffres-forts numériques par un administrateur de la chaîne de blocs, notamment suite à la réception d’une requête de sollicitation par un utilisateur 3 ou un créateur 1.
Après création de son coffre-fort numérique personnel 9, le créateur 1 peut authentifier son identité auprès de la plateforme tierce décrite précédemment, afin de créer une empreinte numérique au moyen de données d’identité fournies par ladite plateforme tierce, ladite empreinte numérique étant ensuite enregistrée dans ledit coffre-fort numérique personnel par la plateforme de déploiement 4.
A l’issue de cet enregistrement, la plateforme de déploiement 4 envoie au créateur 1 une notification contenant l’adresse numérique publique 10 de son coffre-fort personnel 9, afin que ledit créateur puisse accéder audit coffre-fort personnel au moyen de ladite adresse numérique.
Le procédé prévoit en outre, lorsqu’un créateur 1 présent sur la chaîne de blocs souhaite y créer des jetons non-fongibles 2, de créer un coffre-fort numérique 16 spécifique pour ledit créateur sur ladite chaîne de blocs, afin de permettre audit créateur de gérer ses jetons non-fongibles 2 au moyen dudit coffre-fort de gestion.
Pour ce faire, le terminal 5 du créateur 1 comprend des moyens pour permettre audit créateur de solliciter une plateforme de déploiement présente sur la chaîne de blocs, notamment la plateforme 4 représentée sur les figures, afin de créer un tel coffre-fort numérique 16 pour la gestion de ses jetons non-fongibles 2.
En particulier, le procédé prévoit d’enregistrer l’adresse numérique du coffre-fort personnel 9 du créateur 1 en tant qu’adresse parente dans le coffre-fort numérique 16 de gestion des jetons non-fongibles 2 dudit créateur lors de la création dudit coffre-fort numérique de gestion. Pour ce faire, la plateforme 4 comprend des moyens adaptés pour effectuer cet enregistrement dans le coffre-fort 16 lors de sa création.
En relation avec la , lorsqu’il souhaite créer des jetons non-fongibles 2 sur la chaîne de blocs, le créateur 1, après s’être connecté à ladite chaîne de blocs via la plateforme 4, envoie à ladite plateforme au moyen de son terminal 5 ou de l’application une requête 17 contenant l’adresse numérique 10 de son coffre-fort personnel 9, afin de solliciter ladite plateforme pour la création d’un coffre-fort 16 pour l’aider à gérer ses jetons non-fongibles 2.
La plateforme 4 crée ensuite un coffre-fort 16 de gestion, notamment sous la forme d’un contrat intelligent avec des fonctionnalités adaptées pour permettre au créateur 1 de gérer facilement ses jetons non-fongibles 2, parmi lesquelles : un suivi des mises à jour des caractéristiques de ses jetons non-fongibles 2, afin de fournir audit créateur une meilleure visibilité desdites mises à jour ; la possibilité de vendre les jetons non-fongibles 2 à d’autres utilisateurs 3 de la chaîne de blocs en établissant une relation directe « de pair à pair » (pour l’anglais « peer to peer »), sans recourir à une plateforme de commerce en ligne intermédiaire ; un suivi de la logistique des biens correspondant aux jetons non-fongibles 2.
Durant la création du coffre-fort 16, la plateforme 4 y enregistre, notamment au sein d’une liste numérique dédiée, plusieurs variables en plus de l’adresse numérique 10 du coffre-fort personnel 9, parmi lesquelles : la clé publique 13 identifiant la plateforme 4 sur la chaîne de blocs ; l’adresse numérique 15 du coffre-fort 12 lié à ladite plateforme sur la chaîne de blocs ; un code identifiant la version logicielle dudit coffre-fort de gestion ; un identifiant client du créateur 1 sur la chaîne de blocs ; un code de programme (pour l’anglais « scheme code ») indiquant le format autorisé pour les adresses numériques enregistrées dans le coffre-fort 16, notamment les adresses parentes respectives du créateur 1 détenant ce coffre-fort 16 et la plateforme 4 l’ayant déployé, ledit code étant choisi parmi : un code « false », permettant d’enregistrer dans le coffre-fort 16 des adresses numériques directement dérivées de clés privée et publique générées lors d’un premier accès à la chaîne de blocs, notamment les clés publiques 7b, 13 du créateur 1 et de la plateforme 4, ou plus généralement des clés d’accès liés à des comptes externes (EOA, pour l’anglais « Externally Owned Account ») de la chaîne de blocs ; un code « true », qui restreint l’enregistrement dans le coffre-fort 16 à des adresses numériques identifiées dans le coffre-fort central 14, notamment les adresses numériques 10, 15 du coffre-fort personnel 9 du créateur 1 et du coffre-fort 12 lié à la plateforme 4 ; un code d’activation du coffre-fort 16, qui peut être modifié uniquement par le créateur 1, via l’adresse parente 10, 7b, ou par la plateforme 4, via son adresse numérique 13 ou l’adresse numérique 15 de son coffre-fort 12 ; le nombre maximal de jetons non-fongibles 2 pouvant être gérés par le coffre-fort 16.
