dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
In our culture collection, both contigs are present in three O. maius isolates originating from different mycorrhizal plants growing in the same non-polluted site and representing different clonal individuals (Supplementary online Table  S5 ). For the first putative narna-like contig (DN37559), the closest hit in the NCBI database is that of the RdRP of Plasmopara viticola lesion associated narnavirus 20 (unpublished, GenBank QIR30299. 1) with 48. 6% identity and a coverage of 86%. For the second narna-like contig (DN43802) there is a unique hit in the viral database, Beihai narna-like virus 22  (Shi et al. 2016) , with 26% identity on a very limited part of the genome (23% coverage) and an E-value of 0. 09 (Table  1 ). Phylogenetic analysis includes DN37559 in a distinct clade with other narna-like unassigned viral sequences https://mc.
Furthermore, we also included in the analysis OmOlV1 and it accumulates more plus strand reads than minus strand, as expected from plus strand genome viruses (Table  2 ). Northern blot analysis confirmed the abundant accumulation of DN37559 and DN43802, with genomes of the expected size, and a stronger signal of the minus strand genomic RNA compared to the plus strand RNA for both DN37559 and DN43802, more evident for DN43802 (Fig. 2  and Supplementary online Fig. S3 ). Finally, given the uniqueness of the DN43802 contig, we searched homologues of this virus segments in some Trinity assembly databases for filamentous fungi from our previous works  (Nerva et al. 2016; Nerva et al. 2019a; Nerva et al. 2019b ) and from a number of fungal transcriptomes available in public databases. We were able to retrieve four putative DN43802 homologous protein sequences: two from esca disease-associated fungi, one from Holothuria polii-associated fungi and one from the basidiomycete Wallemia sebi (isolate MUT4935) associated with Posidonia oceanica  (Nerva et al.
Both these viruses are multisegmented, and the RdRP is the only protein encoded by the largest of their genomic segments. This protein carries the typical motif of a bunyavirus RdRP (pfam04196, Bunya RdRP). The second largest protein is encoded by the same genome strand (arbitrarily antisense, since RdRP is antisense in Bunyavirales) and has a predicted molecular mass of 129,3 kDa. Although we found no specific hits for this protein in the viral database, it carries the Tom22 motif (a protein of the mitochondrial translocase family), with a relatively high E-value of 0. 013. Finally, the third ORF encodes, in the sense orientation, a putative nucleocapsid protein (PF02477, Nucleocapsid Nc protein) of 27. 8 kDa, that shares some similarity with the Nc of Largemouth bass bunyavirus (Supplementary online Fig.
S6B ). Finally, to complement virus discovery using BlastX, we performed an analysis of ORFanencoding RNA segments (i. e. segments with no detectable homology with fungal or viral proteins). In the XEO library we initially detected two contigs (DN30310 and DN33730) of circa 4. 7 kb, each encoding two ORFs arranged in an ambisense (but pointing outward) coding strategy. These two ORFs (hereafter ORFA and ORFB) were predicted to encode proteins that had no conserved homology with any protein in the viral database, except for two orphan proteins in the nr database from Agaricus bisporus (Table  1 ). Such proteins were encoded by an ORFan segment detected in a previous study, but not included by NCBI in the viral database  (Deakin et al. 2017). By specific qRT-PCR, we assigned each of the two putative 4.
Discovery of a novel split organization of the palm domain in two genomic viral segments The ERM fungi harbored two distinct narna-like contigs, DN37559 and DN43802, which showed some conservation with Plasmopara viticola lesion associated narnavirus 20 (unpublished, GenBank QIR30299. 1) and Beihai narna-like virus 22  (Shi et al. 2016) , respectively. However, a closer inspection of DN37559, DN43802 and Beihai narna-like virus 22 alignments revealed that the two lenar-like contigs hosted by ERM fungi aligned to different regions of the RdRP of Beihai narna-like virus 22. Unexpectedly, DN37559 harbored the A and B subdomain of the palm domain at the carboxy-terminus, whereas DN43802 contained the C and D subdomains at its amino terminus. A number of viruses with the same domain organization as that of DN37559 have already been detected in silico in previous works  (Osaki et al.
