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Certaines couleurs peuvent-elles être traitées plus rapidement/plus précisément que d'autres ?

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Le système visuel/moteur humain est-il capable de suivre et de se déplacer en réponse à des objets de certaines couleurs plus rapidement et de manière plus fiable que pour d'autres ? Par plus fiable, j'entends avec une plus grande précision dans l'évaluation de la position et de la vitesse, et avec une plus grande précision lors du déplacement en réponse.

Quelles couleurs sont "les plus visibles" dans ce sens, en fonction du fond et de l'éclairage ?

Cela m'intéresse particulièrement dans le contexte de la jonglerie : j'aime jongler, et je me demande s'il y a une différence dans mon temps de réponse et ma précision avec différentes couleurs de balles/clubs. Habituellement, je suis à l'intérieur et les plafonds sont généralement blancs, parfois noirs ou marron, avec un éclairage en bande. Mes seules observations personnelles sont assez évidentes : les couleurs sombres peuvent être difficiles à voir sur des fonds sombres, et le blanc peut être difficile à voir sur du blanc.


La réponse est oui et oui. Premièrement, le mouvement ne peut pas être traité à l'équiluminance. En d'autres termes, si vous avez des clubs aussi brillants que leur arrière-plan, vous ne pourrez pas les voir bouger même s'ils sont clairement visibles en raison d'une couleur différente. C'est un effet remarquable (lien de démonstration ci-dessous), car vous devenez en fait aveugle au mouvement. Évidemment, vous remarquez après un certain temps que les choses ont bougé, mais vous ne les voyez pas bouger comme vous en avez l'habitude. Ceci est similaire à ce que vivent les personnes atteintes d'akinétopsie (ayant des lésions dans les zones cérébrales impliquées dans le traitement du mouvement). Ayez donc des clubs qui ont un contraste de luminance clair avec l'arrière-plan (très sombre ou très lumineux).

Ensuite, il existe des différences connues dans les latences de traitement pour différentes couleurs. Plus précisément, le jaune est traité plus rapidement que le bleu. Et le noir est traité plus rapidement que le blanc (si vous les considérez comme des couleurs). Ces effets sont massifs, quelques centaines de msec dans certains cas ce qui est très long. Il existe également une relation connue entre l'intensité du stimulus (ici le contraste des couleurs) et le temps de réponse, appelée loi de Piéron. Cependant, cet effet sature à un contraste assez faible, donc tant que vous pouvez voir clairement les clubs, il est peu probable qu'il y ait une différence de temps de réponse pour des couleurs plus contrastées.

Enfin, il existe des différences de discrimination pour les couleurs. Par exemple, le jaune et l'orange sont plus facilement discriminables que le bleu. Mais cela n'est vrai que si vous devez percevoir une différence de couleur à faible contraste (une massue jaune sur fond jaune). Là encore tant que vous voyez vos clubs très clairement, il est peu probable que la couleur spécifique des clubs fasse la différence.

Donc, dans l'ensemble, je recommanderais d'utiliser des clubs aussi contrastés que possible par rapport à l'arrière-plan (ce qui est du bon sens). Préfère alors les couleurs sombres aux couleurs claires, et préfère les jaunes aux bleus. La couleur idéale est le marron, qui est en fait un jaune foncé.

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Une heuristique plus rapide et plus précise pour le calcul de la distance d'édition cyclique

Cette lettre décrit un nouvel algorithme heuristique pour calculer la distance d'édition cyclique.

Nous étendons un algorithme existant qui compare des séquences circulaires en utilisant q-grammes.

Un aperçu théorique pour soutenir la pertinence de l'algorithme est fourni.

Les expériences montrent que l'heuristique est plus précise que les heuristiques existantes.

Les expériences montrent que l'heuristique est plus rapide par rapport aux heuristiques existantes.


Un système de reprise après sinistre plus rapide et plus équitable est possible

De nombreuses communautés américaines ne comprennent pas pleinement leur risque de catastrophe lorsqu'elles sont confrontées à des catastrophes naturelles. Les communautés à faible revenu et les communautés de couleur sont les plus gravement touchées par les catastrophes naturelles, mais elles n'apprennent à quel point le système fonctionne mal pour elles après des événements désastreux. En conséquence, les familles et les individus souffrent inutilement, souvent pendant des années, et beaucoup abandonnent tout simplement.

