dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Résultats : La consultation de la base de données Thériaque® a permis de répertorier 393 spécialités pharmaceutiques contenant des parabènes, soit environ 4% de l'ensemble des spécialités Trois études, menées en Estonie, au Brésil et en Espagne, ont décrit l'exposition des nouveau-nés aux excipients des médicaments considérés comme nocifs, incluant les parabènes  (28) (29) (30). Ces études étaient rétrospectives et, comme nous, limitées à un unique service (deux pour l'Estonie). Nos résultats sont en accord avec ces études qui ont mises en évidence la prescription très fréquente de médicaments contenant des parabènes chez les nouveau-nés hospitalisés. Elles ont également montré que ces prescriptions étaient plus fréquentes chez les enfants prématurés. En revanche, aucune d'entre elles n'a quantifié cette exposition aux parabènes via les médicaments.
v10. p8), lorsqu'on compare avec l'expression de ce gène dans le cortex cérébral non-tumoral (GTEX, study accessionphs 000424. v7. p2). On a également observé une corrélation positive entre le taux d'expression cérébrale du VEGF-C et l'importance de l'infiltration lymphocytaire dans les glioblastomes (don-nées GSE121810). Le VEGF-C apparait donc comme une molécule d'intérêt thérapeutique pour le traitement des tumeurs cérébrales chez l'homme, en raison : 1) de son action ciblée sur le compartiment lymphatique méningé qui accroît l'activité de drainage des antigènes tumoraux vers le système immunitaire périphérique ; 2) de son effet secondaire activateur des lymphocytes T CD8 + anti-tumoraux ; 3) de la tumeur. Des expériences de phénotypage cellulaire par cytométrie en flux et séquençage des transcrits ont montré que le VEGF-C modifiait principalement les lymphocytes, en augmentant la population de lymphocytes T CD4 + -FOXP3 + promotrices de la réponse anti-tumorale et celle des lymphocytes T CD8 + cérébraux sécrétant de multiples cytokines (interféron g, interleukine 2, granzyme, facteur de nécrose tumorale TNF).
▪ Agrégation personnelle ou familiale de CGD et de carcinome lobulaire infiltrant (CLI) du sein, dont au moins un cas diagnostic à un âge < 51 ans. ▪ Association personnelle ou familiale de CGD et d'une fente labio-palatine Tableau 4 : Fréquence des variants pathogènes du gène MUTYH dans la population générale caucasienne : estimation à partir de la fréquence allélique des 7 variants pathogènes les plus fréquemment identifiés par les laboratoires français d'analyse dans des contextes de polypose et calculée à partir des données de la base gnomAD pour la population européenne non finlandaise La fréquence des variants pathogènes du gène MUTYH en population générale (q) correspond à la somme des fréquences alléliques des différents variants pathogènes. La base gnomAD (Genome Aggregation Database) collige les résultats des différents programmes de séquençage (126700 séquences pour ce qui concerne le gène MUTYH dans la population européenne, dont environ 25800 séquences pour la seule population finlandaise).
Une revue systématique de la littérature a été réalisée avec les mots clés (« chronic neutrophilic leukemia » [Mesh]) AND (« bleeding » OR « haemorrage » [Mesh]) dans la base de données Pubmed depuis sa création jusqu'en juin 2019 pour sélectionner l es cas de LCN associés à une symptomatologie hémorragique. Les références citées dans les articles consultés ont également été explorées et ajoutées. Les cas rapportés ont été inclus sur la base du titre puis de l'abstract avant une analyse détaillée (tableau 5). Dès 1979, une « tendance hémorragique inexpliquée » était décrite chez certains patients avec une LCN [9] , rapportée par la suite avec diverses complications hémorragiques et notamment un nombre important de cas d'hémorragies intracérébrales. Les articles s électionnés décrivent l'évolution de 17 patients atteints de LCN et ayant présenté des évènements hémorragiques (âge : 46-83 ans).
Optical imaging and scale measurements Images of whole-mounted specimens were taken with a Canon EOS 70D digital camera with an EF 100 mm f/2. 8 L macro lens. Highmagnification images of disarticulated wings were taken with a Keyence VHX-5000 digital microscope. Scale density was determined by counting the numbers of scales in a 1 mm 2 area. Scales were also removed from the wings and laid flat onto a slide, and Keyence software was used to measure the surface area of individual scales. Images of clear and opaque regions were processed with Keyence software to measure the percentage of area covered by scales. We took measurements from three individual males and three individual females that were reared in the same cohort. All measurements were taken on the dorsal surface of the forewing (indicated by the red box in Fig.