2016; Zoll et al. 2018; Nerva et al. 2019a) , but only in a recent report was the absence of the important GDD carrying C subdomain noticed  (Lin et al. 2020). For most of these lenar-like viruses, neither the raw reads nor the transcriptome assembly were deposited in public databases, and it was therefore impossible to verify a hypothesis of strict association of DN37559-and DN43802-type segments, with the exception of a library of fungi associated with esca disease with reads deposited in SRA archives  (Nerva et al. 2019a) , where a homologue of DN43802 was indeed found. Furthermore, we found in transcriptomic libraries from our previous works the same combination of DN37559type and DN43802-type homologous segments showing that these viruses are not specific to O. maius, but can be found in both asco-and basidiomycetes.
Abundant genomic dimer accumulation was previously shown for some specific bunyavirus-host combinations  (Bertran et al. 2016) , and their significance as defective interfering RNA that regulate accumulation of the genomic RNA was hypothesized. A likely misassembly due to the continuum of virus reads mapping across a dimer also occurred when a contig expressing an ORF (with homology to ORFB of ambivirus) was first found in Agaricus bisporus (ORFan 1, GenBank ID KY357519)  (Deakin et al. 2017). The ORFan 1 includes five ORFs in addition to the one showing homology to ORFB of ambivirus and ORFA is fragmented, possibly due to contig misassembly. The authors found ORFan 1 in two of their isolates at very low transcript accumulation, and thus, ORFan 1 was deposited in GenBank as an Agaricus bisporus sequence, therefore not included in any viral database.
Acknowledgments We thank  Riccardo Lenzi ,  Andrea Delliri , and  Caterina Perrone  for technical assistance and  Prof. Bryce Falk  ( UC-DAVIS, USA ) for critical discussion of the results. Suvi Sutela  and  Eeva Vainio  were supported by the  Academy of Finland  (grant number  309896 ). Marco Forgia  was supported by a Ph. D. fellowship by  MIUR. https://mc. manuscriptcentral. com/vevoluDownloaded from https://academic. oup. com/ve/advance-article/doi/10. 1093/ve/veaa076/5919686 by  INRAE Institut National de Recherche pour l'Agriculture , l'Alimentation et l'Environnement user on 25 November 2020.
REMERCIEMENTS Cette activité a été réalisée grâce au soutien financier du projet « Gestion Intégrée de la Mineuse de l'Epi du Mil, phase III (GIMEM 3) » financé par le CCRP de la fondation McKnight. Les opinions exprimées n'engagent que les auteurs et ne reflètent pas les points de vue de la fondation McKnight.
En Europe des actualisations ont été proposées au cours de ces dernières années en Grande Bretagne  (Thomas 2004) , dans les pays du nord à travers le système « NorFor »  (Volden 2011)  et aux Pays-bas  (Van Duinkerken et al 2011). Il a donc été décidé, dans le cadre du projet INRA « Systali », de revisiter la question des besoins protéiques des ruminants et d'établir des lois de réponses de la production des protéines laitières et des rejets azotés urinaires en cohérence avec les variations des apports alimentaires de PDI. Ce dernier aspect ne sera considéré ici que pour les vaches et chèvres en lactation. Comme pour la révision du calcul des valeurs des aliments et des rations  (Sauvant et Nozière 2013) , la révision des besoins protéiques et la prédiction des réponses aux apports PDI s'appuie sur l'interprétation par métaanalyses de vastes bases de données expérimentales de l'INRA et de la littérature.
