INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La est un schéma électrique d'un autre mode de réalisation d'un circuit limiteur de tension 40. Le circuit limiteur de tension 40 comprend le premier circuit écrêteur 30 de la et comprend, en outre, un deuxième circuit écrêteur 45 comprenant : – un thyristor T1 dont l'anode est couplée, de préférence connectée, à la borne PV1 et dont la cathode est couplée, de préférence connectée, à la borne PV2 ; et - un circuit de déclenchement 46 du thyristor T1 connecté à la gâchette du thyristor T1.
La est un schéma électrique d'un mode de réalisation plus détaillé du circuit limiteur de tension 40 dans lequel le circuit de déclenchement 46 du deuxième circuit écrêteur 45 comprend : - un pont diviseur de tension comprenant une résistance R7 et deux diodes Zener Z3 et Z4 en série, l'ensemble comprenant la résistance R7 et les deux diodes Zener Z3 et Z4 étant couplé, de préférence connecté, entre les bornes PV1 et PV2 ; et - une résistance R8 couplant, de préférence connectant, le point milieu N4 entre la résistance R7 et les deux diodes Zener Z3 et Z4 et la gâchette du thyristor T1.
Selon un mode de réalisation, la cathode de la diode Zener Z3 est connectée à la borne PV1 et la cathode de la diode Zener Z4 est connectée à l'anode de la diode Zener Z3.
Le déclenchement du thyristor T1 est obtenu lorsque la tension V PV dépasse un seuil de tension TH2, supérieur strictement au seuil de tension TH1. Le seuil de tension TH2 est déterminé par la valeur des diodes Zener Z3 et Z4 qui fixe la valeur de tension au point milieu N4 pour laquelle le courant d’amorçage sur la gâchette du thyristor T1 est atteint, par exemple quelques milliampères.
A titre d'exemple, la tension Zener de la diode Zener Z3 est égale à 51 V et la tension Zener de la diode Zener Z4 est égale à 12 V, de façon que le seuil de tension TH2 est égal à 63 V environ, soit supérieur d'environ 3 V au seuil de tension TH1.
Dans le mode de réalisation illustré en , le déclenchement du thyristor T1 est découplé de celui du transistor M1 et chaque déclenchement du thyristor T1 ou du transistor M1 est indépendant l’un de l’autre. C’est juste la sélection du seuil de tension TH2 associé au thyristor T1 qui est supérieur au seuil de tension TH1 associé au transistor M1 qui fait que le thyristor T1 ne se déclenche pas avant le transistor M1.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, certaines données parmi les données phénotypiques, les données médicales, les données métagénomiques et les données de mode de vie reçues à l’étape 10 sont exprimées en une différence durant une période entre un temps t 0 et un temps t 1 . Par exemple, au lieu d’avoir une donnée telle que le poids d’un individu, la donnée sera la variation de poids d’un individu durant une période. De même, les données de mode de vie reçues à l’étape 50 pourront être exprimées en une différence durant la même période. Par exemple, un accroissement du temps de pratique d’une activité physique pourra être reçu à l’étape 50. Ainsi, il sera possible dans cette variante d’identifier des corrélations entre les variations des données métagénomiques, médicales et phénotypiques et les variations des données de mode de vie.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique, tel qu’un séquençage 16S, 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, le premier 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, aux étapes 30 et 40, de plusieurs individus, ayant une richesse du microbiome intestinal supérieure à une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse prédéfinie ou à supérieure à une richesse du microbiome de l’individu cible et une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieur à l’individu cible, maximisant une similarité avec l’individu cible permettra de retrouver parmi cet ensemble d’individus, les individus nécessaires à la génération de recommandations de modification de mode de vie personnalisées. 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, ce premier 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 du premier ensemble d’individus peuvent constituer une population ayant une ou des caractéristiques similaires. 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. De manière préférentielle, la ou les caractéristiques similaires entre les individus du premier groupe sont des caractéristiques qui ne peuvent être modifiées telles que l’âge et/ou le sexe, etc. Le procédé selon ce second mode d’implémentation pourrait être spécifiquement dédié aux individus souffrant d’un diabète.