Exemple 1 : Composition cosmétique au sens de l ’ invention – émulsion H/E
Une composition selon l’invention est décrite dans le tableau 1.
Exemple 2 : Composition cosmétique au sens de l ’ invention – GEL
Une composition selon l’invention est décrite dans le tableau 2.
Exemple 3 : Composition cosmétique au sens de l ’ invention – SprAY
Une composition selon l’invention est décrite dans le tableau 3.
EXEMPLE 4 : PROTECTION DU COLLAGENE XVII PAR L A COMPOSITION SELON L ’ INVENTION
4-1 But de l’étude
Cette étude a pour but de déterminer la capacité de protection de la composition selon l’invention et correspondant au mélange des composés correspondant aux désignations INCI Pyrus malus (APPLE) Seed Extract et Brassica campestris sterols et Saccharide Isomerate contre la protéolyse du collagène XVII.
4-2 Matériels et méthodes
4-2.1 - Culture cellulaire
Des kératinocytes humains normaux ont été utilisés dans cette étude. Les cellules ont été ensemencées dans des plaques 96 puits à raison de 15 000 cellules/puits dans un milieu de culture complet (KGM). Après 24h d’incubation, les cellules ont été incubées avec les composés de l’invention ou le contrôle positif (EGF 10 ng/ml). Après 48h d’incubation à 37°C, 5% CO2, les surnageants de culture sont collectés et conservés à -80°C avant d’être utilisés pour la quantification du collagène XVII clivé libéré dans le milieu par ELISA. Une évaluation de la viabilité cellulaire à l’aide du test MTT (bromure de (3-4,5-diméthylthiazol-2-yl)-2,5-diphényl tétrazolium) dans le but de normaliser les résultats relatifs au collagène-XVII au MTT.
4-2.2 - Produits testés
Les composés référencés dans le tableau 4 ont été testés seuls ou en combinaison.
La solubilité du Pyrus malus (APPLE) Seed Extract & Brassica campestris sterols étant dans du DMSO, les concentrations testées avaient été ajustées dans 0,1% DMSO final pour toutes les conditions testées afin de normaliser l’effet du solvant aux résultats.
Selon la méthode de la métrique de la distance du Chi Carré, la métrique du chi carré est calculée entre une cible (diagnostic) et une variable numérique (le comptage normalisé de miARN). Si la variable cible est indépendante de la caractéristique, alors elle obtient un score faible, sinon, la caractéristique (ou miARN) est importante. Une valeur du chi carré plus élevée signifie que la caractéristique est plus pertinente concernant la classe.
Selon la méthode du coefficient de corrélation de Pearson, un coefficient de corrélation mesure le degré de la relation linéaire statistique entre deux variables numériques. La valeur du coefficient de corrélation pourrait être n’importe quelle valeur entre −1 et 1, une relation linéaire négative parfaite et une relation linéaire positive parfaite, respectivement. Un coefficient proche de 0 signifie que les deux variables ne sont pas linéairement corrélées.
Les méthodes enveloppantes utilisent un algorithme d’apprentissage automatique comme estimateur de boîte noire pour trouver les meilleurs sous-ensembles de caractéristiques (ou miARN). Ainsi, elles dépendent du classificateur. Deux méthodes d’élimination récursive des caractéristiques (RFE) peuvent être utilisées avec deux classificateurs différents (un Classificateur de Régression Logistique et un Classificateur d’Arbre de Décision). Les caractéristiques sont sélectionnées en considérant de manière récursive des ensembles de caractéristiques de plus en plus petits. Tout d’abord, l’estimateur est entraîné sur l’ensemble initial de caractéristiques et l’importance de chaque caractéristique est calculée. Ensuite, les caractéristiques les moins importantes sont élaguées de l’ensemble actuel de caractéristiques. Cette procédure est répétée de manière récursive sur l’ensemble élagué jusqu’à ce que le nombre souhaité de caractéristiques à sélectionner soit finalement atteint.