Cette figure 4b est issue du traitement des bases de données « Bovidig-PDI » et « MoSARCO » rassemblées (cf. description dans le paragraphe 3. 2/b). L'ajustement par une fonction quadratique de la production des protéines (MPobs) en intra-expérience en fonction de l'apport de PDI disponibles est : Sur l'ensemble des données considérées, l'EffMargPDI est en moyenne de 40,7 ± 1,3% ; elle diminue de 50 à 30% environ lorsque la quantité de PDI disponibles augmente entre de 750 à 2000 g/j. Ces valeurs moyennes du paramètre EffMarg PDI sont nettement supérieures aux moyennes de 20% proposés par l'AFRC  (1993). Elles sont également supérieures au 24% proposés par  Cant (2005)  à partir de l'ajustement linéaire des données  de Vérité et al (1987). En revanche, le système FiM  (Thomas 2004   L'efficacité moyenne (EffPDI) de la transformation des PDI en protéines de lait a déjà été utilisée dans deux systèmes étrangers  (Volden 2011, Van  Duinkerken et al 2011) : ces systèmes s'appuient principalement sur le travail  de Subnel et al (1994)  qui ont été les premiers à travailler sur la prédiction de l'EffPDI à partir d'une base de données.
Conclusion L'emploi d'importantes bases de données expérimentales, traitées par métaanalyses, a permis d'obtenir des relations originales robustes et précises pour quantifier, par une approche factorielle, les dépenses et les besoins protéiques non productifs des ruminants. Avec ces propositions notre nouveau système se rapproche sensiblement des propositions des autres pays. Il est apparu notamment que le calcul du besoin d'entretien protéique proportionnel au poids vif métabolique amenait à sous-estimer assez largement les pertes et besoins protéiques non productifs à mesure de l'élévation du niveau des performances et d'ingestion des vaches et des chèvres ainsi que probablement des brebis. Ces valeurs actualisées des besoins non productifs ont permis de mieux prévoir les variations de l'efficacité des PDI disponibles pour la production des protéines du lait.
de la proposition de calcul de Nue sur des données externes Ces valeurs ont été confrontées à d'autres bases de données et à des animaux laitiers, notamment de la base « Bovidig ». Dans cette base, nous disposons de 186 mesures de bilans N effectués sur des bovins. La figure 3 montre l'excrétion d'NUR corrigée de la fraction purique microbienne selon l'équation [7a] (NURcor) en fonction de l'N digestible ingéré. Un ajustement exponentiel intraexpérience des données (figure 3a) aboutit à une intersection de 0,087 g NURcor / kg PV (quasi égale à celle de 0,085 obtenue sur « Ovidig » avec le même type d'approche, n = 113, nexp = 38, ETR = 0,033), valeur sensiblement supérieure à la valeur de 0,050 g NURcor/ kg PV. Cependant, la figure 3b qui présente séparément les différentes expériences au sein de cette même relation, révèle que les pentes des expériences présentant les valeurs NDI/PV les plus faibles sont supérieures à la pente moyenne obtenue par l'ajustement global et convergent vers une valeur sensiblement égale à 0,05 g NURcor/kg PV.
Une autre base de données, issue des travaux sur la nutrition azotée des vaches laitières conduits par l'UMR Pegase (INRA Rennes) et comportant des données d'ingestion et de production individuelles (n exp = 6, n trt × stade de lactation = 191, n données = 483 trt × vaches) a été mobilisée afin de conforter les approches réalisées à partir des bases « Bovidig » et « MoSARCO ». Pour les chèvres laitières un sous-ensemble de la base « Caprinut » de l'UMR MoSAR a été sélectionné pour ne comporter que des expériences portant sur l'apport quantitatif et qualitatif protéique (Base « Caprinut-PDI », n exp = 33 ; n trt = 103). Comme pour les autres approches, exceptées pour les données individuelles, ce sont les relations intra-expériences qui sont prises en compte de façon prioritaire dans ce travail de manière à obtenir des lois de réponses plus génériques.
Avec une base de données comprenant 129 expériences de la littérature focalisées sur le niveau d'apport de PDI et 400 traitements (Base « RICO », UMR Pégase), Faverdin et al (non publié) ont obtenu une équation intra expérience assez comparable à la [12e] avec une constante un peu plus faible (63,2), mais une pente significativement plus élevée (-0,72) et un ETR également un peu plus élevé (2,9). La même démarche, réalisée cette fois à partir de données individuelles de vaches laitières issues d'une série d'expériences (n = 6 expériences -483 données) conduites à l'UMR Pegase (Delaby et Faverdin non publié) comportant différents niveaux d'apports PDI, aboutit à une équation inter-individus et intraexpériences dont les coefficients sont très voisins. EffPDI % = 66,0 -0,64 (PDI g/kgMS -100) (n = 483, n exp = 6, ETR = 4,37) [12f].