Dans un éditorial précédemment publié par The Hill, les auteurs présentent un argument convaincant pour donner la priorité aux familles à revenu faible et modéré après les catastrophes. Les auteurs comprennent parfaitement les problèmes et mettent en évidence plusieurs opportunités d'innovation dans les secteurs public et privé qui réduiront le délai entre la catastrophe et le rétablissement, garantissant que moins de survivants « passent à travers les mailles du filet ». Une seule demande d'assistance, partagée entre les agences gouvernementales répondantes aux niveaux fédéral, étatique et local aiderait à simplifier le processus pour les survivants, mais il est possible de faire davantage.

Les auteurs mentionnent deux défis importants qui doivent être surmontés : élargir l'accès aux ressources fédérales de manière plus équitable et fournir une assistance plus rapide à ceux qui n'ont pas accès à l'épargne et/ou au crédit.

Ci-dessous, je propose deux recommandations qui amplifieraient les effets d'une seule demande d'aide fédérale et régleraient directement ces problèmes.

Élargir l'accès aux ressources fédérales de manière équitable

Pour les propriétaires, l'accès à l'aide fédérale commence par une demande FEMA et une évaluation des dommages à la maison. Avant COVID-19, la FEMA s'appuyait sur des inspecteurs contractuels, déployés dans les communautés touchées par une catastrophe, pour inspecter les dommages causés aux maisons, une maison à la fois. Cette méthode est lente, incohérente et sujette aux erreurs humaines et aux biais.

Depuis COVID-19, la FEMA a eu recours à ce que les propriétaires signalent eux-mêmes les dommages au personnel de la FEMA par téléphone. La FEMA n'a pas partagé le script de l'appel avec le public. La plupart des survivants ne sont ni des experts en construction ni en catastrophes. Pour beaucoup, l'aide de la FEMA (prix moyen de 4 300 $) peut être le seul type qu'ils reçoivent jusqu'à l'arrivée des fonds du programme de reprise après sinistre (CDBG-DR) pour le développement communautaire (des années dans le futur, peut-être jamais). Si les survivants répondent incorrectement aux questions, cela pourrait les empêcher de recevoir toute l'aide à laquelle ils pourraient avoir droit. Lorsque les dommages sont sous-déclarés et sous-compensés, les survivants vulnérables s'engagent sur un chemin long et incertain vers le rétablissement avec encore moins de ressources.

Pendant ce temps, le secteur des assurances utilise l'imagerie aérienne, les survols, les satellites, l'estimation des images et d'autres technologies pour évaluer les dommages et régler les sinistres plus rapidement et avec plus de précision que jamais et beaucoup plus rapidement que l'aide gouvernementale traditionnelle. La FEMA a accès à une technologie incroyable et devrait étendre ses capacités. Si la FEMA adopte une technologie et des pratiques similaires, les survivants à faible revenu recevront une assistance plus rapide et plus précise plus rapidement et avec moins de risque d'erreur humaine ou de biais.

Manque de liquidité/accès au crédit pour les plus vulnérables

La consolidation des applications faisant double emploi et l'assurance que les évaluations des dommages sont plus rapides et plus précises augmenteront la quantité de ressources initiales de la FEMA disponibles pour les communautés à revenus faibles et modérés. Un accès élargi à l'assistance permettra à beaucoup de récupérer plus rapidement et de manière prévisible.

Pourtant, les survivants les plus vulnérables auront besoin de programmes de réparation de logements à long terme qui prendront deux ans ou plus pour être opérationnels au niveau de l'État et local. Ces programmes n'offrent pas de clarté ou de prévisibilité aux propriétaires qui ont un besoin urgent d'aide. Ceux qui n'ont pas d'assurance ou d'accès aux ressources privées se retrouvent dans un abîme d'incertitude.

Lorsque les efforts individuels de reconstruction et de rétablissement sont retardés et imprévisibles, cela peut entraîner une détérioration de la communauté à tous les niveaux. Les assiettes fiscales diminuent à mesure que de nombreux survivants déménagent, les services publics souffrent, les opportunités d'attirer des investissements supplémentaires se raréfient et, le plus déprimant, les survivants qui peuvent le moins se permettre d'attendre sont servis en dernier et de manière moins prévisible.

