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13.6 : Conclusion et ressources - Biologie


Conclusion

Réfléchissez à vos résultats et discutez de la relation entre la pression osmotique et la conservation des aliments.

Ressources

Willey, J.M., Sherwood, L.M. et Woolverton, C.J. (2014). Microbiologie de Prescott (9e éd.) (pp. 141-149). New York, New York : McGraw


Croissance humaine et développement

Offrant une étude des approches biologiques, biomédicales et bioculturelles, la deuxième édition de Croissance et développement humains est une ressource précieuse pour les chercheurs, les professeurs et les étudiants diplômés dans le domaine interdisciplinaire du développement humain. Avec des chapitres d'actualité sur l'obésité, l'alimentation/le mode de vie et la génétique, cette édition est la seule publication offrant une approche biologique, biomédicale et bioculturelle. La deuxième édition de Croissance humaine et développement comprend des contributions d'experts bien connus dans le domaine et est la ressource la plus fiable et la plus complète disponible.


Fond

La régulation transcriptionnelle eucaryote est un processus cellulaire central qui régit l'expression des gènes. La compréhension de l'expression des gènes est cruciale pour expliquer les processus biologiques complexes, notamment le développement, la maladie et le cancer. Les facteurs de transcription (TF) sont des protéines clés qui activent ou répriment la transcription en se liant spécifiquement à l'ADN dans les régions promotrices des gènes cibles. La cartographie de ces réseaux de régulation et fonctions TF est donc un objectif important de la recherche biomédicale actuelle. Dans les organismes vertébrés complexes comme l'homme, cette tâche est entravée par un espace génomique énorme, de nombreux types de cellules et des procédures expérimentales distinctes avec des données souvent inappropriées pour une comparaison directe. L'organisme modèle unicellulaire relativement simple levure bourgeonnante (S. cerevisiae) sert de plate-forme pour la génomique réglementaire. Plusieurs types de données à l'échelle mondiale sur la régulation des gènes de levure sont disponibles à ce jour, y compris des puces à ADN avec des souches de suppression de TF (ΔTF) [1, 2], des prédictions de sites de liaison de TF (TFBS) [3–5] et des mesures de l'état de la chromatine comme le positionnement des nucléosomes [6]. Ces données semblent être complètes, cependant l'accord entre l'expression du transcrit et les événements de liaison au TF reste modeste [2, 7]. Bien qu'une partie de cette controverse puisse être attribuée au bruit expérimental et statistique, nous pouvons encore manquer de détails significatifs concernant les relations biologiques entre ces informations hétérogènes. Par conséquent, les données à haut débit constituent des preuves moins fiables et une grande partie des connaissances fonctionnelles est extraite d'études ciblées minutieuses et coûteuses. La plupart des TF et leurs rôles exacts dans les processus cellulaires restent mal compris. Par conséquent, l'analyse informatique biologiquement significative est un défi important dans le déchiffrement des réseaux de régulation cellulaire.

La prédiction informatique de la fonction TF à partir de l'expression génique et des données de liaison à l'ADN est un domaine de recherche actif. De nombreux algorithmes ont été publiés ailleurs, mais peu ont été validés expérimentalement. Les premières approches se concentraient sur une classe spécifique de données et utilisaient d'autres types de preuves pour la validation informatique. Par exemple, le regroupement de puces à ADN suivi de la découverte de motifs d'ADN dans les promoteurs de gènes a aidé à établir le lien à l'échelle du génome entre les profils d'expression d'ARNm et la liaison de TF [8, 9]. De même, l'analyse des modèles d'expression du cycle cellulaire des gènes liés au TF a conduit à la récupération des TF du cycle cellulaire [10]. Des méthodes plus récentes utilisent la modélisation statistique pour intégrer plusieurs types de preuves. Par exemple, ARACNE extrait des réseaux transcriptionnels à partir de données numériques de puces à ADN à l'aide d'informations mutuelles [11], et MARINA est une méthode en aval qui identifie les principaux régulateurs de ces réseaux grâce à des tests d'association avec des gènes cibles de liaison TF [12]. L'algorithme de biclustering SAMBA étudie les matrices de régulateurs et de gènes cibles, et met en évidence les relations régulatrices entre les gènes et les TF qui coexistent dans les clusters [13]. La méthode de régression linéaire REDUCE intègre des données numériques de puces à ADN, des séquences d'ADN et des matrices d'affinité TF en modélisant la relation linéaire entre les niveaux d'expression génique et les interactions TF-ADN [14]. L'algorithme GeneClass intègre en outre des informations sur la fonction des gènes, car il construit des arbres de décision de profils de puces à ADN discrets et de sites de liaison TF pour sélectionner des prédicteurs de gènes spécifiques au processus [15]. Alors que cette méthode fournit une modélisation directe de la fonction des gènes, les TF et les données d'expression génique sont étudiées en tant que prédicteurs indépendants. Notamment, aucune des méthodes ci-dessus ne tire parti des récentes puces à ADN TF qui révèlent des gènes cibles régulateurs [1, 2]. Les modèles d'effets imbriqués sont conçus pour extraire des réseaux de régulation à partir de données de perturbation [16], bien que l'intégration de TFBS et d'annotations de gènes ne soit pas prise en charge. Les mesures de positionnement des nucléosomes restent également inexplorées dans toutes les approches ci-dessus. En résumé, des efforts de calcul supplémentaires sont nécessaires pour une intégration significative de données biologiques polyvalentes.

