dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Chez les patients atteints de cancer de la prostate, cette de la Recherche au titre du programme d'Investissements d'avenir por- biopsie liquide urinaire quantifie par RT-qPCR, trois cibles de VE-ARN tant la référence ANR-18-RHUS-0015. (PCA3 [prostate cancer antigen 3], ERG [erythroblast transformation- specific (ETS) family of transcription factors] et SPDEF [SAM pointed domain-containing Ets transcription factor]), permettant de discri-miner les cancers de haut grade, de bas grade et les tumeurs bénignes LIENS D'INTÉRÊT Les auteurs déclarent n'avoir aucun lien d'intérêt concernant les don-nées publiées dans cet article. [38]. De même, des miARN appelés oncomiR, comme l'oncomiR-21, ont été identifiés comme des biomarqueurs vésiculaires prometteurs pour le diagnostic et le pronostic de tumeurs solides et hématolo- giques [39].
PROCESS RESULTS • SAMPLES: -10 geographic localisation around the nature reserve. -2 L filtrate water by Pall-Acropack (0. 45 µ). • MOLECULAR: -12 replicates per sample. -Group-specific mitochondrial 12S primers (Spygen patent) -Human blocking primers. • BIOINFORMATICS:: -Biofiltration by Obitools and alignment on reference genome on NCBI and SPYGEN database. -Supplementary alignement by blast and Mega on NCBI and Bold database. -Phylogenetic analysis on Mega and Non Metric Multidimensional Scaling (NMDS) analysis (R vegan package, using Jaccard index).
La paramécie, un modèle d'étude des cils La paramécie est un protozoaire cilié unicellulaire de la famille des Parameciidae, abondant dans les eaux douces et saumâtres. Sa taille est d'environ 150 μm. Son corps est recouvert de 4 000 cils vibratiles dont les battements sont nécessaires à la prise de nourriture et à la locomotion, mais aussi à la conjugaison (reproduction sexuée par fécondation réci- et/ou sa forme, et directement observables et analysables en microscopie  [7, 8]. Cette organisation corticale complexe et la facilité de détection et d'analyse des phénotypes font ainsi de la paramécie un excellent modèle pour étudier une panoplie de processus cellulaires, comme la duplication, la structure des corps basaux ou la motilité ciliaire. La paramécie offre également de nombreux avantages techniques qui permettent des analyses moléculaires et biochimiques rapides : (1) un outil d'inactivation génique performant, l'interférence d'ARN (ARNi), qui présente une bonne efficacité par ingestion de bactéries produisant de l'ARN double brin, et qui permet ainsi une analyse phénotypique dès la première division, aussi bien dans des cellules isolées que dans une population clonale  [9]  ; (2) un protocole de transgenèse suivie de marquages par des anticorps spécifiques, faciles à réaliser en microscopie à fluorescence ou électronique  [10]  ; (3) et des données génomiques et post-génomiques disponibles et répertoriées dans plusieurs bases de données  [11, 12].
REMERCIEMENTS Les auteurs saluent la mémoire de Janine  Beisson (1931 Beisson ( -2020)) , qui a introduit le modèle de paramécie en France et a largement contribué à la connaissance de ce modèle et des processus ciliaires. Nous remercions les co-auteurs des publications originales et particulièrement France Koll pour la lecture critique du manuscrit. Les auteurs remercient l'ANR ANR-15-CE11-0002-01 to AMT.
For instance, in one tumor classified as having a good prognosis due to chromosome 3 disomy, a subset (2-5%) of cells exhibits chromosome 3 loss, which could represent a reservoir of poor prognosis cells that will give rise to hepatic metastasis responsible of patient death. Therefore, the single-cell approach could be more efficient than current standard histological and genomic analyses for predicting metastases, and thus could be beneficial for patient follow-up. Using SCENIC (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering), a program that monitors the activity of the transcription factors and their predictive downstream target genes  [45] , distinct transcriptional cell states were inferred from our scRNA-seq dataset, among which a gene regulatory network underlying an invasive and poor prognosis state in part driven by the transcription factor HES6.