Remerciements Les auteurs tiennent à remercier différentes personnes qui ont aidé de différentes manières à la progression de ce travail, il s'agit, par ordre alphabétique, de :  René Baumont ,  Laurence Buonocore ,  Jean Brun-Bellut ,  Patrick Chapoutot ,  Sylvie Giger-Reverdin ,  Hélène Lapierre ,  Sophie Lemosquet ,  Jean Louis Peyraud  et  Nizar Salah.
Ainsi, 214 expériences (546 traite- ments -trt) issues de la base de données « Bovidig » sur la digestion des diffé- rents types de bovins (UMR MoSAR) ont été retenues. Elles ont permis d'esti- mer les trois composantes des matières azotés (6,25 × N) fécales non digestibles (MAND) : i) alimentaire (en fonction des matières azotées alimentaires PIA = totales -ammoniacales -microbiennes mesurées.
Le tableau 1 indique, pour les trois méthodes de calcul évoquées ci-dessus, les paramètres de l'équation d'ajustement exponentiel des données, les valeurs des paramètres EffPDI100 et b, ainsi que les ETR de l'ajustement calculés globale- ment (ETR global), puis en intégrant l'effet expérience (ETR intra). Les résultats obtenus entre les trois méthodes sont très comparables entre les deux bases de données A et B du tableau 1. Dans tous les cas, la prise en compte d'un effet expérience améliore largement la précision. L'approche.
Les Working Papers SMART-LERECO n'engagent que leurs auteurs. The views expressed in the SMART-LERECO Working Papers are solely those of their authors La dépendance de l'Afrique de l'Ouest aux importations de produits laitiers Résumé Le secteur laitier mondial connait un développement soutenu en raison de l'augmentation des besoins en produits laitiers d'une population en croissance et d'un changement progressif des régimes alimentaires. Cet article s'intéresse à la place des pays de l'Afrique de l'Ouest dans la « planète laitière ». L'analyse mobilise pour ce faire, d'une part, les données statistiques de la FAO sur une longue période (1961 à 2017) et, d'autre part, les statistiques des douanes de 2000 à 2018 pour les données mondiales (base de données « BACI ») et de 2000 à 2019 pour les données européennes (base de données « COMEXT »).
Les exportations de produits laitiers sont dominées par trois zones : l'UE-28 occupe la première position, avec 35% des exportations mondiales en 2018 (exprimées en valeur), devant la Nouvelle-Zélande (18%) et les Etats-Unis (9%). Les exportations des pays de l'Afrique de 1 Les données de commerce proviennent de la base de données « BACI » produite par le CEPII (Centre de recherche français dans le domaine de l'économie internationale) à partir des informations issues de COMTRADE. Pour en savoir plus, voir : http://www. cepii. fr/CEPII/fr/bdd_modele/presentation. asp?id=37 2 Partant de la nomenclature SH6, des regroupements de codes sont réalisés de façon à obtenir un agrégat dit « produits laitiers ». Celui-ci est constitué des 15 postes suivants : les laits liquides (SH6 = 040110 + 040120) ; les laits aromatisés (220290) ; les yaourts (040310) ; les laits concentrés (040291+040299) ; la poudre de lait écrémé Les deux premiers pays exportateurs de la zone sont le Sénégal  (Seck et al.
de l'ONU (scénario « médian »), la population pourrait passer de 401 millions d'habitants en 2020 à 796 millions en 2050. Le cas du Nigéria est à ce titre exceptionnel, avec une population qui pourrait augmenter de 195 millions d'habitants d'ici 2050 pour atteindre 401 millions, soit le troisième rang mondial des pays les plus peuplés derrière l'Inde et la Chine. Champion du monde en termes de fécondité (avec environ sept enfants par femme), le Niger connait lui aussi une trajectoire démographique impressionnante. Tableau 1. La population et la production de lait par habitant dans les pays de l'Afrique de l'Ouest (Source : ONU, 2019 et FAO database).
