dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Deuxiè-AAVrh74. MCK. micro-dystro-phine Sarepta-Therapeutics I/II mement, les patients déjà immunisés contre des N = 4 (3 mois-7 ans) États-Unis 2018-2023 SRP-9001 NCT03769116 AAV donnés ne sont pas éligibles à ce type de thé-AAVrh74. MCK. micro-dystro-phine Sarepta-Therapeutics II rapie. L'apparition d'anticorps suite à l'administra- N = 41 (4 à 7 ans) États-Unis 2018-2026 PF-06939926 NCT03362502 tion de la TG ne permettra pas chez les garçons AAV9. CK. micro-dystrophine Pfizer Ib traités une « ré-administration ». Cette « ré-adminis- N = 30 (4 à 12 ans) États-Unis 2018-2026 PF-06939926 NCT04281485 tration » pourrait pourtant s'avérer nécessaire en cas AAV9. CK. micro-dystrophine Pfizer III d'épuisement de l'effet du transgène thérapeutique au-delà d'un délai encore difficile à prédire (8 à 10 ans ?).
Plusieurs équipes de recherche activement sur le sujet pour contourner cet obstacle N = 99 (5 à 12 ans) Canada, Corée, Espagne, USA, France, Israël, Italie, Japon, Russie 2020-2027 SGT-001 NCT03368742 conceptuel. AAV9. CK8. micro-dystrophine Enfin, la TG expose à un risque de réaction immu-Solid Biosciences I/II nitaire pathologique, consistant d'une part en une N = 16 (4 à 17 ans) États-Unis 2017-2027 Tableau I Principales caractéristiques des essais thérapeutiques en cours. GNT-016 activation du complément et d'autre part en une AAV8. micro-dystrophine Généthon Sarepta-Therapeutics I/II/III réponse cellulaire, toutes deux ayant parfois des conséquences dramatiques. Activation du complément N = 9 (escalade de dose) puis 42 (phase pivotale) (5-10 ans) États-Unis, France, Israël, Royaume-Uni 2020-2028 Le complément est une cascade protéolytique Le laboratoire Pfizer mène actuellement deux essais constituée d'une trentaine de protéines solubles ou de phase I et de phase III.
L'essai de phase I a pour membranaires responsable de la détection et la des- but de déterminer la dose optimale, l'innocuité et la truction des pathogènes. Le complément comprend tolérance d'une perfusion intraveineuse de PF-trois voies (voie classique, voie liée à la lectine, et 06939926 (une mini-dystrophine médiée par voie alterne) qui convergent vers le clivage du AAV9 et désormais dénommée fordadistrogene composé C3. Une activation du complément peut movaparvovec) chez de 30 patients DMD ambula-donc survenir après infection par l'AAV, comme Une quatrième série d'essais, comprenant une asso- toires et non ambulatoires (NCT03362502). Il est à après toute infection virale. ciation de phase I/II puis phase III, vient de débuter, noter que deux patients injectés ont présenté une L'activation du complément amène dans les stades initiée par Généthon (GNT), en collaboration avec toxicité rénale de type syndrome hémolytique et uré-Sarepta, avec un transgène micro-dystrophine précoces à la libération des anaphylatoxines C3a et mique atypique [14], appelée aussi microangiopa-médié par un vecteur AAV8.
Au destinée à déterminer la dose optimale. Suivra tien d'un système activé sur l'autre, créant une total, quatre-vingt-dix-neuf garçons atteints de ensuite une phase III, multicentrique, randomisée boucle d'amplification délétère [15]. DMD, âgés entre 4 et 7 ans (inclusif) et capables de contre placebo, avec inclusion de 42 patients Ceci engendre une microangiopathie thrombotique, marcher, seront recrutés. Deux tiers recevront la TG (NCT03882827) dont 21 recevront la TG à la c'est-à-dire un tableau associant une thrombopénie à la semaine 1, et un tiers recevra initialement le semaine 1, et 21 à la semaine 52. La première injec-non auto-immune, une anémie hémolytique, et une placebo, puis la TG à la semaine 52. L'objectif prin-tion a eu lieu en avril 2021. Sept centres seront atteinte d'organe [16].