Mais cela aussi peut être résolu. Cet écart de plus de deux ans peut être comblé grâce à un fonds d'accélération de la reprise.

De nombreux programmes CDBG-DR incluent une voie de remboursement, où les propriétaires éligibles qui ont effectué des réparations bien documentées de leur poche peuvent être remboursés de tout ou partie de leurs dépenses lorsque les programmes financés par l'État et les locaux CDBG-DR sont opérationnels.

Les investissements caritatifs et à impact social peuvent créer un fonds d'accélération de la reprise pour effectuer des réparations pour les familles à revenu faible et modéré qui seront éligibles à l'aide du CDBG-DR à son arrivée mais ne peuvent pas autofinancer les réparations aujourd'hui. Cela réduirait le coût global pour les contribuables en effectuant les réparations critiques plus rapidement, évitant ainsi l'augmentation des coûts de réparation lorsque les maisons sont laissées intactes pendant des mois ou des années après une catastrophe. Plus important encore, cela effacerait les deux années et plus de retard et d'incertitude pour les familles qui peuvent le moins se permettre d'attendre. Plus important encore, cela pourrait créer un nouveau modèle de partenariat public-privé pour les investissements à impact social, un modèle qui donne la priorité à la réduction des souffrances humaines inutiles dans les communautés à faible revenu lorsque l'aide est le plus nécessaire.

Sans aucun doute, ce sont des temps difficiles pour notre pays. Mais notre nation a prouvé à maintes reprises qu'elle peut s'adapter à de nouveaux défis et surmonter n'importe quel obstacle. La reprise après sinistre peut être améliorée, mais elle nécessitera de l'innovation et de nouvelles approches. Et le moment est venu.

Reese May est la directrice de la stratégie et de l'innovation pour SBP, une organisation nationale de résilience et de reprise après sinistre. Il dirige les efforts de préparation aux catastrophes et de récupération de SBP à travers le pays, conseille les décideurs étatiques et locaux sur des programmes efficaces de récupération après sinistre à long terme et plaide pour un changement de politique au niveau fédéral. Il est membre de la sécurité nationale Truman.


Une nouvelle méthode optique promet un diagnostic plus rapide et plus précis du cancer du sein

Figure 3 d'un nouvel article dans le Journal d'optique biomédicale compare les images colorées de microscopie à fond clair (rangée du haut) et SLIM (rangée du bas) dans leurs capacités respectives à montrer des images malignes et bénignes. Les images ont été obtenues à partir de sections adjacentes. Les barres de couleur sont en radians. Crédit : Hassaan Majeed, Univ. of Illinois, et al./SPIE

Une nouvelle méthode optique pour déterminer plus rapidement et avec précision si les lésions du tissu mammaire sont cancéreuses est décrite par des chercheurs de l'Université de l'Illinois dans le Journal d'optique biomédicale, édité par SPIE, la société internationale d'optique et de photonique.

Dans "Breast cancer diagnostic using spatial light interférence microscopy", publié le 20 août, les chercheurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign et de Chicago Hassaan Majeed, Mikhail Kandel, Kevin Han, Zelun Luo, Virgilia Macias, Krishnarao Tangella, Andre Balla et Gabriel Popescu rapport sur une méthode quantitative pour diagnostiquer le cancer du sein en utilisant la microscopie spatiale à interférence lumineuse (SLIM).

Parce que cette méthode est basée sur des données quantitatives plutôt que sur une évaluation subjective, les chercheurs s'attendent à ce que ces résultats préliminaires montrent le potentiel de leur technique pour devenir la base d'un système automatisé d'analyse d'images qui fournirait une méthode de diagnostic rapide et précise.

"Les méthodes conventionnelles de diagnostic du cancer du sein ont plusieurs limites, y compris la divergence des observateurs", a déclaré YongKeun Park, professeur à KAIST et éditeur invité de la section spéciale sur l'imagerie de phase quantitative en biomédecine dans laquelle l'article apparaît.

Lorsqu'une anomalie dans le sein est découverte, la pratique courante consiste pour le médecin à effectuer une biopsie tissulaire, qui est ensuite colorée pour fournir suffisamment de contraste pour qu'un pathologiste puisse étudier les principales caractéristiques du tissu au microscope. L'analyse des tissus se fait manuellement. En raison de variations telles que l'intensité de la coloration et l'éclairage utilisé, le processus ne se prête pas à l'automatisation.