The injection was performed in a split/ splitless injector in the splitless mode. Separation of compounds was performed on a fused silica capillary column (DB-5MS, 30 m×0. 32 mm×0. 25 μm, Agilent J&W GC columns, USA) with a temperature program starting from 80°C for 5 min and increasing by 80°C min -1 to 200°C, followed by an increase of 5°C min -1 to 325°C, which was held for 3 min, with helium used as the carrier gas, positive electron ionization (70 eV), analog to digital (A/D) sampling rate was set at 4, and the scan range was m/z 40. 0 to 650. 0. Chemical data processing was carried out using the software Enhanced Chemstation (Agilent Technologies). We retained peaks with abundances greater than 0. 25% of the total and compounds were identified according to their retention indices, diagnostic ions and mass spectra, which are provided in Table  S1.
6F ; see dataset available from Dryad at https://doi. org/10. 6078/D1TD7H). Importantly, the simulated results for the untreated wing with wax-based irregular nanopillars make reflectance more uniform across wavelengths, which reduces the iridescent effect of the wing membrane. Finally, we simulated a thin film membrane without any nanostructures, which showed reflectance (averaged from all wavelengths) of the membrane itself to be 8. 81±3. 46%, whereas the treated and untreated wing reflections were 5. 78±2. 82% and 1. 93±0. 77%, respectively (Fig. 6F ). While treated wings harboring dome-shaped nipple nanostructures reduced the overall reflectance relative to the membrane only, their effect was not strong enough to reduce reflectance spectra oscillation. The wax-based irregular nanopillars on top introduced a more gradual transition between refractive indices to lessen the oscillation by approximately five-fold, in addition to reducing overall reflection (Fig.
6F ). Additionally, we simulated the three wing architecture models considering different mean membrane thicknesses and variance in membrane thickness (Fig. S3 ). We found that variance in wing membrane thickness reduced reflectance spectra oscillations, rather than mean membrane thickness alone, and more peaks appear in the visible spectrum with increasing thickness of the membrane. (Fig. S3 ; Dryad dataset https://doi. org/10. 6078/D1TD7H). Overall, these results demonstrate that the non-constant architecture of the wing membrane and wax-based irregular nanopillars on the wing surface of G. oto function to dramatically enhance anti-reflective properties.
We therefore construct an (age-parity-strategy) MPPM projecting over time a population encountering both fixed and individual CoR. This three-trait MPPM is then analyzed via the TLA in order to disentangle the evolutionary and demographic effects of each component. The MPPM is considered in a general form, however the tools presented can readily be applied for a model built from empirical data (see appendix C). For illustrative and practical purposes we reduce the number of degrees of freedom to the fewest possible, but such a model can also be built with numerous fixed and individual components. This model is obviously too simple to be a proper population genetics model, as this would also require the incorporation of new alleles generated via molecular mutations and of diploidy (i. e. , be a two-sex model).
Acknowledgments This work benefited from the support of the Chair " Modélisation Mathématique et Biodiversité of Veolia-Ecole Polytechnique-MNHN-Fondation  X", in particular through a Ph. D. Grant to CFD. C. We thank  Ulrich Steiner  for helpful comments and suggestions. We are greatly indebted to  Dmitrii O. Logofet , for his time, valuable help and advice.
Leur éradication est donc généralement souhaitée. Ceci est d'autant plus vrai quand le déterminisme génétique de l'anomalie est monogénique, ce qui laisse présumer que leur contre-sélection est généralement simple. La sélection des bovins repose sur un système d'information très élaboré, rassemblant l'identification, la généalogie et les performances dans une base de données unique qui s'est régulièrement enrichie de nouveaux caractères phéno-typiques. Toutefois, si elle contient les évènements de reproduction et de mortalité, elle est très pauvre pour les données de description d'anomalies génétiques. La gestion des anomalies a été longtemps ignorée. Depuis la mise en place en 2002 d'un outil de phénotypage, l'ONAB, elles ne sont plus ignorées, mais elles gardent toujours une place à part dans la gestion des populations.
pdf, -ou remplie directement en ligne http://limesurvey2014. idele. fr/index. php/285131/lang-fr. Cette dernière option optimise la saisie informatique des déclarations dans la base de données de l'Observatoire. Pour faciliter le signalement des cas, dès lors qu'il s'agit d'une affection dont l'émergence est reconnue, les déclarants peuvent directement prévenir l'observatoire par mail, sans s'appuyer sur une fiche, en décrivant brièvement le phénotype (par exemple : les veaux dits « Milka » en Montbéliarde, atteints d'une anomalie de la coloration). Parallèlement, une fiche simplifiée, reprenant les caractéristiques majeures de l'anomalie, est diffusée de façon ciblée aux interlocuteurs raciaux. Avec cette approche, les remontées se sont améliorées, les techniciens de terrain ayant plus de facilités à déclarer un phénotype connu.