Si l'activation du complé-cipal de l'étude est la modification de la NSAA à ouverts en France, au Royaume-Uni, aux États-Unis ment est généralisée, une défaillance touchant plu-52 semaines par rapport aux chiffres à l'inclusion. et en Israël. sieurs organes et/ou une coagulation intravasculaire Les patients seront suivis pendant cinq ans après disséminée peuvent survenir. L'atteinte sera néan-l'administration du vecteur. Limitations et effets indésirables moins le plus souvent limitée à un organe, préféren- potentiels de la TG dans la DMD Le transfert de mini-/micro-dystrophines est arrivé au stade de la recherche clinique et suscite légitime- ment de grands espoirs. Cet enthousiasme ne doit néanmoins pas faire oublier les trois limitations majeures de cette technique. Comme évoqué [18]roisième essai, de phase I/II, utilisant une microdystrophine véhiculée par un vecteur AAV9 (SGT-001) élaborée par le laboratoire Solid Bioscience, a été interrompu durant plusieurs mois pour cause de sécurité (NCT03368742, essai IGNITE DMD).
The questionnaire included 7-point Likert scales to measure the severity of the following depressive symptoms: sadness, anhedonia, fatigue, diminished concentration ability, negative thoughts on oneself, pessimism. We used Multilevel Vector Autoregressive analysis to describe the temporal links between those symptoms. We used the software R 3. 6. 0 with the mlVAR package. The p-value was set at. 05. The results show two independent symptoms networks. The first one involves the anhedonia, fatigue, negative thoughts on oneself and sadness. It shows that: anhedonia predicts the activation of later fatigue (␤ = 0. 135, P = 0. 037) and later negative thoughts (␤ = 0. 152, P = 0. 019); negative thoughts predict later negative thoughts (␤ = 0. 143, P = 0. 028) and later sadness (␤ = 0. 171, P = 0.
Les coefficients positifs sont représentés par des flèches vertes et les coefficients négatifs par des flèches rouges. En plus du réseau temporel ainsi estimé, nous avons estimé le réseau contemporain, permettant de décrire l'ensemble des liens (corrélations partielles) entre les variables mesurées à l'instant t. Toutes les analyses ont été réalisées avec le logiciel R version 3. 6. 0. Les analyses en réseaux ont nécessité l'installation du package mlVAR  [40]. Le seuil de significativité appliqué est p < 0,05.
Remerciements Nous souhaitons remercier la société Ad Scientiam qui a contribué à la réalisation de cette étude en nous offrant la possibilité d'utiliser gratuitement l'application Ads Research. Nous souhaitons également remercier chaleureusement l'ensemble des personnels du service de neurologie vasculaire et du centre de recherche clinique du groupe hospitalier  Paris Saint-Joseph  pour leur accueil bienveillant et leur disponibilité qui ont permis à cette étude d'être réalisée. Un merci particulier à  Emmanuelle Sacco ,  Julien Fournier  et  Hélène Beaussier.
The non-inclusion criteria were incomplete or insufficient quality imaging exams (CT-scan or magnetic resonance imaging). Autopsy completed by histopathological examination was considered the gold standard to exclude any disorder. Autopsy was performed after the written consent of the parents had been obtained. Any external or internal abnormalities were described. Information on pregnancy, term at birth, and medical and surgical history was also recorded. For each infant, anonymized anthropological data were available: chronological age (or corrected age if the infant was born before 38 weeks amenorrhea), weight, crown-heel length, head circumference and sex.
Imaging protocols As part of the recommendations of the High Authority for Health (Haute Autorité de la Santé, HAS)  [11]  regarding sudden infant death, each infant underwent: -CT scan: whole-body scans were obtained and recorded in Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) format. The native scans (overlapping 0. 50-5 mm sections) were the raw data used in our study. -Magnetic resonance imaging (MRI): whole-body scans recorded in DICOM format. The native scans (overlapping 0. 9-5 mm sections) were the raw data used in our study.