Fig. 1 Configuration optique de la microscopie spatiale à interférence lumineuse (SLIM). La phase est récupérée en décalant la phase de la lumière diffusée par rapport à celle de la lumière non diffusée en utilisant un modulateur spatial de lumière (SLM) au niveau du plan de Fourier de la lentille L1. Quatre interférogrammes, correspondant à quatre déphasages SLM différents, sont obtenus et utilisés pour calculer la phase.

Les inspections manuelles, cependant, sont sujettes à la partialité des enquêteurs et le processus prend du temps. Cela peut, dans certains cas, entraîner un diagnostic tardif ? une lacune critique étant donné que le diagnostic précoce améliore considérablement les chances de survie.

À l'aide des biopsies du tissu mammaire de 400 patientes différentes, les chercheurs ont sélectionné deux sections adjacentes parallèles de chaque biopsie. L'un était taché et l'autre non taché.

Les échantillons non colorés ont été analysés à l'aide d'un module SLIM attaché à un microscope à contraste de phase commercial pour générer des interférogrammes ? images photographiques dérivées de données basées sur la façon dont le tissu réfracte la lumière.

Quatre interférogrammes ont été utilisés pour produire une image quantitative montrant des zones avec différentes propriétés de réfraction dans différentes couleurs. La frontière entre les tumeurs et les cellules qui les entourent a été clairement délimitée, permettant d'évaluer si les tumeurs étaient malignes ou bénignes.


HONGKUI ZENG : cartographier les connexions cérébrales

Directeur exécutif de la science structurée, Allen Institute for Brain Science, Seattle, Washington.

Les connexions entre les cellules individuelles et les différents types de cellules sont si complexes que la cartographie de leur connectivité au niveau mondial et de la population n'est plus suffisante pour les comprendre. Ainsi, nous cartographions les connexions en fonction du type de cellule et au niveau d'une seule cellule.

Nous pouvons y parvenir avec des tracés « antérogrades » et « rétrogrades », qui révèlent les structures qui dépassent de cellules spécifiques, appelées projections axonales. Nous utilisons également davantage de méthodes basées sur la morphologie d'un seul neurone, en examinant où les projections surviennent et se terminent pour les neurones individuels.

Une grande avancée est la génération d'ensembles de données de microscopie électronique qui couvrent des volumes considérablement plus importants qu'auparavant. Au campus de recherche Janelia du Howard Hughes Medical Institute à Ashburn, en Virginie, par exemple, les chercheurs s'efforcent de cartographier chaque neurone et synapse du Drosophile mouche des fruits.

Les améliorations de l'acquisition d'images et de la gestion des échantillons sont essentielles à ces avancées, de même que les améliorations de l'informatique. À l'Allen Institute for Brain Science, nous participons à un effort pour créer une carte virtuelle de la connectivité neuronale du cerveau de la souris à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Une spécificité énorme est codée dans les connexions du cerveau. Mais sans connaître cette spécificité tant à l'échelle globale que locale, notre capacité à comprendre le comportement ou la fonction repose essentiellement sur une boîte noire : nous manquons de fondements physiques pour comprendre l'activité et le comportement neuronaux. Connectomics remplira ces informations manquantes de « vérité sur le terrain ».


Classification plus rapide et plus précise des séries chronologiques en exploitant un nouvel algorithme de moyenne dynamique de déformation temporelle