Les méthodes intégrées réalisent à la fois un ajustement de modèle et la sélection de caractéristiques en même temps. Elles ne réalisent pas d’itération. Elles choisissent un sous-ensemble de caractéristiques avec la meilleure performance de classification. Les classificateurs utilisés dans les méthodes intégrées appartiennent à des méthodes ensemblistes qui utilisent des algorithmes d’estimation par arbre de décision. Les scores d’importance de caractéristique sont basés sur la réduction du critère utilisé pour sélectionner des points de division, comme « gini » ou « entropie ».
Les méthodes intégrées utilisant des modèles linéaires régularisés constituent un ensemble puissant d’outils pour l’interprétation et la sélection de caractéristiques. Parmi elles, Lasso applique une pénalité pour avoir de nombreuses caractéristiques en rendant certaines caractéristiques sans importance exactement nulles. Il utilise le classificateur de Régression Logistique avec pénalisation L1. Ridge ajoute la pénalité en norme L2 à une fonction de perte. De cette manière, les caractéristiques utiles ont tendance à avoir des coefficients non nuls. Le classificateur de Descente de Gradient Stochastique utilise un modèle SVM (machine à vecteurs de support) linéaire régularisé (L2) avec apprentissage par Descente de Gradient Stochastique (SGD). Ainsi, le gradient de la perte est estimé pour chaque échantillon à la fois et le modèle est mis à jour au fil du temps avec un taux d’apprentissage ou un programme de force décroissant.
L’Analyse Discriminante Linéaire (LDA) est une technique de réduction de dimensions, pour sélectionner les caractéristiques qui sont plus utiles pour prédire la variable cible. Il s’agit d’un modèle basé sur l’apprentissage et par rapport à la sélection de caractéristiques basée sur un enveloppeur, LDA ne nécessite pas d’appeler de manière récursive le modèle d’apprentissage.
La montre les étapes S40 à S52 réalisées lors de l’exécution des étapes S3 et S4. Les étapes S40 à S46 sont exécutées successivement. À l’étape S40, un indice s est initialisé à une valeur s1. La valeur s1 représente un nombre minimum de miARN à prendre en compte dans la liste ordonnée FC depuis son début dans les calculs suivants. Aux étapes S41, S42, les indices j et cl sont successivement initialisés à un. À l’étape S43, n-1 ensembles d’échantillons standardisés SSG1-SSGn dans le tableau TSSG, à l’exception de l’ensemble d’échantillons SSGj sélectionné par l’indice j, sont utilisés pour entraîner un classificateur CL[cl] sélectionné par l’indice cl dans une liste de classificateurs CL1-CL4. L’entraînement du classificateur CL[cl] prend en compte les s premiers miARN tels que définis dans la liste ordonnée FC lors de l’utilisation des ensembles d’échantillons standardisés SSG1-SSGn.
À l’étape S44, le classificateur entraîné CL[cl] est évalué en utilisant l’ensemble d’échantillons SSGj sélectionné par l’indice j et plus précisément les valeurs de miARN dans l’ensemble d’échantillons SSGj telles que définies par les s premiers miARN dans la liste ordonnée FC. L’évaluation du classificateur entraîné CL[cl] peut fournir des indicateurs de performance tels que AUC (Aire Sous la Courbe), la sensibilité SEN et la spécificité SPE. Pour fournir de tels indicateurs de performance AUC, SEN, SPE, une matrice de confusion est générée sur la base de prédictions produites par le classificateur entraîné CL[cl] appliqué à chaque échantillon dans le tableau TSSG. Une telle matrice de confusion comprend quatre contre-valeurs des échantillons détectés comme des cas vrais et faux positifs et des cas vrais et faux négatifs.
À l’étape S45, un ou plusieurs des indicateurs de performance AUC, SEN, SPE calculés à l’étape S44 est/sont comparé(s) à des valeurs seuils. Si les indicateurs de performance montrent que le classificateur CL[cl] atteint une performance attendue, le classificateur CL[cl] (=TCL sur la ) est sélectionné conjointement avec la partie de liste FC[1..s] (=S sur la ) comprenant les s premiers miARN de la liste ordonnée FC, à l’étape S52. Dans l’exemple de la , l’indicateur de performance AUC est comparé à l’étape S45 à une valeur seuil PT qui peut être réglée à 0,95.