Nous proposons ici une méthode m:Explorer qui utilise des modèles de régression logistique multinomiale pour prédire les facteurs de transcription spécifiques au processus. Nous visons à apporter les améliorations suivantes par rapport aux méthodes précédentes. Premièrement, notre méthode permet l'analyse simultanée de quatre classes de données : (i) les données d'expression génique, y compris les écrans de perturbation, (ii) les sites de liaison TF, (iii) l'état de la chromatine dans les promoteurs de gènes et (iv) la classification fonctionnelle des gènes. Le modèle est basé sur l'hypothèse que les gènes cibles de TF provenant de criblages de perturbations et d'essais de liaison de TF sont également informatifs sur la spécificité du processus de TF. Deuxièmement, nous réduisons le bruit en n'incluant que des relations régulatrices de haute confiance et ne supposons pas de relations linéaires entre les régulateurs et les gènes cibles. Troisièmement, nous intégrons des informations détaillées pour mieux refléter la biologie sous-jacente : plusieurs sous-processus peuvent être étudiés dans un seul modèle, et les données sur l'état de la chromatine sont incorporées dans l'analyse du site de liaison TF. Les gènes cibles TF avec des preuves simultanées de l'expression génique et des données TFBS sont mis en évidence séparément. Quatrièmement, notre analyse est robuste aux réseaux biologiques hautement redondants, car l'indépendance statistique n'est pas requise. Nous utilisons des modèles univariés pour étudier tous les TF de manière indépendante et éviter le surajustement caractéristique de nombreuses approches basées sur des modèles. Ceci est statistiquement valable sous l'hypothèse qu'un modèle complexe peut être compris en examinant ses composants.

Pour tester notre méthode, nous avons compilé un ensemble de données complet couvrant la plupart des TF de la levure bourgeonnante. Nous avons comparé m:Explorer dans un système biologique bien étudié et établi ses performances améliorées par rapport à plusieurs méthodes similaires. Puis nous avons utilisé l'outil pour découvrir des régulateurs de quiescence (G0, phase stationnaire), un état de repos cellulaire qui sert de modèle au vieillissement chronologique. Les validations expérimentales de nos prédictions ont révélé neuf TF avec un impact significatif sur G0 viabilité. En plus de démontrer l'applicabilité de notre méthode de calcul, ces résultats sont d'un grand intérêt potentiel pour les biologistes de la levure et les chercheurs de G0- liés à des processus tels que le vieillissement, le développement et le cancer.


Caractéristiques des études de cohorte longitudinales

Idéalement, les études épigénétiques longitudinales devraient inclure des données et des échantillons biologiques approfondis et prospectifs à plusieurs moments de la vie. De nombreuses études de cohorte longitudinales existantes sont basées sur la population, bien que certaines se concentrent sur un sous-groupe spécifique de la population générale. Par exemple, la cohorte SABRE se concentre sur les groupes qui sont des migrants de première ou de deuxième génération au Royaume-Uni d'origine ethnique non européenne pour examiner des problèmes de santé particuliers, dans ce cas la discordance marquée du risque de maladie observée dans les groupes de migrants par rapport aux Européens vivant au Royaume-Uni. [34]. Les études épigénétiques longitudinales peuvent ajouter de la valeur aux ressources existantes, telles que les données d'études d'association à l'échelle du génome - par exemple, ALSPAC [26, 27] et la cohorte Relation entre la sensibilité à l'insuline et les maladies cardiovasculaires (RISC) [35]. Les expositions couramment saisies dans les études longitudinales comprennent des facteurs liés au mode de vie, tels que le tabagisme, la consommation d'alcool, l'alimentation et les habitudes d'activité physique, ainsi que des mesures socioéconomiques tout au long de la vie. Les phénotypes courants sur lesquels les études longitudinales ont tendance à se concentrer comprennent les mesures physiques et anthropométriques, les fonctions cognitives, cardiovasculaires, métaboliques, respiratoires et musculo-squelettiques, et une gamme de biomarqueurs intermédiaires sanguins. Les cohortes de naissance avec des échantillons transgénérationnels et à travers la vie à partir de la naissance, permettant une évaluation des changements épigénétiques associés à in utero et les expositions au début de la vie, une période où l'épigénome est considéré comme particulièrement plastique.


Méthodes

Déclaration d'éthique

L'Institutional Review Board de Virginia Tech a donné son approbation éthique (exemption de l'IRB) pour la recherche menée dans cette étude.

Modélisation dynamique à base d'agents de la population synthétique de Chicago

La région métropolitaine de Chicago est une importante zone urbaine des États-Unis et a connu une incidence élevée de grippe pendant la pandémie de grippe H1N1 de 2009 [28]. Nous avons analysé l'impact des interventions à base de vaccins sur la grippe pandémique à Chicago, en utilisant la répartition de la population de 9 047 574 personnes à partir des données du recensement [29]. La diffusion de la maladie se produit sur un réseau de contact social synthétique basé sur la collocation pour Chicago, basé sur une modélisation dynamique à base d'agents [30–32]. Nous avons généré la population synthétique et estimé le réseau de contacts sociaux à Chicago par le biais de la synthèse de la population, de l'affectation des activités, du choix de l'emplacement et de l'estimation des contacts, comme illustré dans le tableau 1 [30,33]. Le réseau de contact social a simulé le mouvement des individus dans toute la ville et estimé les temps de contact entre les individus en fonction de leur présence simultanée à un endroit.

La population synthétique de Chicago est générée et un réseau de contacts sociaux est estimé à travers les quatre étapes suivantes.