Un effort de recherche concerté au cours des deux dernières décennies a annoncé des améliorations significatives de l'efficience et de l'efficacité de la classification des séries chronologiques. Le consensus qui a émergé dans la communauté est que la meilleure solution est étonnamment simple. Dans pratiquement tous les domaines, le classificateur le plus précis est l'algorithme du plus proche voisin avec une déformation temporelle dynamique comme mesure de distance. La complexité temporelle de la déformation temporelle dynamique signifie que les déploiements réussis sur des appareils aux ressources limitées restent insaisissables. De plus, la récente explosion d'intérêt pour les dispositifs informatiques portables, qui ont généralement des ressources de calcul limitées, a considérablement accru le besoin d'algorithmes de classification très efficaces. Une technique classique pour obtenir les avantages de l'algorithme du plus proche voisin, sans hériter de sa complexité temporelle et spatiale indésirable, consiste à utiliser l'algorithme du centroïde le plus proche. Malheureusement, les propriétés uniques de (la plupart) des données de séries chronologiques signifient que le centroïde ne ressemble généralement pas à tout des cas, un fait peu intuitif et sous-estimé. Dans cet article, nous démontrons que nous pouvons exploiter un résultat récent de Petitjean et al. pour permettre une moyenne significative des séries temporelles «déformées», ce qui nous permet ensuite de créer des classificateurs «centroïdes» les plus proches et super efficaces qui sont au moins aussi précis que leurs parents voisins les plus proches, plus difficiles en termes de calcul. Nous démontrons empiriquement l'utilité de notre approche en la comparant à tous les algorithmes d'hommes de paille appropriés sur les références UCR omniprésentes et avec une étude de cas pour soutenir la classification des insectes sur des capteurs à ressources limitées.

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Une nouvelle technologie pour accélérer le nettoyage des sites contaminés nucléaires

Des membres de la faculté d'ingénierie de l'Oregon State University ont inventé un nouveau type de dispositif de détection et de mesure des rayonnements qui sera particulièrement utile pour le nettoyage des sites contaminés par la radioactivité, rendant le processus plus rapide, plus précis et moins coûteux.

Un brevet a été accordé sur ce nouveau type de spectromètre de rayonnement, et la première production d'appareils va bientôt commencer. L'avancée a également conduit à la création d'une société dérivée basée à Corvallis, Avicenna Instruments, basée sur la recherche OSU. Le marché de ces instruments pourrait finalement être mondial, et des milliers d'entre eux pourraient être construits, selon les chercheurs.

Des centaines de millions de dollars sont dépensés pour le nettoyage de certains sites majeurs contaminés par la radioactivité, principalement à cause de la production historique d'armes nucléaires pendant et après la Seconde Guerre mondiale. Il s'agit notamment du site de Hanford à Washington, du site de Savannah River en Caroline du Sud et du laboratoire national d'Oak Ridge au Tennessee.

"Contrairement à d'autres détecteurs, ce spectromètre est plus efficace et capable de mesurer et de quantifier à la fois les rayonnements gamma et bêta", a déclaré David Hamby, professeur de physique de la santé à l'OSU. "Avant cela, deux types différents de détecteurs et d'autres tests chimiques étaient nécessaires dans un processus qui prenait beaucoup de temps."

"Ce système sera en mesure de fournir des résultats précis en 15 minutes, ce qui aurait pu prendre une demi-journée auparavant", a déclaré Hamby. "Cela permet d'économiser des étapes, du temps et de l'argent."

Le spectromètre, développé sur 10 ans par Hamby et Abi Farsoni, professeur adjoint au College of Engineering, peut rapidement indiquer le type et la quantité de radionucléides présents dans quelque chose comme un échantillon de sol - des contaminants tels que le césium 137 ou le strontium 90 -- qui ont été produits à partir de l'exploitation des réacteurs. Et il peut faire la distinction entre les rayons gamma et les particules bêta, ce qui est nécessaire pour déterminer le niveau de contamination.

"Le nettoyage de la contamination radioactive est quelque chose que nous pouvons faire, mais le processus est coûteux, et souvent la question lorsque l'on travaille sur le terrain est de savoir si la propreté est suffisamment propre", a déclaré Hamby. « À un moment donné, le niveau de radioactivité restant n'est pas un problème. Nous avons donc besoin de pouvoir effectuer des tests fréquents et précis pour protéger l'environnement tout en contrôlant les coûts.

Ce système devrait permettre cela, a déclaré Hamby, et pourrait éventuellement être utilisé dans des processus de surveillance dans l'industrie de l'énergie nucléaire, ou éventuellement dans des applications médicales dans l'utilisation de traceurs radioactifs.

L'OSU College of Engineering a passé un contrat avec Ludlum Instruments, un fabricant de Sweetwater, Texas, pour produire les premiers instruments, et l'OSU Office of Technology Transfer recherche un licencié pour le développement commercial. Les systèmes électroniques des spectromètres seront produits en Oregon par Avicenna Instruments, ont indiqué les chercheurs.