Dans le 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 tels que défini dans le premier mode d’implémentation. 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.
Le procédé selon l’invention comprend une seconde étape de construction 20, pour chaque individu du premier ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur des données phénotypiques, des données médicales, et des données métagénomiques. Le terme « vecteur » désigne un conteneur d'éléments ordonnés et accessibles par des indices, dont la taille est dynamique. Ainsi, un indice est attribué à chaque donnée des données phénotypiques, médicales et métagénomiques. De plus, les données peuvent être modifiées afin d’optimiser leur stockage et la détermination 40 d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible.
Le procédé selon l’invention comprend une troisième étape de détermination 30, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible. La similarité est évaluée à partir des vecteurs construits pour chaque individu du premier ensemble d’individus et à partir du vecteur construit 20 pour l’individu cible. Plus concrètement, les vecteurs construits auront une architecture similaire, c’est-à-dire que les données de même type auront le même indice dans les différents vecteurs construits. Par exemple, la donnée « poids d’une personne » aura le même indice dans les différents vecteurs construits. Ensuite, la similarité entre chaque donnée des vecteurs construits est calculée. Enfin, une similarité moyenne est calculée à partir des différentes similarités calculées précédemment. Cette similarité moyenne correspond à la similarité entre les vecteurs construits 30.
Durant cette étape 30, un nombre prédéfini d’individus similaires à déterminer peut-être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer une proportion prédéterminée, par exemple 10%, 33% ou 40%, des individus parmi les individus de l’ensemble de la population maximisant la similarité avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. De manière alternative, un seuil de similarité minimum peut être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les individus ayant une similarité supérieure au seuil de similarité minimum avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. Ces deux alternatives peuvent être combinées durant cette étape 30pour avoir un nombre minimum ou maximum d’individus à déterminer et/ou un seuil minimum de similarité à respecter.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la détermination 30, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination d’un ou de plusieurs individus, parmi le premier ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu du premier ensemble d’individus.
Le procédé selon l’invention comprend une quatrième étape de détermination 40, parmi le second ensemble d’individus, d’un troisième ensemble d’individus selon des caractéristiques de son microbiome intestinal. Par exemple, chaque individu du troisième ensemble d’individus a une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à richesse du microbiome intestinal de l’individu cible et une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieur à l’individu cible. Le syndrome métabolique correspond à l’association de plusieurs troubles liés à la présence d’un excès de graisse à l’intérieur du ventre. Ces troubles sont par exemple une glycémie, une cholestérolémie et une tension sanguine anormalement élevées. Dans un autre exemple, chaque individu du troisième ensemble d’individus a une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à richesse du microbiome intestinal de l’individu cible et une perte de poids et/ou une réduction de leur glycémie et/ou une réduction du cholestérol suite à une intervention chirurgicale et/ou diététique.
Le procédé selon l’invention comprend une cinquième étape 50 de génération d’un profil numérique, pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie dudit chaque individu du troisième ensemble d’individus. Le profil numérique comprend aussi un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’un individu sur son microbiome intestinal. Ce score est calculé à partir des données de mode de vie et en se basant notamment sur les connaissances fournies par la littérature scientifique. Dans un premier exemple, plus le score calculé est élevé pour un profil numérique d’un individu, plus l’influence du mode de vie de cet individu sur son microbiome intestinal est positive. Dans un second exemple, plus le score calculé est élevé pour un profil numérique d’un individu, plus l’influence du mode de vie de cet individu sur son microbiome intestinal est négative.
Le procédé selon l’invention comprend une sixième étape de génération 60 d’un profil numérique de l’individu cible à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie de l’individu cible.