Conventional morphometric measurement protocols Seventeen linear measurements and 5 angles were obtained using OsiriX version 5. 6 software developed by Pixmeo. Three-dimensional multiplanar reconstruction (MPR) enabled optimal selection of the landmarks and thus of the measurements obtained. The measurements were selected according to literature relating to normal cranio-cerebral development in the foetus: brainstem (1), cerebral  (1, 6) , cerebellum  (1, 7) , cranial base  (1, 12). All measurements and the methods used to obtain them are described in Table  1  (figures in Annex).
Statistical analysis Statistical analysis was carried out using the RStudio statistical environment  [14]  and R software version 3. 2. Repeatability (intra-observer) and reproducibility (inter-observer) were analyzed from the coefficient of precision (mean of the differences observed between the two observations), Lin's concordance coefficient (Lin's CC) and the Bland and Altman method using an Excel add-in  [15]  in 20 infants. Repeatability was checked blind after an interval of two months for age, sex and the results previously obtained. Reproducibility was checked blind by two observers for age, sex and the results previously obtained. The values obtained for Lin's CC were interpreted according to Partik et al. [16]. Only results with a Lin's CC greater than 71 for repeatability and reproducibility were retained as we considered that their measurement error was acceptable (Table  2 ).
The infants we included were rigorously selected (only 80% of the initial population was retained) in order to exclude any disorder that might affect the biometric variables examined. Our study interested a wide range of measurements obtained through the combined use of CT and MRI. This combination is, to the best of our knowledge, not used previous literature on its use for study of ontogeny, in the infant in particular. The combination of these two investigations enabled study of 15 validated quantitative variables (12 linear measurements and 3 angles) of both the brain and the cranial base. This study is as yet the most voluminous collection of biometric data on the head segment.
The basioccipital are used not only in anatomy but also in biological anthropology: it can give an idea about the foetal age  [29]  and as our study showed about the post-natal age. As Paetz et al, we find that the temporal bone grows study is also relevant during the first 2 years of life  [30]  in particular the petrous pyramid height, strongly correlated, with age and head circumference. The cephalic index, based on MRI imaging of brain structures, showed in the infant a brain of brachycephalic type (width greater than length). These data are coherent with those of the literature  [31, 32]  obtained from CT imaging. The influence of sex on growth of the immature child aged less than 2 years was studied for each biometric variable. We found no sex-related difference in growth in any of the variables.
Cette étude confirme la puissance de l'exploitation de larges bases de données de séquençage à l'ère du « big data », ainsi que l'importance des collaborations internationales destinées à colliger un maximum de cas porteurs de variants dans un même gène et/ou partageant un phénotype similaire. Les auteurs soulignent les problèmes techniques associés au séquençage d'exome pouvant retarder l'identification de nouveaux gènes. Ces « angles morts » sont toutefois amenés à disparaître avec la généralisation, en clinique, du séquençage de type « wholegenome ». C'est le cas ici avec la mutation fondatrice p. (G25Rfs*74), caractérisée comme telle en raison du nombre anormalement élevé d'homozygotes observés et compte tenu de sa fréquence allélique d'environ 0,1 % dans la population européenne. Sans exclure l'hypothèse d'un effet fondateur, l'étude allemande a identifié la duplication de cette région répétée ainsi que sa délétion dans d'autres populations, suggérant également son apparition de novo et soulignant l'instabilité mutationnelle du locus considéré  [2].
Analyse des données L'analyse statistique des données quantitatives a été réalisée par le logiciel Statistical Package for the Social Siences (SPSS. 22©). Au préalable, les conditions d'application de base liées à chaque test ont été vérifiées (distribution normale des variables dépendantes [VD] et homogénéité des covariances [sphéricité] pour l'Anova). Afin de comparer les différents groupes de l'étude entre eux, des tests posthoc de Tukey ont été réalisés après l'Anova. Pour tous les tests, le seuil de signification accepté est celui de p ≤ 0,05. Les données qualitatives ont été retranscrites afin de réaliser une analyse de contenu thématique, et de faire émerger et d'explorer le vécu des participants (points positifs et axes d'amélioration)  (Krippendorff, 2003).