Source de l'histoire :

Matériel fourni par Université d'État de l'Oregon. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.


Des scientifiques proposent un algorithme pour étudier l'ADN plus rapidement et avec plus de précision

Image stylisée de l'ADN. Crédit : bioinformatique101.wordpress.com

Une équipe de scientifiques d'Allemagne, des États-Unis et de Russie, dont le Dr Mark Borodovsky, président du département de bioinformatique du MIPT, a proposé un algorithme pour automatiser le processus de recherche de gènes, le rendant plus efficace. Le nouveau développement combine les avantages des outils les plus avancés pour travailler avec des données génomiques. La nouvelle méthode permettra aux scientifiques d'analyser les séquences d'ADN plus rapidement et avec plus de précision et d'identifier l'ensemble complet des gènes d'un génome.

Bien que l'article décrivant l'algorithme n'ait été publié que récemment dans la revue Bioinformatique, qui est publié par Oxford Journals, la méthode proposée s'est déjà avérée très populaire - le logiciel informatique a été téléchargé par plus de 1500 centres et laboratoires différents dans le monde. Les tests de l'algorithme ont montré qu'il est considérablement plus précis que d'autres algorithmes similaires.

Le développement implique des applications du domaine interdisciplinaire de la bioinformatique. La bioinformatique combine les mathématiques, les statistiques et l'informatique pour étudier les molécules biologiques, telles que l'ADN, l'ARN et les structures protéiques. L'ADN, qui est fondamentalement une molécule d'information, est même parfois représenté sous forme informatique (voir Fig. 1) afin de souligner son rôle de molécule de mémoire biologique. La bioinformatique est un sujet très actuel, chaque nouveau génome séquencé soulève tellement de questions supplémentaires que les scientifiques n'ont tout simplement pas le temps d'y répondre. L'automatisation des processus est donc la clé du succès de tout projet de bio-informatique, et ces algorithmes sont essentiels pour résoudre une grande variété de problèmes.

L'un des domaines les plus importants de la bio-informatique est l'annotation des génomes - en déterminant quelles molécules d'ADN particulières sont utilisées pour synthétiser l'ARN et les protéines (voir Fig. 2). Ces parties – les gènes – sont d'un grand intérêt scientifique. Le fait est que dans de nombreuses études, les scientifiques n'ont pas besoin d'informations sur l'ensemble du génome (qui mesure environ 2 mètres de long pour une seule cellule humaine), mais sur sa partie la plus informative – les gènes. Les sections de gènes sont identifiées en recherchant des similitudes entre des fragments de séquence et des gènes connus, ou en détectant des motifs cohérents de la séquence nucléotidique. Ce processus est réalisé à l'aide d'algorithmes prédictifs.

La localisation de sections de gènes n'est pas une tâche facile, en particulier chez les organismes eucaryotes, qui comprennent presque tous les types d'organismes largement connus, à l'exception des bactéries. Cela est dû au fait que dans ces cellules, le transfert d'informations génétiques est compliqué par des "lacunes" dans les régions codantes (introns) et parce qu'il n'y a pas d'indicateurs précis pour déterminer si une région est une région codante ou non.

Schéma montrant la transmission des informations héréditaires dans une cellule. Crédits : dnkworld.ru/transkripciya-i-translyaciya-dnk

L'algorithme proposé par les scientifiques détermine quelles régions de l'ADN sont des gènes et lesquelles ne le sont pas. Les scientifiques ont utilisé une chaîne de Markov, qui est une séquence d'événements aléatoires dont l'avenir dépend d'événements passés. Les états de la chaîne dans ce cas sont soit des nucléotides, soit des mots nucléotidiques (k-mers). L'algorithme détermine la division la plus probable d'un génome en régions codantes et non codantes, classant les fragments génomiques de la meilleure façon possible selon leur capacité à coder des protéines ou de l'ARN. Les données expérimentales obtenues à partir de l'ARN fournissent des informations utiles supplémentaires qui peuvent être utilisées pour entraîner le modèle utilisé dans l'algorithme. Certains programmes de prédiction génétique peuvent utiliser ces données pour améliorer la précision de la recherche de gènes. Cependant, ces algorithmes nécessitent un apprentissage spécifique au type du modèle. Pour le logiciel AUGUSTUS, par exemple, qui a un haut niveau de précision, un ensemble de gènes d'apprentissage est nécessaire. Cet ensemble peut être obtenu à l'aide d'un autre programme – GeneMark-ET – qui est un algorithme d'auto-apprentissage. Ces deux algorithmes ont été combinés dans l'algorithme BRAKER1, qui a été proposé conjointement par les développeurs d'AUGUSTUS et de GeneMark-ET.

