INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L'invention permet donc de retracer spécifiquement la source des composés chimiques du régime alimentaire au compartiment fécal par le biais des flux de réaction dans le modèle communautaire, comme illustré à la . Comme représenté à la , il est possible, grâce à l'invention, de tracer le TMA (triméthylamine) et le TMAO (oxyde de triméthylamine) du compartiment fécal à la source alimentaire (la choline alimentaire (CHOL) étant la source de TMA/TMAO dans le compartiment fécal). Par exemple, avec un régime européen, on peut montrer que deux bactéries (S. wadsworthensis_3_1_45B et E. lenta_DSM_2243) utilisent la TMAO luminale comme accepteur d'électrons dans la respiration, libérant la TMA et diminuant la TMAO dans le compartiment fécal.
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique d’un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un modèle de communauté obtenu par un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention.
DESCRIPTION DETAILLEE La montre une représentation schématique d’un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne selon l’invention. On entend par "modélisation" la fourniture d'une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté sous un régime alimentaire donné ou plus généralement sous un mode de vie donné, tel que la pratique d’une ou plusieurs activités physiques par exemple.
Le procédé selon l'invention permet d'obtenir une empreinte moléculaire du microbiome intestinal d'un individu, afin d'avoir une compréhension du fonctionnement du microbiome intestinal dudit individu et de pouvoir modifier son comportement, par exemple en modifiant le régime alimentaire en entrée.
Le procédé selon l’invention permet aussi la modélisation du microbiome intestinal d’une personne cible sans nécessiter de données métagénomiques de cette personne. En effet, le procédé utilise les données métagénomiques de personnes similaires à la personne cible pour générer au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome .
Le procédé peut permettre de réduire des symptômes d’inconfort, par exemple de ballonnements, durant la digestion d’un repas. Le procédé peut aussi permettre d’améliorer la santé métabolique d’un individu dont le microbiome intestinal est influencé négativement par exemple par la prise de médicaments tel que des antibiotiques. Le procédé peut aussi permettre d’améliorer la santé métabolique d’un individu afin d’obtenir des effets purement esthétiques. Par exemple, en vue de lutter contre la chute de cheveux,, le procédé peut viser à accroître l’abondance de biotine.
Le procédé selon l’invention est « implémenté par ordinateur ». Par « implémenté par ordinateur », on entend que les étapes, ou au moins une partie des étapes, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par l’ordinateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou, semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes de ces méthodes peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou peut être prédéfini.
Un exemple typique d’implémentation par ordinateur d'une méthode consiste à exécuter la méthode avec un système adapté à cet effet. Un système 200 peut être configuré pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé et/ou ses différents modes de réalisation selon l'invention. Pour ce faire, le système 200 comprend une mémoire et une unité de calcul, la mémoire étant configurée pour stocker des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, amènent l'unité de calcul à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l'invention et/ou les différents modes de réalisation du procédé selon l'invention. Le système 200 comprend en outre au moins une interface réseau pour communiquer avec des entités distantes, c'est-à-dire pour envoyer et recevoir des données auxdites entités, via au moins un réseau. Les entités peuvent être des serveurs ou des ordinateurs stockant des données. Les données peuvent être notamment des données phénotypiques, des données médicales, des données de mode de vie ou des données métagénomiques. Les données peuvent être stockées par le même serveur ou par différents serveurs/bases de données.
Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une première étape de réception 10, pour chaque individu d’un ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie et de données métagénomiques. La réception 10 des données peut être effectuée par le système 200. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention peut aussi être utilisé avec seulement une partie de ces données. Par exemple, les données phénotypiques et/ou les données médicales et/ou les données de modes de vie peuvent être optionnelles.
Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une seconde étape de réception 20, pour un individu cible, de données phénotypiques, de données médicales et de données de mode de vie. La réception 20 des données peut être effectuée par le système 200. Les termes « individu cible » désignent un individu non compris dans l’ensemble d’individus dont les données ont été reçues à l’étape 10. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention peut aussi être utilisé avec seulement une partie de ces données. Par exemple, les données phénotypiques et/ou les données médicales et/ou les données de mode de vie pourraient être optionnelles. L’individu cible est un individu pour lequel les données métagénomiques ne sont pas accessibles et pour lequel une modélisation du microbiome intestinal est nécessaire.
Dans une variante de l’invention, les données phénotypiques, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause.