Le procédé selon l’invention comprend une septième étape de génération 70 d’un ensemble de données de mode de vie numérique. Cet ensemble de données comprend des données de mode de vie générées à partir des données de mode de vie reçues 50 de l’individu cible. Ainsi, afin de générer des données de mode de vie, il est possible de générer des valeurs aléatoires comprises dans un intervalle de valeurs prédéterminé. L’intervalle de valeurs étant par exemple prédéterminé en fonction de données issues de la littérature scientifique. Par exemple, pour une donnée de mode de vie concernant la pratique d’une activité physique, l’intervalle de données prédéterminé peut être compris entre 0 et 30 heures par semaine. Afin de générer des données de mode de vie, il est aussi possible de générer seulement des données permettant d'améliorer le score représentant l’influence positive du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal. Pour le même exemple, de la pratique de l’activité physique, si l’individu cible a une pratique de deux heures par semaine, alors les valeurs de 0 ou de 1 heure par semaine ne seront pas générées.
Le procédé selon l’invention comprend une huitième étape 80 de génération d’un premier ensemble de profils numériques. Les profils numériques du premier ensemble des profils numériques est généré à partir des données phénotypiques, médicales et métagénomiques de l’individu cible et de l’ensemble de données de mode de vie généré 70. Ainsi, ces profils numériques sont un mélange entre des données « passives » de l’individu cible et des données « actives » générées. Ici les termes « données actives » décrivent les données pour lesquelles le procédé selon l’invention fournira potentiellement des recommandations afin de les modifier. A l’inverse les « données passives » sont des données pour lesquelles le procédé ne fournit pas de recommandation. Le procédé vise donc à influencer positivement, via une modification du microbiome, les données passives via des recommandations de modification des données actives.
Le procédé selon l’invention comprend une neuvième étape 90 de génération d’un second ensemble de profils numériques. Ce second ensemble de profils numériques maximise une similarité avec le profil numérique de l’individu cible et ont un score supérieur au score du jumeau numérique de l’individu cible. Durant cette étape 90, un nombre prédéfini de profils numériques similaires à déterminer peut-être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer entre un et plusieurs centaines de profils numériques maximisant la similarité avec le profil numérique de l’individu cible parmi le premier ensemble des profils numériques. De manière alternative, un seuil de similarité minimum peut être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les individus ayant une similarité supérieure au seuil de similarité minimum avec le profil numérique de l’individu cible parmi le premier ensemble des profils numériques. Ces deux alternatives peuvent être combinées durant cette étape pour avoir un nombre minimum ou maximum de profils numériques à déterminer et/ou un seuil minimum de similarité à respecter.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, chaque profil numérique comprend un vecteur de l’ensemble des données du profil numérique. Le vecteur comprend donc des données phénotypiques, médicales et métagénomiques et de mode de vie. La similarité entre deux profils numériques est déterminée de manière similaire que pour l’étape 40. Ainsi, les profils numériques du second ensemble seront déterminés en identifiant les profils numériques minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour le profil numérique de l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu du premier ensemble de profils numériques. Plus concrètement, les vecteurs de tous profils numériques auront une architecture similaire, c’est-à-dire que les données de même type auront le même indice dans les différents vecteurs. Par exemple, la donnée « poids d’un individu » aura le même indice dans les différents vecteurs. Ensuite, la similarité entre chaque donnée des vecteurs est calculée. Enfin, une similarité moyenne est calculée à partir des différentes similarités calculées précédemment. Cette similarité moyenne est la similarité entre les deux profils numériques.
La partie opérative 100 comprend en outre un détecteur P2DEV configuré pour déterminer si la caisse poussée par le piston P1 est alignée devant le tapis roulant T2. La logique automate est alors configurée pour, par exemple dans le cas où la variable PCAISSE est activée, stopper le piston P1 et activer un piston P2, positionné face au tapis roulant T2, afin de pousser la caisse sur le tapis roulant T2. La logique automate est en outre configurée pour, si par exemple la variable GCAISSE est activée, pour ne pas commander l’arrêt du piston P1. Lorsqu’un piston ayant été activé est stoppé, sa position reste la position avant. Uniquement la désactivation fait passer la position d’un piston en position arrière.