BRAKER1 a démontré un haut niveau d'efficacité. Le programme développé a déjà été téléchargé par plus de 1500 centres et laboratoires différents. Les tests de l'algorithme ont montré qu'il est considérablement plus précis que d'autres algorithmes similaires. L'exemple de temps d'exécution de BRAKER1 sur un seul processeur est d'environ 17,5 heures pour l'apprentissage et la prédiction de gènes dans un génome d'une longueur de 120 mégabases. C'est un bon résultat, étant donné que ce temps peut être considérablement réduit en utilisant des processeurs parallèles, ce qui signifie qu'à l'avenir, l'algorithme pourrait fonctionner encore plus rapidement et généralement plus efficacement.

Des outils tels que ceux-ci résolvent une variété de problèmes. Il est extrêmement important d'annoter avec précision les gènes d'un génome – un exemple en est le projet mondial 1000 génomes, dont les premiers résultats ont déjà été publiés. Lancé en 2008, le projet implique des chercheurs de 75 laboratoires et entreprises différents. Des séquences de variantes génétiques rares et de substitutions génétiques ont été découvertes, dont certaines peuvent provoquer des maladies. Lors du diagnostic de maladies génétiques, il est très important de savoir quelles substitutions dans les sections de gènes provoquent le développement de la maladie. Le projet a cartographié les génomes de différentes personnes, en notant leurs sections codantes, et de rares substitutions de nucléotides ont été identifiées. À l'avenir, cela aidera les médecins à diagnostiquer des maladies complexes telles que les maladies cardiaques, le diabète et le cancer.

BRAKER1 permet aux scientifiques de travailler efficacement avec les génomes de nouveaux organismes, d'accélérer le processus d'annotation des génomes et d'acquérir des connaissances essentielles sur les sciences de la vie.


Lactoferrine-iCre : une nouvelle lignée de souris pour étudier la fonction des gènes épithéliaux utérins

Les modèles animaux transgéniques sont précieux pour étudier la fonction des gènes dans divers compartiments tissulaires. Les souris avec délétion conditionnelle de gènes dans l'utérus utilisant le système Cre-loxP sont des outils puissants pour étudier la biologie utérine. L'utérus est composé de 3 grands types de tissus : le myomètre, le stroma et l'épithélium. La prolifération et la différenciation dans chaque type de cellule utérine sont régulées différemment par les hormones ovariennes, ce qui entraîne un contrôle spatio-temporel de l'expression des gènes. Par conséquent, l'examen de la fonction des gènes dans chaque type de tissu utérin fournira des informations plus significatives concernant la biologie utérine pendant la grossesse et les états pathologiques. Bien que les lignées de souris Cre actuellement disponibles aient été très utiles pour explorer les fonctions de gènes spécifiques en biologie utérine, le chevauchement de l'expression de ces lignées Cre dans plus d'un type de tissu et dans d'autres organes reproducteurs rend parfois l'interprétation des résultats difficile. Dans cet article, nous rapportons la génération d'une nouvelle lignée de souris knock-in iCre, dans laquelle iCre est exprimé à partir du promoteur endogène de la lactoferrine (Ltf). Les souris Ltf-iCre dirigent principalement la recombinaison dans l'épithélium utérin chez les femelles adultes et chez les femelles immatures après un traitement aux œstrogènes. Ces souris permettront une interrogation spécifique de la fonction des gènes dans l'épithélium utérin mature, fournissant un outil utile pour découvrir des aspects importants de la biologie utérine.

Les figures

Génération d Ltf-iCre souris knock-in.…

Génération d Ltf-iCre souris knock-in. A, Carte de la Ltf région génomique. Les…


Publié par la Royal Society. Tous les droits sont réservés.