Au contraire de la précédente, cette anomalie semble ponctuelle. Le tableau 3 présente l'évolution des anomalies déclarées les plus fréquentes dans les races allaitantes. Enfin, en races laitières, plusieurs mutations létales ont pu être mises en évidence récemment grâce à une nouvelle approche qui vise à identifier les mutations responsables d'anomalies même si on ne peut les mettre en évidence sur le terrain ou avant qu'elles n'apparaissent. Pour les mettre à jour, des analyses d'association ont été conduites  (Fritz et al 2013). L'étude in silico de tous les génotypages disponibles dans les bases de données a permis d'identifier des haplotypes inexistants à l'état homozygote, suggérant la présence dans cette portion du génome de mutations conduisant à des mortalités embryonnaires ou foetales.
/ Base de données sur les anomalies génétiques animales Les anomalies d'origine génétique dans l'espèce bovine sont étudiées depuis plus d'un siècle, avec un nombre important de cas qui ont fait l'objet de publications dès le début du XX ème siècle. Certains chercheurs se sont très tôt attachés à synthétiser l'information scientifique concernant ces anomalies. Aujourd'hui, une source documentaire importante est la base de données « Online Mendelian Inheritance in Animals » (OMIA) qui concerne l'ensemble des espèces animales (http://omia. angis. org. au/home/). Au 15 mai 2016, on dénombrait 480 entrées pour l'espèce bovine. À noter que plusieurs entrées peuvent correspondre à la même anomalie, différentes mutations dans le même gène pouvant causer des phénotypes différents. Enfin, selon les races, le même phénotype peut être dû à des mutations dans des gènes différents.
Pour tous ces prélèvements, les données afférentes sont enregistrées dans des cahiers de laboratoire et dans la base de données de l'ONAB. Tous les tubes sont identifiés par code-barres. Aucun prélèvement ou typage réalisé dans le cadre de l'ONAB n'a été facturé au déclarant jusqu'à présent. La centralisation des fiches de données est effectuée à l'Institut de l'Élevage, l'objectif étant de collecter suffisamment d'éléments remontant du terrain pour que l'ONAB puisse être lanceur d'alerte en cas d'anomalies émergentes. Une L'Observatoire National des Anomalies Bovines, son action et ses résultats… / 309 INRA Productions Animales, 2016, numéro 5.
Remerciements Les auteurs remercient tous les acteurs qui, par leurs déclarations et leur implication, contribuent au succès de l'ONAB. Parmi eux, citons  Carine Capel  (Idele), co-animatrice de l'ONAB de 2009 à 2011 ;  Jean-Marie Nicol , vétérinaire, référent de la SNGTV jusqu'à 2013 pour l'ONAB et webmestre de VetoFocus ;  Vincent Herry à l'ENVT et Anne Relun à ONIRIS , les deux résidents ONAB, et leurs responsables François Schelcher et  Raphaël Guattéo  ;  Nora Cesbron  (Oniris),  Bérengère Ravary-Ploumioën (ENVA) et Pauline Otz (VetAgroSup) pour leur implication dans les projets de l'ONAB ; les Unités Expérimentales de l'INRA du Pin au Haras et de Bressonvilliers  qui ont accueilli des animaux ; l'abattoir  SOCOPA de Gacé (Orne)  qui nous permet de réaliser des prélèvements ; les Organismes de sélection, les Entreprises de sélection, les vétérinaires de terrain, les techniciens et éleveurs déclarants, avec une mention spéciale pour  Christophe Hamelin pour le bassin normand (Evolution) et Hélène Tisserand pour la race montbéliarde (GEN'IAtest)  ;  les personnels de laboratoire pour la gestion des prélèvements (Emmanuelle Rebours, GABI) , les extractions d'ADN ( Déborah Jardet  et  Jean-Marc Babillot , GABI), les génotypages (Labogena), le séquençage ( GeT-PlaGe ,  INRA de Toulouse).