HES6 is a poorly studied member of the HES/HEY family of transcription factors in the NOTCH signaling pathway. Its expression is enhanced in various tumors and it represents a poor prognostic marker in prostate and colorectal cancers  [46]. Consistent with these observations, analysis of public data shows that HES6 expression is associated with a poor prognosis (TCGA UM dataset). HES6 heterogenous expression has been validated within primary human choroidal melanomas, which further unveils the existence of the cells, even in small quantities, conveying a dismal prognosis in tumors diagnosed with a favorable outcome using bulk analyses. At the cellular and molecular levels, HES6 expression is associated with an epithelioid phenotype and is inversely correlated with BAP1 level, two markers of high metastatic risk and poor prognosis.
HES6 est un membre peu étudié de la famille des facteurs de transcription HES/HEY dans la voie de signalisation NOTCH. Son expression est augmentée dans diverses tumeurs et il représente un marqueur de mauvais pronostic dans les cancers de la prostate et colorectal  [46]. En accord avec ces observations, l'analyse des données publiques montre que l'expression d'HES6 est associée à un mauvais pronostic (TCGA UM dataset). L'expression hétérogène d'HES6 a été validée au sein de mélanomes choroïdiens humains primaires, et a confirmé l'existence de cellules, même en petite quantité, véhiculant un pronostic sombre dans des tumeurs diagnostiquées avec un pronostic favorable par une analyse globale. Aux niveaux cellulaire et moléculaire, HES6 est associé à un phénotype épithélioïde et est inversement corrélé à l'expression de BAP1, deux marqueurs de risque métastatique élevé et de mauvais pronostics.
Acknowledgements I thank deeply the members of the  French Académie des Sciences  for receiving the 2021  Dandrimont-Bénicourt award. I have a special thought for the previous recipients of this award, and I am honored to be one of these laureates. Research is a human adventure, "Alone, I go faster; together, we go further" (African proverb). I share this price with  Robert Ballotti. I also express special thanks to  Karine Bille , who has been working as a team's engineer for almost the last 30 years. I'm immensely grateful to our collaborators and our funding sources in particular l' Institut National du Cancer ,  Fondation ARC ,  La Société Française de Dermatologie , and  La Ligue nationale contre le cancer. I have a special thought to professor  Axel Kahn. Finally , I dedicate this review to all members of the "Biology and pathologies of melanocytes" team.
Remerciements Je remercie vivement les membres de l' Académie des sciences pour  l'attribution du prix Dandrimont-Bénicourt 2021. J'ai une pensée particulière pour les précédents récipiendaires de ce prix, et je suis honorée de faire partie de ces lauréats. La recherche est une aventure humaine, « Seul, je vais plus vite ; ensemble, nous allons plus loin » (proverbe africain). Je partage ce prix avec  Robert Ballotti. J'adresse également des remerciements particuliers à Karine Bille, qui travaille comme ingénieur dans l'équipe depuis presque 30 ans. Je suis immensément reconnaissante à nos collaborateurs et aux organismes qui ont financièrement soutenu nos recherches en particulier l' Institut National du Cancer ,  la Fondation ARC ,  la Société Française de Dermatologie, et la Ligue nationale contre  le cancer.
Dans ce domaine, la France dispose de nombreux atouts, notamment de bases de données d'ampleur et de richesse sans doute uniques. Depuis quelques années, les pouvoirs publics ont pris conscience des enjeux autour de ces données et ont mis en place un dispositif technique, légal et réglementaire pour y faire face : le Système national des données de santé (SNDS) accompagné de la Plateforme des données de santé (PDS), plus communément appelée Health Data Hub (HDH). Cette plateforme est une infrastructure officiellement créée par un arrêté ministériel du 30 novembre 2019, destinée à faciliter l'accès et l'utilisation des données de santé afin de favoriser la recherche. On ne peut qu'applaudir une telle initiative qui constitue un progrès majeur et ouvre de nombreuses perspectives pour la recherche et la santé publique.