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Fast, accurate cystic fibrosis test developed

Researchers at the Stanford University School of Medicine have developed a fast, inexpensive and highly accurate test to screen newborns for cystic fibrosis. The new method detects virtually all mutations in the CF gene, preventing missed diagnoses that delay babies' ability to begin receiving essential treatment.

A paper describing the new test published online Feb. 1 in Le Journal des Diagnostics Moléculaires. Cystic fibrosis, which causes mucus to build up in the lungs, pancreas and other organs, is the most common fatal genetic disease in the United States, affecting 30,000 people. To develop the disease, a child must inherit two mutated copies of the CF gene, one from each parent. Newborns in every U.S. state have been screened for CF since 2010, but the current tests have limitations.

"The assays in use are time-consuming and don't test the entire cystic fibrosis gene," said the study's senior author, Curt Scharfe, MD, PhD. "They don't tell the whole story." Scharfe was a senior scientist at the Stanford Genome Technology Center when the study was conducted and is now associate professor of genetics at the Yale School of Medicine.

"Cystic fibrosis newborn screening has shown us that early diagnosis really matters," said Iris Schrijver, MD, a co-author of the study and professor of pathology at Stanford. Schrijver directs the Stanford Molecular Pathology Laboratory, which has a contract with California for the state's newborn CF testing.

Advantages of early diagnosis, medical attention

Prior studies have shown that newborn screening and prompt medical follow-up reduce symptoms of CF such as lung infections, airway inflammation, digestive problems and growth delays. "When the disease is caught early, physicians can prevent some of its complications, and keep the patients in better shape longer," Schrijver said. Although classic CF still limits patients' life spans, many of those who receive good medical care now live into or beyond their 40s.

In the current test, babies' blood is first screened for immunoreactive trypsinogen, an enzyme that is elevated in CF cases but also can be high for other reasons, such as in infants with one mutated copy and one normal copy of the CF gene. Since the majority of infants with high trypsinogen will not develop CF, most U.S. states follow up with genetic screening to detect mutations in the CF gene. California, which has the most comprehensive screening process, tests for 40 CF-causing mutations common in the state. (More than 2,000 mutations in the CF gene are known, though many are rare). If one of the common mutations is identified, the infant's entire CF gene is sequenced to try to confirm whether the baby has a second, less common CF mutation.

The process takes up to two weeks and can miss infants who carry two rare CF mutations, particularly in nonwhite populations about whose CF changes scientists have limited knowledge.

DNA from dried blood spots

The Stanford-developed method greatly improves the gene-sequencing portion of screening, comprehensively detecting CF-causing mutations in one step, at a lower cost and in about half the time now required. Stanford University is exploring the possibility of filing a patent for the technique.

To enable these improvements, the team developed a new way to extract and make many copies of the CF gene from a tiny sample of DNA -- about 1 nanogram -- from the dried blood spots that are collected on cards from babies for newborn screening. "These samples are a very limited and precious resource," Scharfe said. The entire CF gene then undergoes high-throughput sequencing. This is the first time scientists have found a way to reliably use dried blood spots for this type of sequencing for CF, which typically requires much more DNA.

"In our new assay, we are reading every letter in the book of the CF gene," Schrijver said. "Whatever mutations pop up, the technique should be able to identify. It's a very flexible approach."

In order for the new test to be adopted, the molecular pathology lab needs to train its staff on the new procedure and run thorough validation studies as part of regulatory and quality requirements to show that the reliability of the test in a research setting will be maintained in the larger-scale clinical laboratory. California newborn screening officials will then have the opportunity to decide whether they want the new test to replace the current method. Schrijver expects the process will take less than a year. "Regardless of how the state decides, the new technique can be widely adopted in different settings," she said, noting that the technique could also be used for carrier and diagnostic testing and to screen for other genetic diseases, not just CF.

"Ultimately, we would like to develop a broader assay to include the most common and most troublesome newborn conditions, and be able to do the screening much faster, more comprehensively and much more cheaply," Scharfe said.


Voir la vidéo: AFFI je nai aucun complexe à faire une alliance avec le RHDP (Mai 2022).


Commentaires:

  1. Tygoshicage

    Waouh compilation !!!!!!! Fabuleux!

  2. Romano

    Changer la confusion des truies, la constance - l'ennui

  3. Milkis

    Comme toujours, je n'aimais rien, c'est monotone et ennuyeux.



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