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Le papier présente UNISEP, un cadre unifié de placement de capteurs basé sur des repères anatomiques qui vise à standardiser et à améliorer la reproductibilité et l'interopérabilité des données physiologiques et de mouvement humain à travers différentes modalités et applications.
Cet article présente la publication du jeu de données CAN-STRESS, un ensemble multimodal réel recueilli auprès de 82 participants via des bracelets Empatica E4 et des enquêtes, conçu pour étudier les réponses physiologiques au stress et l'impact de la consommation de cannabis dans la vie quotidienne.
Cette étude propose une méthode sans marquage combinant l'imagerie d'autofluorescence et l'apprentissage profond pour différencier rapidement et avec précision les sous-types de cancer du poumon non à petites cellules tout en générant des colorations immunohistochimiques virtuelles de qualité clinique.
Cet article présente une méthode pour obtenir des bornes analytiques explicites sur les probabilités de survie à court terme dans les processus de Galton-Watson supercritiques, en les appliquant à l'étude de l'évolution des traits quantitatifs sous sélection directionnelle en génétique des populations.
Cette étude présente un modèle agent basé couplant la propagation d'une maladie et celle de la peur au sein d'une population synthétique nationale, démontrant que l'interaction entre la diffusion de la peur (locale et médiatique) et les comportements protecteurs peut générer des vagues épidémiques multiples et que l'inclusion de stades de maladie asymptomatiques est cruciale pour prédire la dynamique de l'épidémie.
Cet article présente CITS, un cadre non paramétrique théoriquement fondé et empiriquement validé pour inférer des structures causales à partir de séries temporelles neuronales haute résolution, surpassant les méthodes existantes en précision et révélant de nouvelles voies fonctionnelles dans le cerveau de la souris.
Cette étude compare des modèles mathématiques probabilistes et continus de la virothérapie pour démontrer que, dans certains cas, la capacité d'infection des virus est un facteur déterminant pour l'éradication tumorale, parfois plus important que la motilité ou la reproductibilité des tumeurs.
Le papier présente ScNucAdapt, une méthode d'adaptation de domaine partielle permettant une annotation robuste et précise des types cellulaires en croisant des données scRNA-seq et snRNA-seq, surpassant ainsi les approches existantes.
Cet article présente DeeDeeExperiment, une nouvelle classe S4 intégrée à l'écosystème Bioconductor qui étend l'objet SingleCellExperiment pour offrir une structure standardisée permettant de gérer, stocker et contextualiser de manière reproductible les résultats d'analyses d'expression différentielle et d'enrichissement fonctionnel au sein d'un seul objet de données.
Cet article établit des bornes pour le nombre de reproduction de base et la taille finale d'une épidémie dans un modèle SIR multitype lorsque la matrice de génération suivante est partiellement connue, en distinguant les cas d'une matrice générale et d'une matrice satisfaisant un équilibre détaillé.
Cette étude analyse un modèle de réaction-diffusion pour la sclérose en plaques en utilisant l'analyse de stabilité de Turing et une analyse faiblement non linéaire pour déterminer comment des paramètres clés, tels que la probabilité de compression des cellules immunitaires et la réponse chimiotactique, influencent la formation de motifs spatiaux de lésions démyélinisantes, résultats confirmés par des simulations numériques.
Cet article propose un modèle de contrôle théorique du vieillissement qui décompose les dommages biologiques en deux classes, démontrant que la stabilité à long terme de l'organisme dépend de la capacité de réparation endogène à surpasser la production de dommages régulables et de l'intervention artificielle pour limiter les dommages inaccessibles au contrôle physiologique.
Cette étude démontre que la combinaison de la dépopulation maximale et d'une vaccination limitée est la stratégie la plus efficace pour éradiquer la fièvre aphteuse au Mato Grosso do Sul, surpassant l'usage exclusif de la vaccination en termes de taux de contrôle et de rapidité d'intervention.
Cette étude propose un modèle basé sur les réseaux intégrant la structure réelle des champs pour mieux comprendre et gérer la tache oculaire de la cercosporiose du soja, démontrant que le désherbage ciblé précoce est plus efficace que les méthodes traditionnelles et que les pratiques de travail du sol n'influent pas significativement sur la propagation de la maladie.
GWASPoker est un outil en Python qui permet d'identifier et de trier automatiquement les fichiers de statistiques sommaires d'études GWAS compatibles avec le calcul des scores de risque polygénique en analysant uniquement leurs en-têtes via des téléchargements partiels, évitant ainsi le besoin de transférer des données complètes.
Cette étude compare les performances de 29 algorithmes d'apprentissage automatique, de 80 modèles d'apprentissage profond et de 3 outils de scores de risque polygénique sur 80 phénotypes binaires du jeu de données openSNP, révélant que l'apprentissage automatique surpasse les méthodes traditionnelles pour 44 phénotypes tandis que les scores de risque polygénique sont supérieurs pour 36 autres.
Cette étude propose un pipeline combinant apprentissage automatique et profond pour classifier les individus et identifier des gènes associés à des phénotypes via l'analyse d'importance des caractéristiques, démontrant que les variants sélectionnés par ces modèles permettent de retrouver avec succès les gènes connus et d'orienter la recherche de cibles thérapeutiques.
Cet article propose un modèle lambda-omega à paramètres temporels pour décrire les transitions asymétriques de l'état métabolique dans l'obésité, en capturant comment les adaptations physiologiques progressives modifient le paysage dynamique du poids corporel face aux perturbations environnementales.
Cet article présente HIDDENdb, une base de données interactive et gratuite qui intègre des cribles génétiques à grande échelle et des ressources multi-omiques pour cartographier les co-dépendances génétiques et protéiques, révélant ainsi des modules fonctionnels et des interactions structurales potentielles.
En critiquant les limites des méthodes conventionnelles d'analyse de l'ADN ancien face à la complexité des environnements de préservation, cette étude propose le cadre HSF pour améliorer la traçabilité des fragments et la fiabilité des reconstructions phylogénétiques grâce à une approche fondée sur les principes premiers.