Les méthodes d'IA actuelles s'appuient sur l'utilisation de données massives. Leurs applications améliorent généralement leurs performances avec le nombre de données disponibles pour leur mise au point. Il faut cependant se garder de penser que la taille des bases de données disponibles pour l'apprentissage des algorithmes d'IA est une condition suffisante. De nombreux problèmes méthodologiques et techniques doivent être résolus. En particulier, les méthodes supervisées actuellement les plus performantes nécessitent des données « annotées » par des experts, c'est à dire qu'elles sont classifiées pour leur attribuer un label (un diagnostic, par exemple), pour entraîner un modèle d'apprentissage supervisé, afin que les algorithmes puissent « apprendre » à partir d'exemples. Or, ces tâches d'annotation sont complexes et coûteuses.
Le site du HDH 1 précise ainsi les enjeux : « Le 31 mars 2018, le Président de la République a lancé un plan 'Intelligence artificielle' pour que la France devienne un leader dans ce domaine. La France a déjà de nombreux atouts : une recherche en médecine et en mathématiques appliquées parmi les meilleures du monde, une base de données médicoadministratives exceptionnelle, de nombreuses cohortes, registres et données hospitalières, ainsi qu'un écosystème de start-ups très actif dans ces domaines. Il manquait néanmoins une infrastructure clef, un système de base de données et de services liés : c'est l'enjeu du Health Data Hub. Il devrait ainsi permettre de croiser les bases de données de santé dont nous disposons et de faciliter leurs utilisations par les nombreuses équipes de recherche et de développement ».
L'idée qui a motivé et guidé les promoteurs du HDH est celle d'un immense entrepôt dans lequel les différents utilisateurs pourraient facilement naviguer dans le vaste ensemble de données provenant de plusieurs sources pour appliquer aisément des algorithmes, tirant avantage de la diversité des données ainsi réunies. Alors qu'à l'origine le HDH a été essentiellement conçu pour faciliter l'utilisation du SNIIRAM (le SNDS historique), c'est cet objectif qui a conduit à élargir le périmètre des données constituant le SNDS (donc du HDH) pour constituer une longue liste de sources de données différentes qui s'allonge constamment. Or, cette ambition est en fait un fantasme inatteignable pour diverses raisons. La première tient à la qualité des différentes bases de données concernées. Construites dans des buts, des circonstances et avec des méthodes qui, pour la plupart, n'ont rien à voir entre elles, leur qualité et leur validité sont extrêmement variables : big data n'est pas synonyme de good data, et la plupart d'entre elles sont loin d'être gérées selon les principes FAIR (voir ci-dessus).
Or les algorithmes d'IA ont besoin de données valides. Avant d'utiliser une base de données, un examen minutieux de ses caractéristiques et de sa qualité, impliquant ceux qui l'ont construite, est indispensable, sans quoi son intégration dans le HDH est inutile. Une autre raison, majeure, est que les données réunies sont rarement « interopérables ». Du point de vue de l'exploitation des données, la réunion dans une plateforme unique de données de différentes sources n'a d'intérêt que si elles sont interopérables, c'est-à-dire que, d'une façon ou d'une autre, elles sont rendues homogènes en termes de signification, de structure et de format. Cela est nécessaire pour appliquer des programmes d'analyse statistique ou des algorithmes d'IA. L'interopérabilité offre la possibilité d'échanger des données de différentes origines et de réaliser des analyses sur des données mises en commun.