grasse végétale en poudre sont estimées à 431 100 tonnes en 2018. Il s'agit cependant d'une estimation un peu surévaluée dans la mesure où la base de données mobilisée pour les informations internationales est celle de BACI dont la nomenclature ne permet pas de descendre en deçà de la codification SH6 (système harmonisé de désignation et de codification des marchandises). Le code de la nomenclature utilisé ici(190190)  regroupe certes les mélanges évoqués, mais il intègre aussi d'autres mélanges comprenant des ingrédients laitiers. Le niveau des importations a clairement augmenté au fil des deux dernières décennies, tant en valeur (Figure 3) qu'en volume : il s'établissait, par exemple, à 137 900 tonnes en moyenne annuelle au cours de la période 2000 à 2009. L'UE est, de loin, le premier fournisseur de l'Afrique de l'Ouest pour ce produit, avec 71% des volumes et 79% de la valeur en 2018.
Bioinformatic analysis Read mapping was performed as previously described  (Dumont et al, 2020). Briefly, reads were mapped using the BWA-MEM algorithm of the BWA software package  (Li & Durbin, 2009; preprint: Li, 2013)  on the human reference genome GRCh38. p12 which includes centromere reference models  (Miga et al, 2014; Nechemia-Arbely et al, 2017; Schneider et al, 2017). To generate the full centromere coverage plot of Fig 2B, CENP-A CUT&RUN reads were normalized to the IgG control reads using bamCompare tool from the deepTools2 package (Ramı ´rez et al, 2016) with the operation set to "ratio". Peak calling was performed using SICER1. 1. (Xu et al, 2015). The centromeric peaks from the untreated and the auxin wash-out CENP-A CUT&RUN samples were compared using UCSC table browser  (Karolchik et al, 2004)   Read mapping to HOR arrays was carried out as previously described  (Dumont et al, 2020).
Cell surface staining to assess CD4 + T-cell enrichment Staining was performed in FACS buffer: 1% BSA (Sigma, ref. A7030-10G) and 1 mM EDTA  (Thermo Fisher, ref. 15575020)  in PBS. Antibodies used were as follows: anti-human CD14 (clone M5E2, BD Biosciences, cat. 560919) and anti-human CD4 (clone RPA-T4, BD Biosciences, cat. 557871). Cells were stained for 15 min at 4°C and washed twice. Data were acquired on a FACSVerse flow cytometer (BD) and analyzed in FlowJo (TreeStar). CD4 + T-cell enrichment was always superior to 95%.
Acknowledgements The authors would like to thank (from  I. Curie, FR ):  C. Bartocci ,  A. Coulon ,  P. Tran , the Basto and Drinnenberg team members,  A. Scelfo ,  S. Gangnard , and all other Fachinetti team members for helpful suggestions and  G. Bersano-Marchisio  for cell line generation. We would also like to thank  S. Marcand  ( CEA, FR ),  B. Black  and  G. Logsdon  ( UPENN, USA ),  I. Cheeseman  ( MIT, USA ),  D. Cleveland  and  A. Desai  ( UCSD, USA) P. Maddox (UNC, USA) ,  D. Foltz  ( Northwestern University, USA ),  L. Jansen  ( University of Oxford, UK ),  A. Straight  ( Stanford, USA ),  W. Earnshaw  ( Wellcome Centre, UK ) and  G. Almouzni  and  F. Perez  ( I. Curie, FR ) for helpful suggestions and/or providing reagents. We also would like to thank  A. Houdusse  and  C. Kikuti  ( I.