Phénotypes numériques versus phénotypes computationnels L'enjeu pourrait alors être de confronter des « phénotypes numériques » (issus du Machine Learning) à des « phénotypes computationnels » (issus du Generative Modeling). En effet, certaines des données numériques recueillies peuvent devenir des « biomarqueurs numériques » permettant d'identifier un phénotype numérique, grâce aux outils de la Big Psychiatry notamment. Ce phénotype numérique est constitué sur la base de données numériques, contrairement à un phénotype clinique constitué de données sémiologiques. Il serait alors nécessaire que le biomarqueur numérique possède une capacité prédictive pour la clinique, associée à une mesure fiable mais aussi valide. Ce biomarqueur pourrait refléter un processus biologique en lien avec un mécanisme physiopathologique identifié ou supposé, pouvant correspondre au phénotype computationnel afin d'asseoir la validité du biomarqueur numérique, ce qui soulève un enjeu de recherche majeur.
a b s t r a c t Introduction. -The Receptive Composite Montage (RCM) is a musical induction technique designed to cause a positive state to in-patients diagnosed with depression in a psychiatric institution. This research aims at proving that the RCM brings patients into a relaxation state and a positive mood within 20 min. Method. -Thirty-seven in-patients with depression took part in this study. The average age of the sample was slightly under 49 years old (48. 73 ± 12. 41). The relaxing aspect of the RCM was monitored thanks to data given by an oximeter, which measures the heartbeats and the oxygen saturation level in the in-patient's bloodstream. In order to complete these data, a focal-sampling observation was carried out. Positive mood induction was estimated based on interviews. The data have been processed through analytical statistics.
Technique d'analyse L'ensemble des données a été retranscrit sur un fichier numérique. Les analyses statistiques ont été réalisées par le logiciel SPSS version 25. 0 (IBM) et les propos des participants ont été traités à la main. Dans un premier temps, toutes les données obtenues ont été analysées de manière descriptive. Par la suite, les scores ont subi un test de Kolmogorov-Smirnov dans le but de déterminer si leur distribution suit une loi normale. Cette information va permettre de sélectionner l'utilisation ou non d'un test paramétrique  [22]. Afin d'obtenir des indices d'un état de relaxation induit par le montage composite réceptif, soit la première hypothèse, nous avons procédé de la manière suivante : Nous avons classé les observations des variables « pulsations cardiaques » et « saturation d'oxygène » en trois groupes selon les phases du montage composite réceptif (phase A, B et C).
2, and Section 6 explains our new proof of Colding's volume almost rigidity theorem. Finally Section 7 contains our study of the case of metric measure spaces equipped with a spherical heat kernel. Acknowledgements. -The first author thanks the Centre Henri Lebesgue ANR-11-LABX-0020-01 for creating an attractive mathematical environment. The second author thanks S. Honda for interesting remarks and questions at a late stage of this work and for the good working conditions in Tohoku University that grandly helped completing this article. Both authors thank the anonymous referees for their precious suggestions, notably to simplify the proof of Lemma 3. 3.
For any t ∈ ∆, given a real (1, 1)-cohomology class α t ∈ H 1,1 (X t , R), we can then think of it as an element β t of H 2 (F, R), by pulling-back via θ -1 t , that is β t := θ -1 t * α t. Now, suppose that we are given a class α 0 ∈ H 1,1 (X 0 , R) with the following property: there is a sequence of points {t k } ⊂ ∆ converging to 0, for each k it is given a (1, 1)-class α t k ∈ H 1,1 (X t k , R) which is pseudoeffective and the corresponding classes β t k converge to β 0 in the finite dimensional vector space H 2 (F, R). Then we have the following statement that completes the proof of the first part of Theorem 1. 3. (*) Simone Diverio, Dipartimento di Matematica "Guido Castelnuovo", Sapienza Università di Roma, I-00185 Roma, Italy. E-mail: diverio@mat. uniroma1. it. Partially supported by the ANR Programme Défi de tous les savoirs (DS10) 2015, "GRACK", Project ID: ANR-15-CE40-0003ANR, and by the ANR Programme Défi de tous les savoirs (DS10) 2016, "FOLIAGE", Project ID: ANR-16-CE40-0008.
