Évolution des concepts nutritionnels et des méthodes d’alimentation des truies reproductrices : historique et perspectives

Ces dernières années, avec le développement de l'utilisation de truies hyperprolifiques, les performances de reproduction ont considérablement augmenté dans les élevages. Cette amélioration des performances a été l’un des principaux moteurs de l'évolution des besoins nutritionnels des truies gestantes et allaitantes. Dans le même temps, de nombreuses connaissances scientifiques ont été produites permettant, à l'aide de la modélisation mathématique, une approche holistique du raisonnement des apports en énergie, en Acides Aminés (AA) et en minéraux. L'objectif de cette synthèse est à la fois de décrire ces évolutions et de montrer comment l'état actuel des connaissances sur la nutrition des truies peut être utilisé pour développer des modèles et des outils d'aide à la décision, et ainsi améliorer les stratégies d'alimentation dans les élevages. Différents exemples sont présentés pour illustrer comment l'utilisation de tels outils peut aider à optimiser la productivité des truies, en particulier dans le cadre du développement de l’alimentation de précision. Jusqu'à récemment, la maximisation des performances de reproduction des truies et de leurs portées a constitué le principal objectif dans la définition des apports nutritionnels. Cette situation évolue rapidement vers de nouveaux objectifs liés aux préoccupations croissantes de la société pour le bien-être animal et l'environnement qui deviennent maintenant prioritaires. Cela jouera un rôle majeur dans l'évolution future des systèmes d’élevage porcins, et de la conduite et de l’alimentation des truies, faisant appel à de nouvelles connaissances scientifiques et au développement de nouvelles technologies, en particulier celles du numérique.

Méthodes simples de modélisation mathématique pour évaluer le risque de transmission du SRAS-CoV-2 pendant les rassemblements

Contexte : Les rassemblements peuvent contribuer de manière significative à la propagation du coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2). C’est pourquoi les interventions de santé publique ont cherché à limiter les rassemblements non répétés ou récurrents pour enrayer la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID 19). Malheureusement, l’éventail des différents types de rassemblements ne permet pas de donner des directives précises pour fixer des paramètres limitatifs (e.g. la taille totale du rassemblement, le nombre de cohortes, le degré de distanciation physique). Méthodes : Nous avons utilisé un cadre de modélisation générique basé sur les principes fondamentaux de probabilité pour dériver des formules simples permettant d’évaluer les risques d’introduction et de transmission liés aux rassemblements ainsi que l’efficacité potentielle de certaines stratégies de dépistage pour atténuer ces risques. Résultats : Le risque d’introduction peut être évalué de manière générale en fonction de la prévalence de la population et de la taille du rassemblement, tandis que le risque de transmission au cours d’un rassemblement dépend principalement de la taille du rassemblement. Pour les rassemblements récurrents, la structure de la cohorte n’a pas d’effet significatif sur la transmission entre cohortes. Les stratégies de test peuvent atténuer les risques, mais la fréquence et la performance des tests permettent d’établir un équilibre entre la détection et les faux positifs. Conclusion : La généralité du cadre de modélisation utilisé ici permet de démêler les différents facteurs des risques de transmission au cours des rassemblements. Ce cadre pourra éclairer la prise de décisions en matière de santé publique.

Dégradation induite des protéines par des molécules PROTAC et stratégies apparentées : développements à visée thérapeutique

Alors que, pour la plupart, les médicaments actuels sont de petites molécules inhibant l’action d’une protéine en bloquant un site d’interaction, la dégradation ciblée des protéines, découverte il y a une vingtaine d’années via les petites molécules PROTAC, connaît aujourd’hui un très grand développement, aussi bien au niveau universitaire qu’industriel. Cette dégradation ciblée permet de contrôler la concentration intracellulaire d’une protéine spécifique comme peuvent le faire les techniques basées sur les acides nucléiques (oligonucléotides antisens, ARNsi, CRISPR-Cas9). Les molécules PROTAC sont des chimères hétéro-bifonctionnelles capables de lier simultanément une protéine spécifique devant être dégradée et une E3 ubiquitine ligase. Les PROTAC sont donc capables de provoquer l’ubiquitinylation de la protéine ciblée et sa dégradation par le protéasome 26S. De nature peptidique, puis non peptidique, les PROTAC sont maintenant administrables par voie orale. Ce détournement du système ubiquitine protéasome permet aux molécules PROTAC d’élargir considérablement le champ des applications thérapeutiques puisque l’élimination de protéines dépourvues de poches ou de crevasses bien définies, dites difficiles à cibler, devient possible. Cette technologie versatile a conduit à la dégradation d’une grande variété de protéines comme des facteurs de transcription, des sérine/thréonine/tyrosine kinases, des protéines de structure, des protéines cytosoliques, des lecteurs épigénétiques. Certaines ligases telles que VHL, MDM2, cereblon et IAP sont couramment utilisées pour être recrutées par les PROTAC. Actuellement, le nombre de ligases pouvant être utilisées ainsi que la nature des protéines dégradées sont en constante augmentation. Deux PROTAC sont en étude clinique pour les cancers du sein (ARV471) et de la prostate (ARV110). La dégradation spécifique d’une protéine par le protéasome peut aussi être induite par d’autres types de molécules synthétiques : colles moléculaires, marqueurs hydrophobes, HaloPROTAC, homo-PROTAC. D’autres constituants cellulaires sont aussi éligibles à une dégradation induite : ARN-PROTAC pour les protéines se liant à l’ARN et RIBOTAC pour la dégradation de l’ARN lui-même comme celui du SARS-CoV-2. Des dégradations induites en dehors du protéasome sont aussi connues : LYTAC, pour des chimères détournant la dégradation de protéines extracellulaires vers les lysosomes, et MADTAC, pour des chimères détournant la dégradation par macroautophagie. Plusieurs techniques, en particulier des plates-formes de criblage, la modélisation mathématique et la conception computationnelle sont utilisées pour le développement de nouveaux PROTAC efficaces.