Dans une seconde variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, les données médicales, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données de mode de vie, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, sur un comportement physique ou sur un comportement social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données sur une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur le régime alimentaire, une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. Les données socio-démographiques sont par exemple l’habitat, la situation civile et familiale, la ou les langues parlées, le niveau d’instruction d’un individu. Les données géographiques peuvent concerner par exemple le lieu de naissance, le lieu d’habitation ou encore le lieu de travail d’un individu ou un historique de données géographiques telle que les différents lieux d’habitation ou visités au cours des dernières semaines, mois ou années.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données sur le régime alimentaire comprennent l'abondance d'au moins une molécule comprise dans au moins une partie du régime alimentaire de l’individu. L'abondance des molécules de l'ensemble de données sur le régime alimentaire correspond à la composition absolue des nutriments par personne et par jour. Les données sur le régime alimentaire peuvent être obtenues à partir de différentes méthodes de collecte de données alimentaires, telles que des questionnaires sur la fréquence des repas ou des rappels alimentaires de 24 heures qui recueillent les habitudes alimentaires des individus. Les aliments figurant dans ces registres alimentaires sont traduits en profils quantitatifs de macro-molécules et micro-molécules. Le profil quantitatif des macromolécules et des micromolécules du régime alimentaire d’un individu est appelé " données sur le régime alimentaire". La génération d’un profil quantitatif à partir d’une liste d’aliments peut être effectuée sur la base de résultats d’expériences effectuées en laboratoire et/ou sur la base de connaissances issues de la littérature scientifique. La traduction des aliments en un profil quantitatif peut aussi être effectuée en utilisant des bases de données alimentaires intégrées telles que la FoodData Central du ministère de l'agriculture des États-Unis (https://fdc.nal.usda.gov) qui contient la décomposition moléculaire de ces différents aliments, afin de pouvoir définir des profils moléculaires personnalisés d'un individu à partir de ses données alimentaires.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal et comprennent une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques. Un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal comprend une extraction de nucléotides, par exemple de l'ADN (acide désoxyribonucléique) et/ou l’ARN (acide ribonucléique) d'un échantillon fécal, une construction de librairie et un séquençage afin d'obtenir, après une attribution taxonomique, des tables d'abondance et donc l'identification et la quantification des espèces formant le microbiome intestinal. Un jeu de données métagénomique peut être obtenu à partir d'un échantillon fécal en utilisant une plateforme de séquençage telle que Nanopore ou une plateforme de séquençage à haut débit telle que les produits NovaSeq® d'Illumina®. Un ensemble de données métagénomiques est par exemple un ou plusieurs tableaux d'abondance comprenant l'abondance d'au moins un taxon présent dans les échantillons fécaux. Par taxon, on entend une unité taxonomique, comme par exemple la bactérie Akkermansia muciniphila présente dans une abondance relative de 1,5% (15000 lectures métagénomiques classées comme A. muciniphila/1000000 lectures métagénomiques totales dans l'échantillon fécal). L'abondance des taxons peut être une abondance relative, par exemple en pourcentage de la composition microbienne.
Dans un premier mode d’implémentation, compatible avec les variantes précédentes, l’ensemble d’individus dont les données sont reçues 10 ont des caractéristiques variées. On entend par « caractéristiques variées », des données ayant des valeurs présentant une grande diversité dans différents domaines. La détermination, à l’étape 40, de plusieurs individus maximisant une similarité avec l’individu cible permettra de retrouver parmi cet ensemble d’individus, les individus nécessaires à la génération d’un modèle personnalisé de communauté à l’échelle du microbiome intestinal de l’individu cible. Ce mode d’implémentation, permet la maximisation du nombre d’individus présents dans l’ensemble d’individus, puisqu’aucun critère de sélection n’est appliqué pour intégrer l’ensemble d’individus. De plus, cet ensemble d’individus, de par sa grande diversité, permet d’augmenter la probabilité qu’un ou plusieurs individus de l’ensemble d’individus soit similaire à l’individu cible.
Dans un second mode d’implémentation, les individus de l’ensemble d’individus peuvent constituer une population ayant une ou des caractéristiques similaires. On entend par « caractéristiques similaires », des données ayant des valeurs sensiblement similaires dans au moins un domaine. Par exemple, si l’individu cible présente une caractéristique médicale spécifique, telle qu’un diabète, l’ensemble des individus pourrait être constitué d’individus ayant le même diabète. Dans cet exemple, le procédé pourrait être spécifiquement dédié aux personnes souffrant d’un diabète. Dans ce second mode d’implémentation, les individus de l’ensemble d’individus ayant une ou des caractéristiques similaires peuvent provenir, après filtrage, des individus de l’ensemble d’individus ayant des caractéristiques variées. Ainsi, par exemple, parmi les milliers d’individus ayant des caractéristiques variées, il est possible de filtrer toutes les femmes souffrant d’un diabète, pour obtenir un ensemble d’individus ayant deux caractéristiques similaires : le sexe et le statut de diabétique.
Un avantage est de permettre un adressage des flux de manière quasiment instantanée du fait de la détection d’un signal émis d’un équipement de traduction. Un intérêt de la solution est notamment de bénéficier d’une analyse des cabines de traduction ou des canaux de traitement logiciel de traduction afin de déduire les langues des orateurs.