Dynamique de transmission de la grippe

La dynamique de transmission d'une maladie pseudo-grippale dans la population est simulée à l'aide du modèle épidémiologique susceptible-exposé-infectieux-récupéré (SEIR) sur ce réseau synthétique de contact social de Chicago. Chaque personne dans le modèle se trouve à tout moment dans l'un des quatre états de santé suivants : sensible, exposée, infectieuse et retirée. Une personne est dans l'état sensible jusqu'à ce qu'elle soit exposée. Si une personne est exposée, elle reste exposée pendant la durée de la période de latence, durant laquelle elle n'est pas contagieuse. A la fin de la période de latence, une personne exposée devient contagieuse et reste contagieuse pendant toute la durée de la période contagieuse. Une personne à l'état infectieux transmettra probablement la maladie, en fonction du taux de transmission, à l'un de ses contacts qui sont à l'état sensible. Une proportion d'individus infectieux sont asymptomatiques, et il y a une réduction de la probabilité de transmission d'une personne infectieuse asymptomatique par rapport à une personne infectieuse symptomatique à un individu sensible. Après la période infectieuse, la personne infectieuse est guérie (ou retirée). La transmissibilité est la probabilité de transmission par minute de contact avec une personne infectieuse symptomatique et est définie sur 0,00008, 0,00009 et 0,0001 pour calibrer la simulation respectivement pour les scénarios de pandémie de grippe modérée, forte et catastrophique, avec des taux d'attaque de 11,73 %, 21,96 %. et 30,15 % respectivement. Les paramètres de simulation pour le réseau de contact social et la dynamique de la grippe sont illustrés dans le tableau 2. Nous estimons les effets directs et indirects des interventions vaccinales sur les pandémies de grippe de gravité modérée, forte et catastrophique, par rapport au scénario de base sans intervention vaccinale.

Les valeurs des paramètres des simulations de pandémie de grippe et leurs sources.

Résultats de santé liés à la grippe, niveaux de risque et groupes d'âge

Les résultats de santé liés à la grippe pour les personnes infectées sont décès, hospitalisation, visites ambulatoires, et malade mais ne demandant pas de soins médicaux. Les niveaux de risque sont haute et non élevé, et les tranches d'âge sont 0-19 ans, 20-64 ans et 65+ ans. Sur la base de conditions médicales préexistantes, les personnes infectées par la grippe peuvent présenter un risque élevé ou non élevé d'avoir des problèmes de santé liés à la grippe. La distribution des quatre résultats de santé liés à la grippe parmi les cas à risque élevé et non élevé dans les trois groupes d'âge différents est basée sur l'étude de Meltzer et al. [4].

Scénario de référence sans intervention vaccinale

Pour le scénario de base sans intervention vaccinale, trois gravités différentes d'une pandémie de grippe ont été simulées à l'aide du modèle dynamique : grippe modérée avec un taux d'attaque de 11,73 %, grippe forte avec un taux d'attaque de 21,96 % et grippe catastrophique avec un taux d'attaque de 30,15 %. Nous utilisons le modèle dynamique pour simuler les courbes épidémiques pour ces 3 taux d'attaque pour le scénario de base d'absence d'intervention vaccinale, sur la base de l'incidence moyenne de 25 répétitions (voir Fig 2 et Tableau 3). La chronologie de simulation des pandémies de grippe est conforme aux expériences antérieures de pandémies de grippe aux États-Unis [34]. L'annexe S1 décrit l'espace de risque de transmissibilité et de gravité clinique pour les scénarios de pandémie, tels que définis par le cadre d'évaluation des effets épidémiologiques des épidémies et des pandémies de grippe de Reed et al [35,36].

Les courbes épidémiques illustrent l'incidence de la grippe sans et avec intervention vaccinale pour les scénarios de pandémie de grippe catastrophique, forte et modérée. Le nombre de cas est la moyenne des nouveaux cas sur 25 simulations. Des taux d'attaque plus élevés entraînent une durée de pandémie plus précoce, plus grave et plus courte, par rapport aux pandémies moins graves mais plus longues. L'intervention de vaccination est appliquée 15 jours après le début de la pandémie et mise en œuvre pendant 60 jours. Les scénarios d'intervention vaccinale sont simulés à 40 % d'efficacité et 40 % de conformité pour tous les groupes d'âge et à risque dans le modèle dynamique basé sur les agents.

Le coût pandémique par habitant est le coût moyen des résultats de santé liés à la grippe chez les personnes infectées pour le décès, l'hospitalisation, les consultations externes et les malades mais ne recherchant pas de soins médicaux. Le taux d'attaque est la proportion de la population infectée par la grippe pendant la pandémie de grippe. Le nombre de reproduction est le nombre de cas secondaires causés par le cas index dans une population sensible.

Intervention vaccinale

L'efficacité des vaccins antigrippaux varie entre 10 % et 60 % [37]. Nous avons analysé l'impact du scénario d'intervention vaccinale d'une efficacité de 40 % et d'une conformité de 40 % pour tous les groupes d'âge et à risque, selon Meltzer et al. [4]. Il a fallu des mois pour développer et distribuer le vaccin contre la grippe H1N1 2009, et des scénarios similaires de retard dans l'introduction du vaccin, d'efficacité limitée du vaccin et de stocks limités ne sont pas improbables lors de futures pandémies de grippe. Ainsi, nous analysons les retards dans la mise en œuvre de l'intervention vaccinale avec des taux d'efficacité et de conformité limités.