, ainsi que la définition des objectifs scientifiques communs de leur analyse. Ce travail préalable, essentiel, qui doit être recommencé à chaque nouveau projet d'analyse commune, ne nécessite évidemment pas que les données à harmoniser soient gérées dans un système informatique commun car il ne s'agit pas d'un travail de type informatique, mais de nature scientifique. De fait, dans le champ de la santé, il existe des normes et des standards internationaux d'interopérabilité. Certains concernent des nomenclatures, comme la terminologie clinique SNOMED CT 6  ou LOINC, nomenclature d'observations diagnostiques et cliniques 7. D'autres standards internationaux portent sur l'interopérabilité « syntaxique » qui concerne la façon dont sont codées et formatées les données, comme OMOP-CMD 8 qui est un modèle relationnel de bases de données de santé, ou des spécifications techniques pour les échanges informatisés de données comme HL7/FHIR 9 , DICOM 10 , CDISC 11.
5 mM MgCl2, 5 % DMSO, 0. 26 mM dNTPs, 0. 3 μM of each primer, 1. 5 units of Qiagen Taq polymerase and 1 µl of DNA template, conducting to a final reaction volume of 20 μl. The PCR thermal regime consisted of: one cycle of 1 min initial denaturation at 94 °C, 35 cycles of 30 s at 94 °C, 30 s hybridization at 47 °C, followed by an extension of 50 s at 72 °C and a final cycle of 5 min at 72 °C. PCR products were electrophoresed in 1 % agarose gel stained with ethidium bromide and visualized under UV light. The positive PCRs were sequenced in both directions using the Sanger method and the sequences were assembled with CodonCode Aligner (CodonCode Corporation). The molecular identification was performed comparing the COI sequences obtained from the prey pellets with those available in Genbank and BOLD, using the BLAST and the Identification Engine tools, respectively.
In addition, we created our own barcode reference library of local flies, since a great number of flies were identified among the pellets based on morphology. We barcoded 104 flies identified at the species level by specialists: 78 hoverflies (Syrphidae, 41 species) and 26 carrion and flesh flies (Muscidae, Calliphoridae, Sarcophagidae, 26 species). The extraction was carried out with the same protocol used for the pellets. For the amplification we used either the primers described above or we amplified the COI gene in two fragments, using the primer combinations Lep-F1/COI-intR1 and COI-intF7/Lep-R1  (Hebert et al. 2004; Zuccon et al. 2012) , with COI-intF7: 5'-GAAAGAGGAGTTGGAACAGGTTGAAC-3'. The new fly sequences have been submitted to GenBank under the accession numbers MW077745-MW077848(Table  S2 ).
Seasonal dynamics of predation In order to test for changes in the level of predation and in the content of the Vespa velutina diet throughout the season, we analysed the total number of prey, as well as the percentages of either honey bees, Vespidae or Diptera species, brought back to the nest per 90 minutes sessions using generalized linear mixed models. We only included in the analysis data from nests sampled for at least 5 sessions. Since the landscape diversity around the 8 remaining nests was very limited, with only one nest in urban area and no nest in wet area, the land type was estimated using the proportion of forest and semi-natural areas in a radius of 2 km around the nest. Explanatory variables were date and hour as well as their quadratic terms, land type as fixed effects, and nest identity as random effect.
Nine collecting sessions lasted less than 90 minutes, so the session duration was also taken into account to model the number of prey and their overall diversity. All variables were scaled beforehand. Poisson and binomial error distributions were used for the total number of prey and the percentages of prey groups, respectively. Model simplification was performed following the Akaike Information Criterion (AIC). Models were performed using the 'glmer' function of the package 'lme4'  (Bates et al. 2015)  and the effects tested using the 'Anova' function of the R package 'car'  (Fox & Weisberg 2019).