La partie opérative 100 comprend par exemple en outre un détecteur P3DEV, par exemple configuré pour détecter lorsqu’une caisse est alignée face au tapis roulant T3. La logique automate est alors configurée pour commander l’arrêt du piston P1 lorsque le détecteur P3DEV détecte le passage d’une caisse et pour activer un piston P3, par exemple placé face au tapis roulant T3.
A titre d’exemple, la partie opérative 100 comprend, en outre, des capteurs P1DET, P2DET et P3DET, respectivement configurés pour détecter lorsque que les pistons P1, P2 ou P3 sont en position avant. La logique automate est par exemple configurée pour, par exemple suite à un laps de temps, commander la désactivation d’un piston activé.
A titre d’exemple, la partie opérative 100 comprend en outre des capteurs T2DET et T3DET configurés pour détecter le passage d'une caisse sur la tapis roulant T2 ou sur le tapis roulant T3.
A titre d’exemple, les mesures prises par les différents capteurs décrits prennent la forme de variables booléennes, prenant pour valeur TRUE (vrai) ou FALSE (faux). Par exemple, la variable PCAISSE prend la valeur TRUE si la caisse détectée par le détecteur 108 est une petite caisse. Des variables P2_DEVANT et P3_DEVANT prennent par exemple la valeur TRUE lorsque, respectivement, les détecteurs P2DEV et P3DEV détecte le passage d’une caisse. De même, des variables P1_ARRIERE, P2_ARRIERE et P3_ARRIERE prennent la valeur TRUE lorsque respectivement les détecteurs P1DET, P2DET et P3DET détecte que le piston concerné est en position arrière.
La illustre un exemple de logique automate décrivant l’automate programmable de la . Plus particulièrement, la illustre un diagramme fonctionnel 200 de type Grafcet (Graphe Fonctionnel de Commande des Etapes et Transitions). Le diagramme 200 décrit un langage de spécification pour la logique automate commandant la partie opérative 100.
Le diagramme 200 comprend deux diagrammes Grafcet 202 et 204. A titre d’exemple, le fonctionnement de la partie opérative 100 est commandé par deux automates programmables industriels distincts. Un premier automate programmable est décrit par le diagramme 202 et commande le fonctionnement du piston P1 et un deuxième automate programmable est décrit par le diagramme 204 et commande le fonctionnement des pistons P2 et P3. A titre d’exemple, le commandement des pistons est effectué sur la base de l’activation et/ou désactivation des variables booléennes PCAISSE et GCAISSE suite à la mesure effectuée par le détecteur 108.
A titre d’exemple, la partie 202 comprend des actions 206 (AVP1) et 208 (REP1) commandant respectivement l’activation et la désactivation du piston P1. Le diagramme 202 comprend en outre des étapes (1, 2, 3, 4, 5), l’action 206 étant par exemple associée aux étapes 2 et 4 et l’action 208 étant par exemple associée aux étapes 3 et 5. L’étape 1 correspond par exemple à la mesure par le détecteur 106 de la taille d’une caisse. La mesure de la caisse entraine par exemple l’activation et/ou désactivation des variables booléennes PCAISSE et GCAISSE.