Selon un mode de réalisation, la détection de la langue d’entrée est réalisée à partir d’un calcul de probabilités réalisé au moyen d’une fonction logicielle apprenante ; ladite détection d’une langue d’entrée donnée activant une étape de transcription automatique.
Selon un mode de réalisation, la détection de la langue d’entrée est réalisée à partir d’un décodage d’une métadonnée dans le premier flux multimédia reçu par le premier bloc logiciel, ladite métadonnée comportant une langue sélectionnée par l’émetteur du premier flux multimédia.
Selon un mode de réalisation, la détection de la langue d’entrée est réalisée à partir d’un second signal d’activation émis par une cabine de rephrasage délivrant un premier flux multimédia redit par un individu à partir du premier flux multimédia, la génération dudit premier flux multimédia redit par ledit individu permettant de générer une donnée d’identification de la langue d’entrée définissant ledit second signal d’activation.
Selon un mode de réalisation, la détection de la présence ou l’absence de chaque signal d’activation par la fonction d’adressage permet de déterminer une première valeur du premier contenu multimédia, ladite première valeur correspondant à l’identification d’une langue parmi une pluralité de langue.
Un avantage, est que la seule connaissance de la configuration des cabines ou des canaux de traitement logiciel de traduction suffit pour connaitre les langues des flux à acheminer.
Selon un mode de réalisation, la position déterministe d’un micro d’une cabine de rephrasage détermine la génération d’un signal d’activation, ladite première valeur étant calculée à partir de la position déterministe d’un micro de chaque ensemble des canaux de traitement logiciel de traduction.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une désactivation automatique des canaux de traitement logiciel de traduction dont la langue d’entrée n’est pas la langue identifiée par la première valeur.
Selon un mode de réalisation, la fonction d’adressage comprend une lecture dans une mémoire de chaque première langue utilisateur associée chacune à un identifiant de terminal, lesdits identifiants étant associés à une première langue utilisateur lors de l’accès au service par un utilisateur, l’acheminement du premier contenu multimédia ou l’acheminement du second contenu multimédia étant déterminé en fonction : de la langue du premier contenu multimédia déterminée et/ou ; de la langue de sortie d’un canal de traitement logiciel de traduction dont le signal d’activation a été généré.
Un avantage est de connaitre la configuration de langue de chaque utilisateur se connectant au service afin de lui adresser automatiquement le contenu dont la langue correspond à sa configuration.
Selon un mode de réalisation, la fonction d’adressage est mise en œuvre par un commutateur virtuel mettant en œuvre le protocole WebRTC, SIP ou tout autre protocole de communication audio-visuel-textuel.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’enregistrement des configurations de chaque canal de traitement logiciel de traduction connecté au réseau de données, chaque configuration de chaque canal de traitement logiciel de traduction comportant une langue d’entrée, une langue de sortie, un identifiant du canal de traitement logiciel de traduction, ledit enregistrement étant réalisé par une fonction logicielle dite régie digitale d’interprétation. Un avantage est que les configurations de langues de chaque équipement de traduction ou entre chaque canal de traitement logiciel de traduction permettent de configurer également des acheminements entre les cabines elles-mêmes ou entre les canaux eux-mêmes pour acheminer l’intégralité des flux vers l’ensemble des telles que des entrées et des sorties pouvant être acheminées entre les cabines elles-mêmes.
Dans le cas où l’invention comprend la mise en œuvre d’une étape de rephrasage précédent le traitement du flux audio par le premier bloc logiciel, la configuration de la langue d’entrée peut être associé à la cabine de rephrasage. C’est-à-dire qu’un traducteur a sélectionné une langue d’entrée qui a été enregistrée dans une mémoire. Cette donnée peut être récupérée ensuite par la chaine de traitement logiciel.
Selon un mode de réalisation, le bloc de détection des langues est situé en amont des blocs de traitements logiciels de manière à acheminer le premier flux multimédia vers une chaine donnée de traitement logiciel comportant l’ensemble des blocs de traitement. Un intérêt est de détecter la langue d’entrée en temps réel pour acheminer le premier flux multimédia vers la bonne chaine de traitement logiciel.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une donnée d’association de deux canaux de traitement logiciel de traduction enregistrée dans une mémoire au moyen de la régie digitale d’interprétation, ladite donnée d’association permettant de définir une cabine de traduction, chaque canal de traitement logiciel de traduction d’une même cabine comportant une interface de communication pour recevoir une interface graphique sur un afficheur, ladite interface graphique représentant une valeur d’un indicateur numérique de passation émise par l’un des canaux de traitement logiciel de traduction vers l’autre canal de traitement logiciel de traduction d’une même cabine ou par l’un des canaux de traitement logiciel de traduction vers un autre canal traitement logiciel de traduction. Un avantage est de fluidifier les passages d’interprète utilisant les cabines de traductions sans délai de latence.