Prey spectrum As a whole, from the 12,200 hornets captured, 2151 prey pellets and 1925 wood pellets have been collected. We identified 2151 prey pellets at least at the order level using morphological characters. Among these, 2063 were selected for the molecular analysis and 1397 (67. 7 %) COI sequences were recovered. By comparison to Genbank, BOLD and/or our barcode library, it has been possible to identify 1388 (99. 2 %) prey to the species level, while the 9 other prey were identified at higher level. Morphological identification was confirmed by barcoding at 95 % for orders, 67. 3 % for families, 61. 7 % for genera and 43 % for species, knowing that the number of specimens morphologically unidentified greatly increased from order to species level. Barcode also showed that 89. 7 % of the prey pellets morphologically identified as Apis mellifera were correctly recognized.
Prey consumption of a colony The mean fresh prey pellet and mean dry prey pellet weights were 33. 3 mg and 11. 7 mg respectively (N=30). Dry pupa weighed on average 159. 5 mg (N=79, sd=25. 1) in July, 174. 6 mg (N=55, sd=20. 5) in September and 192. 4 mg (N=66, sd=41. 1) in October. So, the lowest estimate of the mean consumption of one larva is 13. 6 prey in July, 14. 9 prey in September and 16. 4 prey in October. Combining these data with the mean number of individuals produced by a colony over a season  (Rome et al. 2015) , we could estimate that a colony need on average 97,246. 45 honeybee-like prey along its life cycle, which corresponds to a mean of 3. 24 kg of prey's thoraces. Assuming that each prey weights as much as a honeybee, and that one honeybee weights 116. 37 mg (N=165 SE=0.
Acknowledgements Special thanks go to  C. Ceyral  for his valuable help in the field and for maintaining many nests, to  J. Andrivot ,  E. Delfosse  and  A. Touret-Alby  ( MNHN ) for their help in collecting prey pellets and to  S. Bernouillet ,  M. Bretel ,  A. Cardeau ,  M. Cauwet ,  M. Duranton ,  S. Laurencier ,  M. Leclerc ,  M. Petit ,  M. Puga ,  Mme Sireix ,  M. Taido  and the  Dordogne Prefecture  for helping us finding nests or maintaining them alive on their properties. Warm thanks are also due to J. -P. Sartoux ( École Nationale Supérieure Agronomique de Toulouse ) and  B. Vincent  ( Institut de Recherche Criminelle de la Gendarmerie Nationale ) for providing the specimens used to establish a barcode library of over one hundred of fly species.
Acknowledgements We thank especially  Prof. Gunnar Klau  for his bioinformatic support and mentorship. Furthermore, we would like to thank the tumor bank at the  Necker Hospital. This work was supported by grants from the  Deutsche Forschungsgemeinschaft  ( RE 2857/2-1 M. R. , RE938/4-1 , G. R. , KFO 337, M. R. , D. P. ), José-.
(Poilane 1988cerne la collection effectuée par Eugène Poilane dans les mangroves, il est important de signaler que dans la base de données SONNERAT (base de données de la collection de plantes vasculaires du MNHN), on compte un total de 25 espèces de la flore stricte des mangroves qu'il a collectées. Mais il est étonnant que Poilane, étant si méticuleux lors de ses tournées de prospection, n'ait pas collecté Avicennia alba Blume, Bruguiera cylindrica (L. ) Blume, Nypa fruticans Wurmb, Aegiceras floridum Roem. &Schult. etScyphiphorahydrophillacea(cf. espèces caractéristiques de la mangrove de Vietnam et qui ont été collectées par d'autres naturalistes avant et après ses prospections). Avicennia alba par exemple est une espèce très abondante dans le sud du Vietnam. Vu Van Cương a collecté A.