Effet épidémiologique direct de l'intervention vaccinale à l'aide d'un modèle statique

Le modèle statique est utilisé pour estimer le bénéfice direct de la vaccination antigrippale, c'est-à-dire que la vaccination ne protège que les individus efficacement vaccinés qui développent une réponse immunitaire protectrice, mais ne tient pas compte de la prévention de la transmission de la grippe des individus efficacement vaccinés à leur réseau de contacts sociaux. En utilisant les résultats de simulation du scénario de base d'absence d'intervention vaccinale du modèle dynamique, les taux d'attaque grippale des scénarios de pandémie modérée, forte et catastrophique sont diminués par l'impact proportionnel de l'intervention vaccinale à une couverture de 40 % et à une efficacité de 40 %. Ainsi, les taux d'attaque grippale dans les 3 sous-populations de groupes d'âge sont diminués de 16 % (40 % d'efficacité * 40 % de conformité) dans chacun des trois scénarios de pandémie (voir le tableau 4).

Le coût pandémique par habitant, le taux d'attaque et le nombre de reproductions avec et sans intervention vaccinale sont présentés pour des scénarios de pandémie de grippe catastrophique, forte et modérée. L'intervention vaccinale est mise en œuvre à 40 % de conformité et 40 % d'efficacité, ce qui diminue le coût pandémique par habitant, le taux d'attaque et le nombre de reproductions. Le coût de la pandémie par habitant, le taux d'attaque et le nombre de reproductions sont relativement plus faibles dans le modèle dynamique (effets directs + indirects) par rapport au modèle statique (effet direct uniquement).

Effets épidémiologiques directs et indirects de l'intervention vaccinale à l'aide d'un modèle dynamique

Nous avons simulé les scénarios d'intervention vaccinale à 40 % d'efficacité et 40 % de conformité pour tous les groupes d'âge et à risque dans le modèle dynamique basé sur les agents. L'intervention vaccinale est initiée 15 jours après le début de la pandémie et se déroule pendant 60 jours. Le modèle dynamique simule la diffusion de la grippe sur la population de Chicago. Il prend en compte l'effet indirect de la limitation de la diffusion de la maladie par les individus vaccinés, qui développent une réponse immunitaire protectrice et coupent les voies de transmission aux individus secondaires et ultérieurs. Les taux d'attaque grippale pour les 3 groupes d'âge dans les scénarios de pandémie modérée, forte et catastrophique sont estimés (voir tableau 4). La figure 2 comprend les courbes épidémiques (basées sur 25 répliques de chaque scénario) pour les trois scénarios de pandémie avec l'intervention vaccinale.

Coût du vaccin

Le coût du vaccin antigrippal est estimé à 28,62 $ et comprend le personnel clinique, le personnel non clinique et tous les frais généraux [38]. Les coûts médicaux directs et les pertes de productivité indirectes ont été estimés à partir d'une étude antérieure et sont présentés dans le tableau 5 [39–42].

Les coûts des résultats de santé liés à la grippe (décès, hospitalisation, consultations externes et malades mais ne demandant pas de soins médicaux) sont basés sur l'étude de Carias et al [39], et sont actualisés en dollars américains de 2015.

Estimation des coûts d'une pandémie

Sur la base de l'étude de Meltzer [4], nous avons développé un arbre de décision qui inclut la distribution de probabilité d'un cas de grippe connaissant les résultats de santé liés à la grippe de décès, hospitalisation, visites ambulatoires, et malade mais ne demandant pas de soins médicaux, et le coût associé à ces résultats pour la santé parmi les différents groupes d'âge et à risque (voir la figure 3). Tous les coûts ont été ajustés à 2015 US$ (voir Tableau 5). Nous avons utilisé cet arbre de décision pour estimer le coût dû aux résultats de santé liés à la grippe parmi les différents groupes d'âge et à risque. Ce processus d'estimation des coûts est mené dans les trois scénarios : scénario de base sans intervention utilisant un modèle dynamique, scénario d'intervention vaccinale utilisant un modèle statique et scénario d'intervention vaccinale utilisant un modèle dynamique. Au sein de chacun de ces scénarios, pour chaque gravité pandémique (modérée, forte et catastrophique), nous calculons le coût de la pandémie, coût de la pandémie par habitant, avantages nets, et retour sur investissement, comme illustré dans le tableau 6 (voir également les tableaux 3 et 4). Les coût de la pandémie est le coût total associé aux effets sur la santé des cas de grippe et au coût de la vaccination, et coût de la pandémie par habitant est le coût moyen de la pandémie par personne. Les avantages nets sont la différence de coût due à l'amélioration des résultats sanitaires de la vaccination et le coût de la vaccination. Retour sur investissement est le gain de bénéfices nets par rapport au coût de la vaccination.

Pour chaque cas de grippe, la probabilité des différents résultats pour la santé et les coûts associés dépendent de l'âge et du groupe à risque du patient. Les patients souffrant d'un problème médical préexistant courent un risque élevé d'avoir des problèmes de santé graves liés à la grippe. La probabilité de chaque résultat de santé se voit attribuer une distribution uniforme ou triangulaire [4]. Pour la distribution uniforme, les taux inférieur et supérieur sont présentés pour la distribution triangulaire, les taux inférieurs, très probablement, et supérieurs sont présentés.

Les formulations à calculer coût de la pandémie, coût de la pandémie par habitant, avantages nets et retour sur investissement sont présentés ci-dessous pour les scénarios sans et avec intervention vaccinale. Coût de la pandémie est le coût total associé aux effets sur la santé des cas de grippe et au coût de la vaccination, et coût de la pandémie par habitant est le coût moyen de la pandémie par personne. Les avantages nets est la différence de coût due à l'amélioration des résultats sanitaires de la vaccination et le coût de la vaccination. Retour sur investissement est le gain de bénéfices nets par rapport au coût de la vaccination.