Aux étapes S46, S47, l’indice cl est incrémenté de un et comparé au nombre CLN de classificateurs CL1-CL4 à entraîner et à évaluer. À l’étape S47, si l’indice cl n’est pas supérieur au nombre CLN de classificateurs CL1-CL4, une nouvelle itération est exécutée à partir de l’étape S43, sinon les étapes S48 et S49 sont exécutées. Aux étapes S48, S49, l’indice j est incrémenté de un et comparé au nombre n de groupes d’échantillons SSGi dans le tableau TSSG. À l’étape S49, si l’indice j n’est pas supérieur au nombre n, une nouvelle itération est exécutée à partir de l’étape S42, sinon les étapes S50, S51 sont exécutées. Aux étapes S50, S51, l’indice s est incrémenté de un et comparé à un nombre maximum s2 de premiers miARN à prendre en compte dans le tableau FC lors de l’exécution des étapes S43 et S44. À l’étape S51, si l’indice s n’est pas supérieur au nombre maximum s2, une nouvelle itération est exécutée à partir de l’étape S41, sinon on considère qu’aucun des classificateurs CL1-CL4 appliqués à pas trop de miARN (≤ s2) ne fournit un résultat exploitable pour détecter une pathologie ciblée dans un échantillon de fluide corporel. Dans un exemple, s1 est réglé à 10 et s2 est réglé à 120.
La liste de classificateurs CL1-CL4 peut comprendre les classificateurs suivants : un classificateur de Régression Logistique, un classificateur de Forêt Aléatoire, un classificateur d’Amplification de Gradient eXtrême et un classificateur Ada Boost.
La montre les étapes S61 à S64 d’un procédé de détection de la pathologie ciblée à partir d’un échantillon de fluide corporel, selon un mode de réalisation. À l’étape S61, un échantillon de fluide corporel BSP est prétraité. Un tel prétraitement peut être le même que celui utilisé pour obtenir les échantillons prétraités PSPS. À l’étape S62, l’échantillon prétraité PPSP sous la forme présentée dans la , est filtré pour éliminer les miARN qui ne sont pas énumérés dans la liste FC[1..s] fournie à l’étape S52. L’échantillon filtré FSP est standardisé à l’étape S63. Cette étape de standardisation peut être la même que celle à l’étape S1 ( ). À l’étape S64, l’échantillon standardisé SSP est traité par le classificateur CL[cl] entraîné et évalué aux étapes S43 et S44, et identifié à l’étape S45. Le classificateur CL[cl] appliqué à l’échantillon standardisé SSP produit un indicateur PPI spécifiant une probabilité que la pathologie ciblée soit détectée dans l’échantillon de fluide corporel BSP.
La montre un système informatique CP pour mettre en œuvre les exemples divulgués ici. Le système informatique CP est adapté pour exécuter des instructions à partir d’un support lisible par ordinateur pour réaliser les procédés décrits ici. Le système informatique CP peut être connecté (par exemple, mis en réseau) à d’autres machines dans un réseau LAN, un intranet, un extranet ou l’Internet. Bien qu’un seul dispositif soit illustré, le système informatique CP peut comporter n’importe quelle collection de dispositifs qui exécutent individuellement ou conjointement un ensemble (ou plusieurs ensembles) d’instructions pour réaliser un ou plusieurs des procédés divulgués ici.
Le système informatique CP peut comporter un processeur PRC, une mémoire MEM et un bus système SBS. Le bus système SBS fournit une interface pour les composants du système y compris, mais sans s’y limiter, la mémoire MEM et le processeur PRC. Le processeur PRC peut comporter un nombre quelconque de composants matériels pour effectuer un traitement de données ou de signaux ou pour exécuter un code informatique stocké dans la mémoire MEM. Le processeur PRC peut, par exemple, comporter un processeur à usage général, un processeur spécifique à une application, un Processeur de Signal Numérique (DSP), un Circuit Intégré à Application Spécifique (ASIC), un Réseau Prédiffusé Programmable par l’Utilisateur (FPGA), un circuit contenant des composants de traitement, un groupe de composants de traitement réparti, un groupe d’ordinateurs répartis configurés pour le traitement, ou un autre dispositif logique programmable, une logique de porte discrète ou de transistor, des composants matériels discrets, ou toute combinaison de ceux-ci conçue pour réaliser les fonctions décrites ici. Le dispositif processeur peut en outre comporter un code exécutable par ordinateur qui commande son fonctionnement.