Remerciements • ν(P 1 P 2 ) = ν(P 1 ) + ν(P 2 ) ; • ν(P ) = 0 pour tout polynôme P constant et non nul ; • ν(P ) = +∞ si et seulement si P = 0. On note V n l'ensemble des classes de telles valuations, modulo homothétie par un réel positif. Si P ∈ [x 1 ,. , x n ] est un polynôme et g = (g 1 ,. , g n ) ∈ Aut( n ) est un automorphisme, on note g * P le polynôme P (g 1 ,. , g n ). Le groupe Aut( n ) agit (à gauche) sur l'ensemble des valuations via la formule : (g • ν)(P ) := ν(g * (P )). Cette action commute avec les homothéties, on obtient ainsi une action de Aut( n ) sur V n. Nous décrivons maintenant certaines valuations monomiales formant un sous-ensemble de V n. Nous notons Π le quadrant positif de R n , c'est-à-dire Π = {α = (α 1 ,. , α n ) ∈ R n ; α i > 0 pour tout i}. Nous dirons que Π est l'espace des poids.
Identifier les valeurs atypiques #Calculer les quantiles 2,5 % et 97,5 % > numSummary(Dataset[,c("ANXIETY T1", "ANXIETY T2")], statistics = c("quantiles"), quantiles = c(. 025,. 975))2. 5 % 97. 5 % n NA ANXIETY T1 19. 275 67. 25 52 10 ANXIETY T2 18. 000 55. 65 50 12 #Créer deux nouvelles variables sur lesquelles les valeurs atypiques seront identifiées > Dataset$ANXIETY T1 outliers <-with(Dataset, ANXIETY T1) > Dataset$ANXIETY T2 outliers <-with(Dataset, ANXIETY T2) #Remplacer les valeurs inférieures au quantile 2. 5 % et supérieure au quantile 97. 5 % par le texte "outlier" pour les variables ANXIETY T1 et ANXIETY T2 > Dataset$ANXIETY T1 outliers[Dataset$ANXIETY T1 outliers < = 19. 275] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T1 outliers[Dataset$ANXIETY T1 outliers > = 67. 25] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T2 outliers[Dataset$ANXIETY T2 outliers < = 18] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T2 outliers[Dataset$ANXIETY T2 outliers > = 55.
65] < -"Outlier" Distribution des variables #Appliquer une transformation racine carrée Dataset$ANXIETY T1 sqrt <-with(Dataset, sqrt(ANXIETY T1 winzorised)) Dataset$ANXIETY T2 sqrt <-with(Dataset, sqrt(ANXIETY T2 winzorised)) #Pour calculer le coefficient de Mardia >library(semTools) > MARDIA < -mardiaKurtosis(Dataset);round(MARDIA,3)#au préalable, construire un dataset avec uniquement les variables à tester Traitement des valeurs manquantes #Compter le nombre de valeurs manquantes dans chacune des colonnessapply(Dataset,function(x) sum(is. na(x))) # NA counts #Compter le nombre de NA dans une colonne en particulier, ici lavariable "age"sum(is. na(Dataset$age)) #Afficher les lignes dont la valeur dans la colonne "age" est NA Dataset[is. na(Dataset$age),] #recoder les variables ANXIETY 1 et ANXIETY 2 en variables dichotomiques pour identifier le pattern des VM Dataset$ANXIETY T1 dicho <-with(Dataset, ANXIETY T1 sqrt) Dataset <-within(Dataset, { ANXIETY T1 dicho <-Recode(ANXIETY T1 dicho, NA = "missing"; 4.