Curie, FR ) for technical suggestions and the usage of biochemical equipment. We also thank the flow cytometry platform, the  Cell and Tissue Imaging facility (PICT-IBiSA , member of the  French National Research Infrastructure France-BioImaging   ANR10-INBS-04 ), the antibody facility platform, and the sequencing platform at  Institut Curie. S. M. M was supported by  National Science Foundation Graduate Research Fellowship   DGE-1644868 , and B. A. S. received research support from  National Institutes of Health  grant  R01 GM124041. R. G. is supported by  AIRC  post-doctoral fellowship for abroad and H. M. I. by  I. Curie  and a Séneca post-doctoral fellowship ref. 20941/ PD/18. N. M. received support from  LABEX DCBIOL, ANR  ( ANR-17-CE15-0025-01 ,  ANR-18-CE92-0022-01 ,  ANR-19-CE15-0018-01 ),  INSERM  ( 19CS007-00 ),  ANRS.
D. F. receives salary support from the  CNRS. D. F. has received support for this project by  Labex « Cell (n)Scale », the  Institut Curie , the  ATIP-Avenir ITMO Cancer 2015 program , the program «Investissements d'Avenir» launched by the  French Government  and implemented by  ANR  with the references  ANR-10-LABX-0038  and  ANR-10-IDEX-0001-02 PSL  and the Emergence grant 2018 from the city of Paris. S. H. received funding from the  European Union 's  Horizon 2020 research and innovation program  under the  Marie Skłodowska-Curie  grant agreement No  666003  and the  French foundation for medical research (FRM ,  FDT201904008185 ).
Ce nombre très supérieur s'explique par le fait que tous les gènes ne sont pas essentiels pour le développement et aussi en grande partie par les redondances entre voies métaboliques, permettant de maintenir la fonction même quand une des voies est atteinte. Le constat précédent nécessite donc d'enrichir le diagnostic pour distinguer les variants réellement responsables d'anomalies des faux positifs, majoritaires. Une information très utile est disponible dans diverses bases de données décrivant les anomalies chez l'Homme (OMIM) et la souris (MGI). Ces bases sont présentées dans  Grohs et al (2016). Si une anomalie observée chez l'Homme ou la souris est due à une mutation dans le même gène comparable à celle détectée sur la séquence étudiée, on peut supposer que les mécanismes d'échappement sont moins efficaces et que le risque d'anomalie est élevé.
La base de données des inséminations artificielles utilisée pour l'évaluation génétique sur la fertilité a été mobilisée dans cet objectif. Chaque insémination réalisée entre 2000 et 2010 est préalablement qualifiée comme fécondante ou non, les inséminations au statut indéterminé étant éliminées. Puis les inséminations sont classées comme accouplement à risque ou non. Un accouplement à risque est défini par un taureau porteur Anticiper l'émergence d'anomalies génétiques grâce aux données génomiques / 341 l'haplotype accouplé à une fille d'un père porteur, et les trois autres types d'accouplements sont classés non à risque. Le génotype du père et du grandpère maternel de l'embryon est prédit à partir de leurs typages phasés. Si le typage du père ou du grand-père maternel est absent, l'insémination n'est pas considérée.
Remerciements Ces travaux ont été réalisés dans le cadre du projet  Bovano financé par l'ANR et Apisgene  ( ANR-14-CE19-0011 ). Les typages utilisés proviennent en majorité de l'activité de sélection génomique, ainsi que de différents projets de recherche. Les séquences ont été obtenues dans le cadre d'une dizaine de projets de recherche, dont  Cartoseq  ( ANR-10-GENM-0018 )  financé par l'ANR et ApisGene.
Texte intégral Cette recherche a été possible grâce à un contrat de recherche au CIRAD financé par l'ANR (« Investment for the Future Program » ANR-10-LABX-0001-01), dans le Labex Agro porté par la Fondation Agropolis (ID 1300-011) et Danone Recherche ; ainsi qu'à une bourse de terrain et au support logistique du CSH de New Delhi. J'ai une immense gratitude envers tous les individus qui ont accepté de répondre à cette enquête. Je remercie Amandine Rochedy pour sa lecture d'une première version de ce texte avant sa soumission ainsi que les relecteur. ice. s sollicité. e. s par la revue pour leurs critiques constructives.