Conclusion Nos travaux, qui représentent une avancée biologique majeure pour le traitement de la SMA (et d'autres maladies du système nerveux) ont permis, chez la souris modèle de SMA, la correction du gène anormal, y com-2 ClinicalTrials. gov number, NCT02122952 Ces études précliniques offraient la possibilité de porter l'injection systémique de l'AAV9-SMN en clinique, en particulier pour les patients atteints de la forme pédiatrique de la SMA (SMA Type 1). Il était néanmoins nécessaire, avant cette application à l'homme, de montrer l'efficacité du ciblage dans le système nerveux central d'un animal de grande taille. Nous avons choisi le chat comme modèle  [8]  (Figure  3 ), contrairement à Kaspar et Samulski qui réalisèrent ensuite ces expériences sur des primates non-humains  [14, 15]. Un AAV9 exprimant le gène codant la protéine fluorescente GFP (green fluorescent protein) (AAV-GFP) a été administré à la naissance, par voie intraveineuse.
La chirurgie a été réalisée 6 à 8 semaines après le dernier cycle de chimiothérapie et était suivie d'une RT postopératoire conventionnelle (50 Gy en 25 fractions). Le taux de RPC global était de 36% et de 67% pour le palier 3. Cinq patientes ont présenté des toxicités de grade 2-3 non limitantes et une seule patiente a présenté une toxicité limitante au palier 4. Cependant, cette étude a inclus indifféremment tous les types de cancers du sein et aucune évaluation à long terme n'a été réalisée. Actuellement une étude de phase II est en cours en Belgique (NeoCheck Ray NCT03875573) qui évalue l'intérêt de combiner, en situation néo-adjuvante chez les patientes ayant un cancer de type luminal B, un Anti-PDL1 (durvalumab) ou un anti-CD73 (Oleclumab) à la chimiothérapie par paclitaxel et à une IPAT délivrant 3 fois 8 Gy.
Cependant, cette séquence de référence ne nous renseigne pas sur les différences génétiques entre les individus. Pour cela, plusieurs projets comme HapMap, 1000 génomes et ExAC ont identifié des différences génétiques individuelles permettant à la fois de retracer l'histoire des populations humaines et de mieux comprendre la vulnérabilité individuelle aux maladies génétiques. Dans ce mouvement, le consortium Genome Aggregation Database (gnomAD) dirigé par Daniel G. MacArthur (Broad Institute) a récemment réalisé le plus grand catalogue de variations génétiques en agrégeant des données de 15708 génomes et de 125 748 exomes (la séquence de seulement la partie codante des gènes). Cette base est ouverte au public 1  (https://gnomad. broadinstitute. org/) et contient 241 millions de variations génétiques alors que l'étude précédente ExAC n'en contenait « seulement » 7.
For this reason, several projects such as HapMap, 1000 Genomes and ExAC have identified individual genetic differences, shedding light on the history of human populations and on individual susceptibility to genetic diseases. In this movement, the Genome Aggregation Database (gnomAD) consortium led by Daniel G. MacArthur (Broad Institute) recently completed the largest catalogue of genetic variations by aggregating data from 15,708 genomes and 125,748 exomes (sequence of only the coding part of genes). This database is open to the public 2  (https://gnomad. broadinstitute. org/) and contains 241 million genetic variations whereas the previous ExAC study contained "only" 7. 4 million. This new gnomAD catalogue also provides more than 300 thousand structural variations that modify the reference sequence over 50 nucleotides (to millions).
ACKNOWLEDGMENTS This work was funded by a  Rosetrees Trust PhD Studentship  to LA ( M650 ) and a  Kay Kendall Leukaemia Fund   Intermediate Fellowship  ( KKL888 ) to CP. Work in the CP lab was also funded by a  Leuka John Goldman Fellowship for Future Science (2017)  and a  Wellcome Trust/University of Cambridge ISSF  Grant to CP. SG is funded by a  Lady Tata Memorial Trust PhD Studentship , a  Trinity Henry Barlow Trust Studentship  and by the  Cambridge Trust. This study was also supported by  NIH   RO1  grant, ( 1R01GM131626-01  to LT), by  Agence Nationale de la Recherche (ANR)  Programme grants;  AAPG2019 PICen  to LT,  ANR PRCI AAPG2019 EpiCAST  to LT, and grant  ANR-10-LABX-0030-INRT  and a  French State  fund managed by the  ANR  under the  frame program Investissements d'Avenir   ANR-10-IDEX-0002-02  to IGBMC.
REMERCIEMENTS Cet article présente les résultats d'une réunion de travail du comité d'experts rendue possible grâce à un financement de Novartis CTA déclare avoir reçu des honoraires de conseillère scientifique à l'observatoire B2V des mémoires, d'intervenante pour Teva et pour sa participation au comité de rédaction pour Novartis.