Perspective d'évaluation économique

Nous avons mené une évaluation économique du point de vue médical et de la productivité, et inclut le coût direct des soins cliniques pour les résultats de santé liés à la grippe encourus par le fournisseur de soins de santé et le coût indirect de la perte de productivité encourue par le patient. Pour étendre cette analyse à une perspective sociétale, les coûts encourus par le gouvernement fédéral dans la distribution des vaccins, la surveillance de la couverture vaccinale, la surveillance de l'efficacité des vaccins, la surveillance de l'innocuité des vaccins, la communication sur la santé et la coordination nationale et l'assistance technique [43], la perte de productivité des bénévoles dans le campagne de vaccination contre la grippe et les coûts de la surveillance mondiale de la grippe pour la sélection des souches vaccinales devront être inclus, ce qui dépasse le cadre de cette étude.

Répliques de simulation

Les valeurs des paramètres de simulation et leurs sources sont présentées dans le tableau 2. Chaque scénario de pandémie de grippe dans le modèle à base d'agents est simulé 25 fois. Les coûts des résultats de santé liés à la grippe parmi les différents groupes d'âge et à risque sont estimés à l'aide de l'arbre de décision (figure 3). Le modèle basé sur les agents est exécuté via SIBEL [44], un outil Web pour mener des études épidémiologiques sur les maladies basées sur une simulation de réseau social réaliste, et l'estimation des résultats de santé liés à la grippe à l'aide d'un arbre de décision et d'une analyse coûts-avantages est exécutée via le Logiciel R pour le calcul statistique et graphique [45].

Analyse de sensibilité

Nous avons effectué une analyse de sensibilité univariée pour la conformité au vaccin, l'efficacité du vaccin et la date de début du vaccin, ainsi que leur impact sur les taux d'attaque et le retour sur investissement pour les scénarios de pandémie de grippe catastrophique, forte et modérée sans intervention vaccinale (cas de base) et avec intervention vaccinale dans modèle statique (effet direct) et modèle dynamique (effets directs + indirects).


13.6 : Conclusion et ressources - Biologie

      • État de l'éducation Recueil des statistiques de l'éducation Projections des statistiques de l'éducation Études thématiques
      • Évaluation nationale des progrès de l'éducation (NAEP)Programme d'évaluation internationale des compétences des adultes (PIAAC)
      • Programme d'activités internationales (PAI)
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      • Programme de statistiques de la bibliothèque
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        Les Centre national des statistiques de l'éducation (NCES) est la principale entité fédérale chargée de la collecte et de l'analyse des données relatives à l'éducation.

        Ce point de données examine si les enseignants étaient tenus d'aider les élèves avec leurs besoins académiques ou sociaux et émotionnels en dehors des heures de classe normales dans les écoles publiques et privées aux États-Unis au cours de l'année scolaire 2017&ndash18, par classification scolaire sélectionnée. » Plus d'infos

        Les fichiers de données préliminaires pour l'année scolaire 2020-21 sont maintenant disponibles. » Plus d'infos

        Le fichier de données de recherche de 2012 de l'Étude longitudinale sur les étudiants débutants au postsecondaire (BPS:12) Collection de dossiers des étudiants est une diffusion de données administratives exploratoires qui ne sont disponibles que pour la recherche sur la réponse des établissements et les méthodologies d'imputation. » Plus d'infos

        Un rapport First Look unique publié par le NCES décrit les effets de la pandémie de COVID-19 sur les étudiants de niveau postsecondaire. » Plus d'infos

        Les État de l'éducation est un rapport annuel au Congrès résumant les développements et les tendances importants du système éducatif américain. Le rapport présente 50 indicateurs sur des sujets allant de la prématernelle à l'enseignement postsecondaire, ainsi que les résultats sur le marché du travail et des comparaisons internationales. Découvrez comment vous pouvez utiliser le État de l'éducation pour rester informé des dernières données sur l'éducation.

        Les scores sont rapportés sur une échelle de 0 à 1 000. Voir la figure M2b du TIMSS 2019 U.S. Highlights Results.
        LA SOURCE: Association internationale pour l'évaluation des résultats scolaires (IEA), Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS), 2019.

        État de l'éducation

        Parcourez les indicateurs clés sur l'état de l'éducation aux États-Unis à tous les niveaux, de la prématernelle au postsecondaire, ainsi que les résultats sur le marché du travail et les comparaisons internationales. Les indicateurs résument les évolutions et tendances importantes en utilisant les dernières statistiques, qui sont mises à jour tout au long de l'année à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.


