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Jumping DNA across branches of the arthropod tree
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Définition et estimation du risque attribuable pour des données de survie revue de la littérature
Le risque attribuable est une mesure qui permet de quantifier l'impact d'une exposition en terme de nouveaux cas d'une pathologie dans un population. Pouvant être interprété comme la proportion de cas attribuables ou associés à cette exposition, il prend en compte à la fois la prévalence de l'exposition dans la population et la force d'association entre l'exposition et la maladie. Le risque attribuable est parfois estimé à partir d'études de cohorte prospectives dans lesquelles on observe la survenue ou non au cours du suivi d'un événement tel que le diagnostic d'une maladie. Les données correspondantes sont des données censurées de type délai de survenue plus communément appelées « données de survie ». Des publications très récentes ont examiné l'adaptation du concept de risque attribuable à ces données. Différentes définitions ont été proposées ainsi que des méthodes d'estimation paramétriques, semi- ou non-paramétriques. Cet exposé présente une revue de ces développements récents en considérant la pertinence des définitions proposées, leurs potentielles difficultés d'interprétation et les avantages et limites des méthodes d'estimation
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A matter of life or death: How microsatellites emerge in and vanish nfrom the primate genomes
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Flexibility of meiotic recombination sites in yeast
no abstract yet
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Noisy data, mis-specified models
Inscription gratuite mais obligatoire avant le mardi 27 septembre 2011
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Evolution of Paramecium germline Internal Eliminated Sequences, a tale nof two transposons
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Evolution of Transcriptional Regulation in Early Embryos of the Drosophila Genus
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Origin and maintenance of variation in the coloration of the pied flycatcher
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Life history variation along an altitudinal gradient: a role for uncoupling proteins?
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Identification de Biomarqueurs. Puissance des études et estimation des ampleurs d'effet dans les études à haut-débit.
Identifier un biomarqueur, c'est identifier une variable biologique dont la valeur est associée à la probabilité de survenue d'une maladie (biomarqueur diagnostique), à la probabilité de rechute ou de décès (biomarqueur pronostique), à l'efficacité ou à la tolérance d'un médicament (biomarqueur théranostique). L'utilisation des techniques d'analyse biologique à haut-débit pour l'analyse du génome, du transcriptome et du protéome pose la question de la prise en compte d'un très grand nombre de variables, fréquemment supérieur au nombre de sujets inclus dans l'étude. Sur le plan statistique, au-delà du contrôle des risques de première et deuxième espèce, différents aspects spécifiques sont concernés comme la nécessité de prendre en compte les variabilités biologique et expérimentale pour calculer la puissance des études, et l'estimation de l'ampleur d'effet des biomarqueurs sélectionnés par les études d'identification.
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Développement de méthodes de recherche de doses sur données longitudinales en cancérologie
Les méthodes de recherche de dose doivent permettre d'identifier la dose optimale d'un traitement à explorer au cours des essais ultérieurs. A l'ère des chimiothérapies cytotoxiques, la dose optimale était associée à la dose maximum tolérée. L'index thérapeutique était en général faible. Le développement des thérapies moléculaires ciblées, ces nouvelles classes thérapeutiques qui ciblent (en théorie) des anomalies biologiques spécifiques, tend à changer ce paradigme: La toxicité seule ne semble plus suffisante pour caractériser la dose optimale et des marqueurs précoces de la réponse au traitement sont de plus en plus utilisés. Dans ce travail, nous présenterons des plans d'expérience permettant d'utiliser la puissance des données répétées pour identifier des doses qui soient actives et tolérées. L'extension de méthodes de recherche de dose de type Continual Reassessment Method sera présentée. Sera également abordé la problématique de la définition des toxicités limitant la dose pour ces traitements d'administration chronique.
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"Evolution phénotypique et génétique au cours d'une expérience au long nterme chez Escherichia coli"
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Genomic adaptation of deep-sea hydrothermal vent alvinellid polychaetes from mesophilic to highly thermophilic environments
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Analyser des données numériques appariées : approches graphique, robuste et logiciel (package PairedData)
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A phylogenomic approach of evolution
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Host-microbe mutualism: "learning on the fly"
There is growing evidence that intestinal bacteria are important beneficial partners of their metazoan hosts. Recent observations suggest a strong link between commensal bacteria, host energy metabolism and metabolic diseases such as diabetes and obesity. As a consequence, the gut microbiota is now considered as a "host" factor that influences energy uptake. However, the impact of intestinal bacteria on other systemic physiological parameters still remains unclear. In this context, we have recently demonstrated that Drosophila microbiota promotes larval growth upon nutrient scarcity. We revealed that Lactobacillus plantarum, a commensal bacteria of the Drosophila intestine is sufficient on its own to recapitulate the natural microbiota growth promoting effect. Using this simple gnotobiotic model we have shown thatL.plantarum exerts its benefit by acting genetically upstream of the TOR-dependent host nutrient sensing system controlling hormonal growth signaling in Drosophila. Our results therefore indicate that the intestinal microbiota should also be envisaged as a factor that influences the systemic growth of its host. We will present and discuss our recent progresses and research perspectives in the understanding of the molecular mechanisms underlying the mutualistic association between Drosophila melanogaster on its commensal Lactobacillus plant arum.