Le diagramme 202 comprend des conditions (PCAISSE=TRUE), (GCAISSE=TRUE), la condition (PCAISSE=TRUE) correspondant à la configuration dans laquelle la valeur TRUE est affectée à la variable PCAISSE. De même, le diagramme comprend des conditions (P2_DEVANT=TRUE) et (P2_DEVANT=FALSE), (P3_DEVANT=TRUE) et (P3_DEVANT=FALSE) correspondant respectivement à l’affectation de la valeur TRUE, ou de la valeur FALSE aux variables P2_DEVANT ou P3_DEVANT. Une condition (PCAISSE=TRUE AND GCAISSE=FALSE) est remplie quand les deux conditions (PCAISSE=TRUE) et (GCAISSE=FALSE) sont remplies. Le diagramme 202 indique le passage de l’étape 1 à l’étape 2 lorsque les conditions (PCAISSE=TRUE AND GCAISSE =FALSE) sont remplies, et le passage de l’état 1 à l’état 4 lorsque la condition (PCAISSE=FALSE AND GCAISSE =TRUE)) est remplie. Dans les deux cas, l’action associée est l’activation du piston P1 afin de pousser la caisse. En particulier, la transition de l’étape 1 à l’étape 2 a lieu lorsque la condition (PCAISSE=TRUE AND GCAISSE =FALSE) est remplie et que la condition (P2_DEVANT=TRUE) n’est pas remplie. A titre d’exemple, si dans l’état 1, les conditions (PCAISSE=TRUE AND GCAISSE =FALSE) et (P2_DEVANT=TRUE) sont remplies, une transition de l’état 1 vers l’état 3 est effectuée. La condition (P2_DEVANT=TRUE), ou (P3_DEVANT=TRUE), du diagramme 200, est par exemple remplie lorsque le capteur P2DEV, ou P3DEV, détecte le passage de la caisse. Lorsque la condition (P2_DEVANT=TRUE), ou (P3_DEVANT=TRUE) est remplie, le diagramme 202 indique le passage à l’étape 5, ou 3, et l’action associée est la désactivation du piston P1. La valeur TRUE est alors affectée à la variable P1_ARRIERE. Le diagramme indique ensuite que lorsque la condition (P1_ARRIERE=TRUE) est remplie, la logique reprend à l’étape 1 pour la caisse suivante. Les transitions entre deux états d’un Grafcet sont décrites par des conditions exclusives.
Le diagramme 204 décrit la logique des pistons P2 et P3, faisant par exemple suite à la logique commandant le piston P1.
A titre d’exemple, lorsque la condition (PCAISSE AND P2_DEVANT=TRUE), ou (GCAISSE AND P3_DEVANT=TRUE), est remplie, le diagramme 204 indique le passage à une étape 6, ou 7, dont l’action associée est l’activation du piston P2, ou du piston P3. Une fois une condition (T2=TRUE), ou (T3=TRUE), remplie, correspondant par exemple à la détection par le tapis roulant T2, ou T3, du passage d’une caisse, le diagramme 204 indique le passage à une étape 8, ou 9, dont l’action associée est la désactivation du piston P2, ou P3. La position arrière du capteur P2 ou P3 est détectée par le détecteur P2DET ou par le détecteur P3DET et l’information est par exemple temporairement stockée dans une mémoire de l’automate programmable. Le diagramme 204 indique en outre que, lorsque le détecteur P2DET ou P3DET détecte que le piston P2 ou P3 est en position arrière, la logique passe à une étape 11 dans laquelle l’action est par exemple d’attendre que les conditions (PCAISSE ;P2_DEVANT=TRUE) ou (GCAISSE ;P3_DEVANT=TRUE) soit remplie.
La illustre un autre exemple de logique automate décrivant le comportement d’un automate programmable. Plus particulièrement, la illustre un diagramme 300 en langage Ladder.
Le diagramme 300 combine des contacts ou arguments d’entrée associés à des variables booléennes INPUT1, INPUT2, INPUT3, INPUT4 et INPUT5 avec des bobines, ou résultats de sortie, associées à des variables booléennes OUTPU1, OUTPUT2 et OUTPUT3. Le diagramme 300 est limité sur la gauche et sur la droite par des lignes verticales 302 et 304 appelées respectivement barre d'alimentation à gauche et barre d’alimentation à droite.