        Chapitre 1 : Matériaux pour applications biomédicales 1-1

        1.1. Introduction aux biomatériaux 1-2

        1.2. Réponse biologique aux biomatériaux 1-8

        1.3. Tests de produits biomatériaux et approbation de la FDA 1-10

        1.4. Types de biomatériaux 1-11

        1.5. Traitement des biomatériaux 1-15

        1.6. Propriétés importantes des biomatériaux 1-16

        1.7. Principes de chimie 1-21

        1.13. Lecture supplémentaire 1-72

        Chapitre 2 : Structure chimique des biomatériaux 2-1

        2.1. Introduction : Collage et structure des biomatériaux 2-2

        2.2. Structure des métaux 2-2

        2.3. Structure de la céramique 2-18

        2.4. Structure des polymères 2-24

        2.5. Techniques : Introduction à la caractérisation des matériaux 2-41

        2.11. Lecture complémentaire 2-149

        Chapitre 3 : Propriétés physiques des biomatériaux 3-1

        3.1. Introduction : Des groupements atomiques aux matériaux en vrac 3-2

        3.2. Cristallinité et défauts linéaires 3-2

        3.3. Cristallinité et défauts planaires 3-8

        3.4. Cristallinité et défauts de volume 3-12

        3.5. Cristallinité et matériaux polymères 3-13

        3.6. Transitions thermiques des matériaux cristallins et non cristallins 3-18

        3.7. Techniques : Introduction à l'analyse thermique 3-26

        3.13. Lecture supplémentaire 3-64

        Chapitre 4 : Propriétés mécaniques des biomatériaux 4-1

        4.1. Introduction : Modes d'essais mécaniques 4-3

        4.2. Méthodes d'essais mécaniques, résultats et calculs 4-3

        4.3. Fracture et rupture 4-40

        4.4. Fatigue et essais de fatigue 4-43

        4.5. Méthodes pour améliorer les propriétés mécaniques 4-46

        4.6. Techniques : Introduction à l'analyse mécanique 4-49

        4.11. Lecture supplémentaire 4-101

        Chapitre 5 : Dégradation des biomatériaux 5-1

        5.1. Introduction : Dégradation en milieu biologique 5-2

        5.2. Corrosion/dégradation des métaux et céramiques 5-3

        5.3. Dégradation des polymères 5-18

        5.4. Matériaux biodégradables 5-22

        5.5. Techniques : Dosage de l'étendue de la dégradation 5-29

        5.11. Lecture supplémentaire 5-55

        Chapitre 6 : Traitement des biomatériaux 6-1

        6.1. Introduction : Importance du traitement des biomatériaux 6-2

        6.2. Traitement pour améliorer les propriétés en vrac 6-2

        6.3. Traitement pour former les formes souhaitées 6-12

        6.4. Traitement pour améliorer la biocompatibilité 6-26

        6.10. Lecture supplémentaire 6-55

        Chapitre 7 : Propriétés de surface des biomatériaux 7-1

        7.1. Introduction : Concepts en chimie et biologie des surfaces 7-2

        7.2. Techniques physico-chimiques de modification de surface 7-6

        7.3. Techniques de modification biologique de surface 7-20

        7.4. Propriétés de surface et dégradation 7-25

        7.5. Techniques de modelage des surfaces 7-25

        7.6. Techniques : Introduction à la caractérisation de surface 7-27

        7.12. Lecture supplémentaire 7-109

        Chapitre 8 : Interactions des protéines avec les biomatériaux 8-1

        8.1. Introduction : Thermodynamique de l'adsorption des protéines 8-2

        8.3. Transport des protéines et cinétique d'adsorption 8-15

        8.4. Réversibilité de l'adsorption des protéines 8-18

        8.5. Techniques : Dosages du type et de la quantité de protéines 8-22

        8.11. Lecture supplémentaire 8-75

        Chapitre 9 : Interactions cellulaires avec les biomatériaux 9-1

        9.1. Introduction : Interactions cellule-surface et fonctions cellulaires 9-2

        9.3. Environnement extracellulaire 9-14

        9.4. Les interactions cellule-environnement affectent les fonctions cellulaires 9-23

        9.5. Modèles d'adhésion, d'étalement et de migration 9-34

        9.6. Techniques : Essais pour déterminer les effets des interactions cellule-matériau 9-43

        9.12. Lecture supplémentaire 9-115

        Chapitre 10 : Implantation de biomatériaux et inflammation aiguë 10-1

        10.1. Introduction : Présentation de l'immunité innée et acquise 10-2

        10.2. Signes cliniques d'inflammation et leurs causes 10-5

        10.4. Rôle des autres granulocytes 10-11

        10.5. Fin de l'inflammation aiguë 10-16

        10.6. Techniques : Essais in vitro de la réponse inflammatoire 10-17

        10.12. Lecture supplémentaire 10-34

        Chapitre 11 : Cicatrisation des plaies et présence de biomatériaux 11-1

        11.1. Introduction : Formation du tissu de granulation 11-2

        11.2. Réaction aux corps étrangers 11-3

        11.3. Encapsulation fibreuse 11-4

        11.4. Inflammation chronique 11-7

        11.5. Quatre types de résolution 11-8

        11.6. Réparation vs régénération : cicatrisation des plaies cutanées 11-9

        11.7. Techniques : Essais in vivo de la réponse inflammatoire 11-12

        11.13. Lecture complémentaire 11-37

        Chapitre 12 : Réponse immunitaire aux biomatériaux 12-1

        12.1. Introduction : Présentation de l'immunité acquise 12-2

        12.2. Présentation de l'antigène et maturation des lymphocytes 12-4

        12.3. Cellules B et anticorps 12-8

        12.5. Le système du complément 12-14

        12.6. Réponses immunitaires indésirables aux biomatériaux 12-19

        12.7. Techniques : Dosages de la réponse immunitaire 12-25

        12.13. Lecture supplémentaire 12-51

        Chapitre 13 : Biomatériaux et thrombose 13-1

        13.1. Introduction : Présentation de l'hémostase 13-2

        13.2. Rôle des plaquettes 13-2

        13.3. Cascade de coagulation 13-5

        13.4. Moyens de limiter la formation de caillots 13-9

        13.5. Rôle de l'endothélium 13-11

        13.6. Tests d'hémocompatibilité 13-13

        13.12. Lecture complémentaire 13-33

        Chapitre 14 : Infection, tumorigenèse et calcification des biomatériaux 14-1

        14.1. Introduction : Aperçu des autres problèmes potentiels liés à l'implantation de biomatériaux 14-2


        Contenu

        Le terme « capital naturel » a été utilisé pour la première fois en 1973 par E.F. Schumacher dans son livre Petit est beau [7] et a été développé par Herman Daly, Robert Costanza et d'autres fondateurs de la science de l'économie écologique, dans le cadre d'une critique complète des lacunes de l'économie conventionnelle. [8] [9] Natural capital is a concept central to economic assessment ecosystem services valuation which revolves around the idea, that non-human life produces goods and services that are essential to life. Thus, natural capital is essential to the sustainability of the economy.