Finalement, il faut tenir en compte que bien que SONNERAT soit un outil précieux pour la documentation, il présente ses limites. Signalons que lorsque l'on consulte les herbiers dans SONNERAT, il arrive que l'étiquette soit rédigée aussi au verso, donc non lisible sur l'image. Il faut donc procéder à une observation physique et directe des herbiers. Également, de nombreux herbiers renseignés dans la base de données et appartenant à E. Poilane, ne signalent pas le nom de E. Poilane en tant que collecteur. Il faut donc parfois, se référer au nom de l'espèce, définir le secteur géographique « ASI » et ouvrir les images associées à plusieurs documents jusqu'à retrouver la signature caractéristique de ses herbiers. C'est ce qui a été effectué dans le cadre de cette étude. 54Enconclusion,EugènePoilane, ce grand naturaliste de nature simple et effacé(Poilane 1988) (Figure14), nous laisse un patrimoine documentaire et scientifique hors pair et inédit qui peut être exploité par quiconque s'intéresse non seulement à la diversité floristique d'Indochine, mais aussi à l'évolution de ces écosystèmes, aux usages des espèces végétales, tout comme aux transformations socio-culturelles, économiques et politiques.
Voir la Synthèse de R. Chanut et V. Petrilli, m/s n° 6-7,juin-juillet 2019, page 527 Maladie Nombre de patients Essai clinique Phase Source (cellulaire) pour la production des VE Agent thérapeutique Voie d'administration Le potentiel des VE à délivrer des protéines est unique, particulièrement dans le cadre de pathologies touchant le système nerveux cen- Résultats / Observations Bien toléré ; 1 réponse mineure, 1 progression stable Statut : actif ; recrutement achevé Traitement sûr, bien toléré, réponses : 2 progressions stables, 1 réponse mineure, 1 réponse partielle, 1 réponse mixte Traitement sûr, bien toléré, réponses : 4 progressions stables 32 % avec progression stable -premier check-point non atteint (but : > 50 %) Statut inconnu Recrutement en cours Recrutement non démarré Recrutement non démarré Recrutement non démarré (➜) Dose inconnues Voie orale inconnue inconnues inconnues Voie orale inconnue Administration locale (perfusion pleurale et péritonéale) Injection intra-veineuse inconnue Injection intra-veineuse inconnue Injection intra-veineuse inconnue inconnues Facteur de croissance (GM-CSF) Curcumine Peptides antigéniques tumoraux Peptides antigéniques tumoraux Peptides antigéniques tumoraux Agent chimiothérapeutique Méthotrexate Surexpression de Kras G12D par siRNA Unex 42 Micro-ARN miR-124 Ascite (autologue) Origine végétale DC immatures (autologue) DC immatures (autologue) DC matures (autologue) Origine tumorale Origine maligne (effusion pleurale) MSC (allogène) MSC MSC (allogène) Autres inconnu I NCT01294072 I inconnu I inconnu I NCT01159288 II NCT01854866 II NCT02657460 II NCT03608631 I NCT03857841 I NCT03384433 I/II Cancer (côlon) 40 Cancer (côlon) 35 Cancer (mélanome) 15 Cancer (poumon, non à petites cellules) 4 Cancer (poumon, non à petites cellules) 22 Cancer (ascite maligne avec effusion pleurale) 30 Cancer (effusion pleurale maligne) 90 Cancer (pancréas métastatique) 28 Dysplasie broncho-pulmonaire 18 Accident vasculaire cérébral ischémique aigu 5 Inflammation Cancer Tableau II.
globotriaosylsphingosine. 10  https://clinicaltrials. gov/ct2/home taire anti-tumorale (principalement des macrophages M1 pro-inflammatoires et des lymphocytes T CD8 + cytotoxiques), une régression de la prolifération tumorale et un prolongement de la survie des souris supérieur aux liposomes. Il s'agit donc d'un exemple de combinaison d'un ciblage tumoral et d'effets immunomodulateurs propres aux VE de CSM avec les effets cytotoxiques d'un photosensibilisateur, de manière contrôlée dans l'espace et dans le temps. Ces VE, compatibles avec une production de masse de grade clinique, pourraient constituer une nouvelle génération de photosensibilisateurs pour augmenter la précision de la photothérapie dynamique. Très récemment, l'entreprise Codiak Biosciences, pionnière dans la production et l'ingénierie des VE, a proposé des VE chargées d'agonistes de nucléotide cyclique (CDN).