Selon un mode de réalisation, un second utilisateur émet le premier contenu multimédia au moyen d’un micro et d’un équipement de communication.
Comme déjà indiqué, la troisième partie d’antenne ANT2c collecte en outre dans ses spires un courant I2b qui est induit directement par le champ magnétique incident FL1 capté au niveau de la zone d’évidemment 14 par la troisième partie d’antenne ANT2c. Dans cet exemple, le champ magnétique FL1 est dirigé depuis la face supérieure de la carte à puce CD1 vers sa face inférieure. Aussi, la composante de courant I2b induite dans la deuxième partie d’antenne ANT2b circule également dans le sens antihoraire et s’ajoute donc au courant image I2a. Puisque les deux composantes de courant I2a et I2b circulent dans la même direction (composantes en phase) dans la deuxième antenne ANT2, elles s’ajoutent pour contribuer ensemble à la génération du courant induit global I2 circulant dans la deuxième antenne ANT2.
Le courant global I2 circulant dans la troisième partie d’antenne ANT2c induit à son tour un champ magnétique causant un couplage magnétique CL1 entre la première antenne RF ANT1 et la troisième partie d’antenne RF ANT2c, et donc a fortiori entre la première antenne RF ANT1 et la deuxième antenne RF ANT2. L’action combinée du courant image I2a acheminé depuis la première partie d’antenne ANT2a d’une part, et du courant I2b induit par le champ magnétique FL1 au niveau de la zone d’évidemment 14 dans la troisième partie d’antenne ANT2c d’autre part, permet de maximiser la quantité d’énergie collectée dans la deuxième antenne RF ANT2 à partir du champ magnétique FL1, et donc de garantir un couplage magnétique CL1 performant entre les deux antennes RF ANT1, ANT2, ce qui permet de délivrer un maximum d’énergie à la puce RF 4 reliée à la première antenne RF ANT1.
La troisième partie d'antenne ANT2c contribue ainsi à amplifier la récupération d'énergie car elle comprend également une composante de courant électrique directement induite par le champ magnétique incident du lecteur NFC. Le fait que le courant circule dans le même sens dans les trois parties de l'antenne ANT2 augmente le transfert d'énergie (récoltée à la fois par les courants de Foucault sur la surface de la couche métallique 8 combinée à celle récoltée directement induite par le flux magnétique incident à travers la zone de la cavité 14) par couplage à la première antenne ANT1 et donc à la puce RF 4.
De retour à la par exemple, lorsque la carte CD1 est décentrée par rapport au lecteur NFC, la boucle dominante B1 circule dans la deuxième région R2 dans le sens horaire dans une boucle fermée le long des bords 8b, 8c, 8d de la couche métallique 8, cette boucle traversant la couche métallique du bord 8d vers le bord 8b selon un chemin qui maximise la surface de cette boucle en vue directe avec le champ magnétique d’intensité maximum.
Comme expliqué en référence à la , la deuxième partie d’antenne ANT2b est agencée de sorte qu’au moins une de ses spires chevauche la fente F2 dans la deuxième région F2, préférentiellement dans une zone privilégiée ZC d’exploitabilité des courants de Foucault ZC.
L’antenne ANT2b est ainsi en mesure de capter un courant image induit par un courant circulant dans la boucle dominante B1 du courant de Foucault induit par le champ magnétique lorsque la carte est décentrée, la boucle dominante B1 étant déviée par la fente F2, en vis-à-vis d’au moins une spire de la deuxième partie ANT2b (et éventuellement en vis-à-vis ou a proximité d’au moins une spire de la première partie d’antenne ANT2a).
En fonctionnement, sous l’effet du champ magnétique FL1 auquel est soumise la carte à puce CD1, la puce RF 4 est ainsi capable d’utiliser la deuxième antenne RF ANT2 couplée avec la première antenne RF ANT1 pour communiquer avec le lecteur NFC externe (en particulier pour échanger des signaux RF en transmission et/ou réception avec le lecteur NFC) quelle que soit la position de la carte par rapport au lecteur NFC dans conditions opérationnelles déterminées.
Lorsqu’un utilisateur présente la carte à puce CD1 au voisinage du lecteur NFC, une communication sans contact peut ainsi être établie entre le lecteur NFC et la carte à puce CD1, et ce quelles que soient la position et l’orientation de cette dernière vis-à-vis du lecteur NFC, le courant induit par les boucles dominantes des courants de Foucault étant collectés soit par la première partie d’antenne ANT2a, soit par la deuxième partie d’antenne ANT2b selon que la carte est centrée ou décalée par rapport au lecteur, dans les limites des conditions opérationnelles de la carte.