        In a traditional economic analysis of the factors of production, natural capital would usually be classified as "land" distinct from traditional "capital." The historical distinction between "land" and "capital" defined “land” as naturally occurring with a fixed supply, whereas “capital,” as originally defined referred only to man-made goods. (e.g., Georgism [10] [11] ) It is, however, misleading to view "land" as if its productive capacity is fixed, because natural capital can be improved or degraded by the actions of man over time (see Environmental degradation). Moreover, natural capital yields benefits and goods, such as timber or food, which can be harvested by humans. These benefits are similar to those realized by owners of infrastructural capital which yields more goods, such as a factory that produces automobiles just as an apple tree produces apples.

        Ecologists are teaming up with economists to measure and express values of the wealth of ecosystems as a way of finding solutions to the biodiversity crisis. [12] [13] [14] Some researchers have attempted to place a dollar figure on ecosystem services such as the value that the Canadian boreal forest's contribution to global ecosystem services. If ecologically intact, the boreal forest has an estimated value of US$3.7 trillion. The boreal forest ecosystem is one of the planet's great atmospheric regulators and it stores more carbon than any other biome on the planet. [15] The annual value for ecological services of the Boreal Forest is estimated at US$93.2 billion, or 2.5 greater than the annual value of resource extraction.

        The economic value of 17 ecosystem services for the entire biosphere (calculated in 1997) has an estimated average value of US$33 trillion per year. [16] These ecological economic values are not currently included in calculations of national income accounts, the GDP and they have no price attributes because they exist mostly outside of the global markets. [17] [18] The loss of natural capital continues to accelerate and goes undetected or ignored by mainstream monetary analysis. [19]

        Within the international community the basic principle is not controversial, although much uncertainty exists over how best to value different aspects of ecological health, natural capital and ecosystem services. Full-cost accounting, triple bottom line, measuring well-being and other proposals for accounting reform often include suggestions to measure an "ecological deficit" or "natural deficit" alongside a social and financial deficit. It is difficult to measure such a deficit without some agreement on methods of valuation and auditing of at least the global forms of natural capital (e.g. value of air, water, soil). [20]

        All uses of the term currently differentiate natural from man-made or infrastructural capital in some way. Indicators adopted by United Nations Environment Programme's World Conservation Monitoring Centre and the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) to measure natural biodiversity use the term in a slightly more specific way. According to the OECD, natural capital is “natural assets in their role of providing natural resource inputs and environmental services for economic production” and is “generally considered to comprise three principal categories: natural resources stocks, land, and ecosystems.”

        The concept of "natural capital" has also been used by the Biosphere 2 project, and the Natural Capitalism economic model of Paul Hawken, Amory Lovins, and Hunter Lovins. Recently, it has begun to be used by politicians, notably Ralph Nader, Paul Martin Jr., and agencies of the UK government, including its Natural Capital Committee and the London Health Observatory.

        Dans Natural Capitalism: Creating the Next Industrial Revolution [21] the author claims that the "next industrial revolution" depends on the espousal of four central strategies: "the conservation of resources through more effective manufacturing processes, the reuse of materials as found in natural systems, a change in values from quantity to quality, and investing in natural capital, or restoring and sustaining natural resources." [22]

        In June 2012 a 'natural capital declaration' (NCD) was launched at the Rio+20 summit held in Brazil. An initiative of the global finance sector, it was signed by 40 CEOs to 'integrate natural capital considerations into loans, equity, fixed income and insurance products, as well as in accounting, disclosure and reporting frameworks.' They worked with supporting organisations to develop tools and metrics to integrate natural capital factors into existing business structures. [23]

        In summary, its four key aims are to:

        • Increase understanding of business dependency on natural capital assets
        • Support development of tools to integrate natural capital considerations into the decision-making process of all financial products and services
        • Help build a global consensus on integrating natural capital into private sector accounting and decision-making
        • Encourage a consensus on integrated reporting to include natural capital as one of the key components of an organisation's success.

        In July 2016, the Natural Capital Coalition [24] (now known as Capitals Coalition) released the Natural Capital Protocol. [25] The Protocol provides a standardised framework for organisations to identify, measure and value their direct and indirect impacts and dependencies on natural capital. The Protocol harmonises existing tools and methodologies, and guides organisations towards the information they need to make strategic and operational decisions that include impacts and dependencies on natural capital.

        The Protocol was developed in a unique collaboration between 38 organisations who signed voluntary, pre-competitive contracts. This collaboration was led by Mark Gough, who is now the CEO of the Capitals Coalition. [26]

        The Protocol is available on a creative commons license and is free for organisations to apply.

        Environmental-economic accounts provide the conceptual framework for integrated statistics on the environment and its relationship with the economy, including the impacts of the economy on the environment and the contribution of the environment to the economy. A coherent set of indicators and descriptive statistics can be derived from the accounts that inform a wide range of policies.