Modélisation mathématique du séchage dans un four (air chaud) de tranches de mangue (Mangiféra indica L.)

Ce travail vise à étudier le séchage de la mangue à différentes épaisseurs et températures en vue de valorisation. Les expériences ont été menées à partir d’une matrice factorielle par la méthode gravimétrique statique. Les valeurs expérimentales ont été ajustées à huit modèles empiriques par la méthode du gradient afin d’estimer les paramètres et coefficients des modèles. Les critères statistiques que sont le R², l’erreur quadratique moyenne (EQM) et le χ² ont servi à justifier le choix du modèle de séchage. Le séchage a duré 16-18 ; 23-27 et 29-33 minutes respectivement aux températures 60, 50 et 40°C pour les épaisseurs 1,5 et 1 cm. Le modèle logarithmique est retenu et présente les valeurs du R² (0,9984 ; 0,9984 ; 0,9981 ; 0,9987 ; 0,9988 ; 0,9985) les plus élevées et les plus faibles valeurs de χ² (2,43 e-07 ; 1,58 e-07 ; 1,25 e-06 ; 2,02 e-07 ; 4,56 e-06 et 1,37 e-06) et EQM (2,42 e-04 ; 1,95 e-07 ; 5,47 e-04 ; 2,20 e-04 ; 0,0010 et 5,69 e-04). Le coefficient de diffusion varie de 8,615 e-09 à 9,155 e-09 m² / s et dépend fortement de la température de séchage. L’énergie d’activation est estimée entre 22,430 – 25,358 KJ / mol.Mots clés : Séchage, mangue, modèle, coefficient de diffusion, énergie d’activation. English Title: Mathematical modeling of the drying in an oven (hot air) of slices of mango (Mangifera indica L.)This work aims to study the drying of mango at different thicknesses and temperatures a view to valorization. The experiments were carried out from a factor matrix by the static gravimetric method. The experimental values were fitted to eight empirical models by the gradient method in order to estimate the parameters and coefficients of the models. The statistical criteria of R², mean square error (MSE) and χ² were used to justify the choice of the drying model. Drying lasted 16-18; 23-27 and 29-33 minutes respectively at temperatures 60, 50 and 40 °C for thicknesses 1.5 and 1 cm. The logarithmic model is retained and presents the highest values of R² (0.9984; 0.9984; 0.9981; 0.9987; 0.9988; 0.9985) and the lowest values of χ² (2.43 e-07; 1.58 e-07; 1.25 e-06; 2.02 e-07; 4.56 e-06 and 1.37 e-06) and MSE (2.42 e-04; 1.95 e-07; 5.47 e-04; 2.20 e-04; 0.0010 and 5.69 e-04). The diffusion coefficient varies from 8.615 e-09 to 9.155 e-09 m² / s and strongly depends on the drying temperature. The activation energy is estimated to be 22.430 - 25.358 KJ / mol.Keywords : Drying, mango, models, diffusion coefficient, activation energy.

Prédiction de la propagation du SRAS-CoV-2 dans l’État d’Amapá, Amazônia, Brésil, par modélisation mathématique

Cet article présente une analyse de la propagation du SRAS-CoV-2 à Amapá en utilisant trois approches. Dans le premier, le modèle ICL de la pandémie appliqué au Brésil a été utilisé pour mettre en œuvre une projection linéaire comparative pour la population Amapá. La deuxième approche a été développée avec la solution à court terme du modèle SIR standard, où il a été montré que le comportement exponentiel typique décrit de manière satisfaisante les données pour les premières semaines de l’épidémie, mais peu de temps après, il y a des écarts précoces dus à une soudaine décélération de l’évolution temporelle nombre de cas dû aux mesures d’isolement. Ce nouveau régime est décrit de manière appropriée avec la troisième approche qui est basée sur le modèle vSIR qui est une variante du modèle SIR. Les résultats présentés permettent, d’une part, de mieux comprendre les scénarios déjà rencontrés par la population et, d’autre part, de fournir des projections à court terme qui seront constamment mises à jour sur le lien [11].

Application des modèles mathématiques pour l’optimisation de l’énergie dans un système PV

International audience This paper proposes an approach used to optimize the energy for a stand-alone photovoltaic (PV) system in isolated regions. The intended objective is house energy comfort. The aim is to present the impact of flow energy of housing on the system reliability. The operation of stand-alone PV system is represented by a simulation program. This later describes the principle of energy equilibrium among diverse sub-systems, using different mathematical models of different parts of renewable energy system. The recommended models were implemented via Matlab-Simulink software with real input data. The reliability is achieved by reducing the loss power supply probability criteria, with improvement of the battery life cycle during the operating years of the PV system. Cet article propose une approche basée sur des modèles mathématiques validés, pour l’optimisation de l’énergie dans un système photovoltaïque (PV) autonome destiné à l’électrification d’un habitat dans une région isolée. L’objectif attendu est le confort énergétique de l’habitat. Le but du travail est de montrer à travers la modélisation mathématique l’impact du profil dynamique de la consommation énergétique sur la fiabilité du système PV. Le fonctionnement de ce dernier est représenté par un programme de simulation sous Simulink, qui décrit le principe de l'équilibre énergétique entre les sous-systèmes, en utilisant des modèles mathématiques validés avec des données d’entrées réelles. Les résultats obtenus ont montrés une bonne fiabilité des modèles utilisés, pour prévoir le fonctionnement optimal du système photovoltaïque.