390:8. 201 = "not missing"', as. factor. result = TRUE) }) Dataset$ANXIETY T2 dicho <-with(Dataset, ANXIETY T2 sqrt) Dataset <-within(Dataset, { ANXIETY T2 dicho <-Recode(ANXIETY T2 dicho, NA = "missing"; 4. 242:7. 46 = "not missing"', as. factor. result = TRUE) }) #Effectuer une régression logistique expliquant la présence/absence de valeurs manquantes à partir des autres variables du jeu de données (AGE, PEDAGOGY, SEXE) GLM. 1 <-glm(ANXIETY T1 dicho ∼ age + pedagogy + sexe, family = binomial(logit), data = Dataset)summary(GLM. 1)exp(coef(GLM. 1)) # Exponentiated coefficients ("odds ratios") GLM. 2 <-glm(ANXIETY T2 dicho ∼ age + pedagogy + sexe + ANXIETY T1 dicho, family = binomial(logit), data = Dataset)summary(GLM. 2)exp(coef(GLM. 2)init = mice(Dataset, maxit = 0)meth = init$methodpredM = init$predictorMatrixset.
Annexe 1. 1 Identifier les valeurs atypiques #Calculer les quantiles 2,5 % et 97,5 % > numSummary(Dataset[,c("ANXIETY T1", "ANXIETY T2")], statistics = c("quantiles"), quantiles = c(. 025,. 975))2. 5 % 97. 5 % n NA ANXIETY T1 19. 275 67. 25 52 10 ANXIETY T2 18. 000 55. 65 50 12 #Créer deux nouvelles variables sur lesquelles les valeurs atypiques seront identifiées > Dataset$ANXIETY T1 outliers <-with(Dataset, ANXIETY T1) > Dataset$ANXIETY T2 outliers <-with(Dataset, ANXIETY T2) #Remplacer les valeurs inférieures au quantile 2. 5 % et supérieure au quantile 97. 5 % par le texte "outlier" pour les variables ANXIETY T1 et ANXIETY T2 > Dataset$ANXIETY T1 outliers[Dataset$ANXIETY T1 outliers < = 19. 275] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T1 outliers[Dataset$ANXIETY T1 outliers > = 67. 25] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T2 outliers[Dataset$ANXIETY T2 outliers < = 18] < -"Outlier" > Dataset$ANXIETY T2 outliers[Dataset$ANXIETY T2 outliers > = 55.
Étapes de la démarche systématique de data cleaning. Dataset désigne l'objet contenant le jeu de données, x désigne une variable, xmax, la valeur maximale prise par une variable. Moyennes, écart-types et résultats de l'Anova mixte en fonction des choix effectués lors du data cleaning. Tableau 1 Tableau 1 (Continued) Étapes Vérification Préconisation R Étapes Vérification Pourquoi ? Préconisation Quoi ? R Comment ? Pourquoi ? Distribution asymétrique Quoi ? Transformer la distribution Comment ? log(x), sqrt(x) Traitement 1. S'assurer que la nature (6e) Examen des statistiques str(Dataset) préliminaire des des variables (catégorielle Valeur atypique mais descriptives (moyenne, écart-type, Remplacer la valeur atypique par une summary(Dataset) Voir Annexe 1 variables ou continue) est légitime (6f) minimum, maximum) valeur plus plausible Gestion des valeurs correctement reconnue par 7.
Identifier pour chaque Reporter systématiquement la part de summary(Dataset) manquantes le logiciel et qu'il n'y a pas variable la part de valeurs ces valeurs dans les résultats d'erreur de saisie manquantes : Lorsque des valeurs manquantes 2. Pour les variables Envisager des regroupements si existent pour un item impliqué dans library(questionr) catégorielles : examiner la des modalités comportent de un calcul de score total, imputer irec(Dataset, x) répartition des effectifs par faibles effectifs d'abord la valeur manquante avant de modalité calculer le score total 3. Pour les variables Si elle est supérieure à 5 % Envisager de supprimer la variable y < -with(Dataset, xmax-x) continues, effectuer les quand elle n'est pas cruciale pour la y < -with(Dataset, x 1 + x 2 ) renversements de scores si recherche, sinon intégrer ce statut nécessaire et calculer les comme modalité dans les analyses variables composites Si elle est inférieure à 5 % Choisir de supprimer ou de remplacer library(mice) Vérification de la 4.