        These include, but are not limited to:

        The System of Integrated Environmental and Economic Accounting (SEEA) contains the internationally agreed standard concepts, definitions, classifications, accounting rules and tables for producing internationally comparable statistics on the environment and its relationship with the economy. The SEEA is a flexible system in the sense that its implementation can be adapted to countries' specific situations and priorities. Coordination of the implementation of the SEEA and on-going work on new methodological developments is managed and supervised by the UN Committee of Experts on Environmental-Economic Accounting (UNCEEA). The final, official version of the SEEA Central Framework was published in February 2014.

        Some studies envisage a private sector natural capital 'ecosystem', including investors, assets and regulators. [27]

        Whilst measuring the components of natural capital in any region is a relatively straightforward process, both the task and the rationale of putting a monetary valuation on them, or on the value of the goods and services they freely give us, has proved more contentious. [28] Within the UK, Guardian columnist, George Monbiot, has been critical of the work of the government's Natural Capital Committee and of other attempts to place any sort of monetary value on natural capital assets, or on the free ecosystem services they provide us with. In a speech referring to a report to government which suggested that better protection of the UK's freshwater ecosystems would yield an enhancement in aesthetic value of £700m, he derided attempts 'to compare things which cannot be directly compared'. [29] He went on to say:

        These figures, ladies and gentlemen, are marmalade. They are finely shredded, boiled to a pulp, heavily sweetened . and still indigestible. In other words they are total gibberish.

        Others have defended efforts to integrate the valuation of natural capital into local and national economic decision-making, arguing that it puts the environment on a more balanced footing when weighed against other commercial pressures, and that 'valuation' of those assets is not the same as monetisation. [30] [31]


        Environnement

        Nos rédacteurs examineront ce que vous avez soumis et détermineront s'il faut réviser l'article.

        Environnement, the complex of physical, chemical, and biotic factors that act upon an organism or an ecological community and ultimately determine its form and survival.

        The Earth’s environment is treated in a number of articles. The major components of the physical environment are discussed in the articles atmosphere, climate, continental landform, hydrosphere, and ocean. The relationship between the principal systems and components of the environment, and the major ecosystems of the Earth are treated in the article biosphere. The significant environmental changes that have occurred during Earth’s history are surveyed in the article geochronology. The pollution of the environment and the conservation of its natural resources are treated in the article conservation. Hazards to life in the biosphere are discussed in the articles death, disease, and immune system.


        13.6: Conclusion and Resources - Biology

        This book is an adaptation of the CK-12 Foundation textbook “College Human Biology” (which can be found at https://www.ck12.org/book/ck-12-human-biology/) and was authored by Jean Brainard, Ph.D. , Rachel Henderson, Ph.D in 2016. College Human Biology by CK-12 Foundation is licensed as CC BY NC. I would like to wholeheartedly thank Dr. Brainard and Dr. Henderson as well as the CK-12 Foundation for their tremendous work in this area of open educational resources.

        The following changes were made to this book as a whole:

        • Canadian spellings were used.
        • Imperial measurements were changed to metric.
        • American statistics and examples were replaced with Canadian statistics and examples.
        • References to American governmental organizations were removed and replaced with Canadian organizations when appropriate.
        • Eurocentric/colonial images were replaced with images more representative of the diversity in student population.
        • Names in case studies were replaced to better represent the diversity in student population.
        • Images and diagrams were replaced with more appealing or higher quality graphics where applicable.
        • The supplementary videos at the end of each section were updated and expanded.
        • A selection of existing review questions were converted to self-marking H5P activities.
        • H5P activities/multimedia were inserted into sections to reinforce concepts.
        • Chapters that did not align with the British Columbia ABE Provincial Level Biology Curriculum were removed.
        • A glossary function was added, which shows definitions when students hover their mouse over a term.
        • The glossary section was expanded to include more vocabulary.
        • Learning objectives, review questions and summaries were colour-coded.
        • The following hyperlinks were created in the text:
          • People of note were linked to their page on Wikipedia.
          • Diseases and disorders were linked to a reliable information page (Mayo Clinic, CDC, etc.).

          The following chapter sections were created or substantially expanded:

          The following additions have been made to these chapters:

          Chapitre 3

          Section 3.5: Addition of Cultural Connection: Fats in Tanning

          Chapitre 4

          Section 4.4: Inclusion of vaping in the Feature: My Human Body about smoking

          Section 4.10 Addition of transition reaction as an intermediate step in aerobic cellular respiration

          Section 4.11 Addition of paragraph about fermentation in food production

          Section 4.11 Addition of Cultural Connection: Fermentation of Oolichan (candle fish) by Indigenous people in British Columbia

          Chapitre 5

          Section 5.3 Addition of Interactive Timeline of Pivotal Events in DNA Research

          Section 5.7 Addition of the paragraph Processing RNA

          Section 5.10 Addition of Cultural Connection: Agricultural Management of Corn by Indigenous People

          Chapitre 8

          Section 8.5 Organization of the structures of the brain into the regions of the hindbrain, midbrain and forebrain.

          Section 8.5 Addition of sections on the pons, medulla oblongata, reticular activating system, limbic system, hippocampus, and amygdala.

          Chapitre 9

          Section 9.2 Changed introductory paragraph to “Your Body the Chemist”

          Chapter 16

          Section 16.3 Changed introductory paragraph to “Surprising Uses of Pee”

          Chapter 18

          Section 18.8 Addition of paragraph “Bringing It All Together”


          Voir la vidéo: EXMD 1719 Biologie 7 Ecologie Théorie (Novembre 2021).