REMERCIEMENTS Notre laboratoire est financé par les organismes suivants : centre national pour la recherche scientifique, Inserm, Sorbonne université, faculté des sciences, agence nationale de la recherche (CYPHUNT : convention 13-BXV1-0022-01), association France myopathie-téléthon (référence 20763), European Huntington's disease network (application number 0867), fondation Groupama « vaincre les maladies rares ».
They are trained on large datasets at every method release and they provide peptide-scoring schemes that perform best on frequent alleles and well characterized alleles at the time of release. Their accuracy is degraded for rare or little studied HLA-I alleles which are poorly represented in databases. In that case, another approach is to train unsupervised models of presentation from custom elution experiments with little or no information about peptide-HLA association. For instance, MixMHCp  [10] [11] [12]  can reconstruct, from unannotated peptide sequences, a mixture of generative models-one for each expressed HLA type. However, it makes simplifying assumptions about binding specificity, and is not designed to leverage available (albeit limited) annotation information from the Immune Epitope Database  [13]  (IEDB) to improve accuracy.
We present an alternative method, called RBM-MHC, for predicting peptides presented by specific class I MHCs. RBM-MHC is a scoring and classification scheme that can be easily trained "on the fly" on custom datasets, such as patient-or experiment-specific samples, and more generally on newly available data. As such, RBM-MHC enables improved predictions for rare alleles at a fast pace, without waiting for new releases of general software like NetMHC  [7] [8] [9] , with which it is not intended to compete on an equal footing. The method consists of two parts. The first component (Fig. 1 ) relies on a Restricted Boltzmann Machine (RBM), an unsupervised machine learning scheme that learns probability distributions of sequences given as input  [14] [15] [16]. The RBM estimates presentation scores for each peptide, and can generate candidate presentable peptides.
Restricted Boltzmann Machine for peptide presentation The first building block of the method is an RBM, a probabilistic graphical model defined by a simple structure with one hidden layer and weights connecting the input-the peptide sequence-to the hidden layer (Fig. 1B ). RBM parameters, i. e. the weights and the biases acting on both input and hidden units, are learned from a training set of presented peptides collected from public repositories or custom samples (STAR Methods, Supplementary Figs. 1A, 2A  and 3 ). These input peptides may come from mass spectrometry (MS) experiments or binding assays. They may come from several HLA alleles, or from a single one. For example, in datasets from single-individual samples, the number of HLA is at most 6, as each individual inherits 2 alleles of each locus HLA-A, HLA-B and HLA-C.
Another example is given by mono-allelic samples  [4, 6] , where peptides are presented by a single HLA protein. After training, the RBM returns for each sequence a probability, which is interpreted as a global score of antigen presentation by the HLA proteins involved in the training dataset. Since learning the RBM requires fixed-length input sequences, we first reduce peptides of variable length to a reference length by an alignment procedure based on a Hidden Markov Model profile built from aligning subsets of same-length sequences using standard routines (STAR Methods and Supplementary Fig. 1E ). We set the reference length to 9 residues, the most common length of peptides presented by class I MHCs  [6, 7, 17, 18].
RBM performance on mono-allelic data As a first validity check of RBM-based presentation scores, we built a RBM model to predict presentation by a single common allele, HLA-A*02:01, from MS data annotated with this HLA restriction in IEDB  [13]. We tested the model score's ability to discriminate presented peptides from "generic" peptides (randomly drawn from the human proteome). We calculated a Receiver Operating Characteristic (ROC) curve from RBM presentation scores assigned to a test set of presented versus generic peptides (Fig. 1C ). The Area Under the Curve of the receiving operating characteristic, AUC = 0. 973, by far above the randomexpectation value (AUC = 0. 5) and close to the maximal value (AUC = 1), proves the RBM predictive power at recovering presented antigens. We next benchmarked RBM's predictive power on recent MS datasets from mono-allelic cell lines  [6].
In addition to the AUC, which considers with equal weight presented and generic peptides, we computed the Positive Predictive Value (PPV)  [4, 6] , which measures the model's ability to correctly recognize presented peptides among a 99or 999-fold excess of generic peptides (equivalent to assuming that only 1%  [19] [20] [21]  or 0. 1%  [4, 6]  of all peptides bind to a given HLA, see STAR Methods). Supplementary Fig. 5B  compares the AUC and PPV between RBM and NetMHCpan4. 0  [8]  for all the 92 different HLA alleles encompassing A, B, C loci from  [6]  (31 HLA-A, 40 HLA-B, 21 HLA-C). NetMHCpan4. 0 is the penultimate version of NetMHCpan, which was trained before the publication of the mono-allelic data  [6]  and is therefore trained on an independent dataset. In contrast RBM was trained on data presently available in IEDB for all the 92 alleles.