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Cold tolerance plasticity in Drosophila melanogaster: molecular correlates and metabolomic fingerprints
Temperature affects all aspects of organism's biological organization and this is particularly true for cold-blooded animals. These organisms possess diverse responses for dealing with thermal stress, they can adapt genetically (i.e. long evolutionary process) and/or they can acclimate (i.e. short-term phenotypic adjustments). Adaptive responses to thermal stress typically involve a range of plastic responses and the mechanisms underlying these processes are complex and not fully understood. A common physiological response of organisms to environmental stresses is the increase in expression of heat shock proteins (Hsps). This has been widely examined for heat stress, but the response to cold stress has been far less studied in insects. In addition, the molecular basis of thermal adaptation is not well understood, although a number of candidate genes have been proposed. However, a functional link between these candidates and cold tolerance has rarely been established. In this presentation I will describe transcriptional patterns of some genes (Hsps, Frost and Stravin) with respect to cold stress and I will discuss their roles in cold tolerance of Drosophila melanogaster. The functional significance of some of these genes was assessed by gene silencing. Cold tolerance is highly a plastic trait that can vary according to numerous endogenous and exogenous factors, including thermal acclimation. This process allows organisms to enhance thermotolerance when exposed to sub-lethal temperatures before thermal stress. I will also discuss how distinct forms of cold acclimation promote differential molecular responses and affect system-wide metabolite variations. This presentation intends to provide insights into the mechanisms by which cold adaptation and acclimation is achieved in chill susceptible D. melanogaster flies.complete affiliation for HC: Unité d'Écologie et de Biogéographie, Biodiversity Research Centre, Université catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium. UMR CNRS 6553 Bât 14A, Université de Rennes1, 263 Avenue du Général Leclerc CS 74205, 35042 Rennes Cedex, France.
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Importance de la structure en âge dans la modélisation du ntraitement par erlotinib
La modélisation mathématique en biologie peut permettre d'analyser et d'interpréter des données expérimentales. Les équations différentielles sont un outil efficace pour y parvenir. Cependant ces équations sont parfois trop simples pour expliquer certaines observations. Nous donnerons l'exemple de la modélisation d'un traitement anti-cancéreux pour lequel la prise en compte de la structure en âge de la population de cellules est primordiale.
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Adaptive Responses to an Unpredictable Environment: Behavior, Physiology and Evolution.
Behavioral flexibility to optimize individual fitness occurs in many species and is regulated by endocrine mechanisms. If flexibility in social behavior exists in both sexes, this can lead to changes in the social organization of an entire population. I define this phenomenon as "social flexibility". Social flexibility can be advantageous in a changing environment. For example the African striped mouse (Rhabdomys pumilio) can either live solitarily or form extended family groups. Group-living striped mice can benefit from improved thermoregulation (huddling in nests) and possibly increased vigilance against nest predators. I explored the ultimate reasons of social flexibility by testing two main hypotheses, 1. ecological constraints (measured as population density) leading to philopatry and group-living, and 2. reproductive competition within groups leading to dispersal and solitary-living. Striped mice always lived in groups during the non-breeding season when reproductive competition was absent, indicating that the benefits of group-living prevailed during this period. During the breeding season when reproductive competition occurred, striped mice left the communal group and started solitary breeding if vacant territories were available. However, they remained group-living under high population density, consistent with the ecological constraints hypothesis. Fitness consequences of social flexibility have been studied in detail in male striped mice following alternative reproductive tactics. Depending on ecological conditions, solitary living males (roamers) can be making the best of a bad job with low reproductive success, or they can be equal in success to the group-living tactic, or they can even be superior with high reproductive success. Endocrine mechanisms (prolactin, testosterone and corticosterone) underlie social flexibility in the striped mouse. Thus, changes in social behavior (behavioral adaptation) seem to be regulated by changes in hormone levels (physiological adaptation), maximizing individual reproductive success (evolutionary adaptation) under changing environmental conditions.
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Exploration de données fonctionnelles dans un (grand) réseau de régulation
Dans cet exposé je présenterai une démarche pour intégrer des données de génomique fonctionnelle, basée sur un modèle qualitatif d'interactions moléculaires. Ce modèle s'appuie sur une représentation des systèmes dynamiques sous la forme d'un graphe dont les sommets représentent des molécules et les arcs des interactions (activations ou inhibitions) entre elles. Il définit une notion de compatibilité entre un tel graphe et des mesures portant sur la concentration des molécules. Cette contrainte de compatibilité, bien que relativement "molle", permet dans certains cas : - sur un mode "diagnostic", d'isoler des zones du graphe incompatibles avec les mesures d'expression - sur un mode "prédiction", de déterminer la réponse du système dans une condition partiellement spécifiée - sur un mode "planification", de trouver des conditions nécessaires pour observer un comportement. Dans les trois cas, on se ramène à des problèmes d'optimisation combinatoire, et nous verrons comment les résoudre efficacement à l'aide d'un moteur ASP (Answer Set Programming). Sur un mode plus prospectif, je discuterai de la possibilité de coupler ces outils à d'autres modules, assurant d'une part l'approvisionnement en données et d'autre part la visualisation des résultats d'analyse permettant une exploration interactive du système.