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    Une étude, dont les résultats intitulés «Evolutionary history and adaptation of a human pygmy population of Flores Island, Indonesia» ont été publiés dans la revue Science, a cherché à voir s'il existait un lien entre la taille n'excédant pas 1m50 d'une population pygmée habitant sur l'île de Florès (Indonésie) et celle de leurs lointains prédécesseurs sur cette île il y a plusieurs dizaines de milliers d'années, caractérisée par sa très petite taille (il ne mesurait pas plus d'1,05 m) et faisant partie d'une «espèce humaine aujourd'hui disparue, l'Homme de Florès».

     

    Notons tout d'abord que l'île de Florès est «le seul exemple où le nanisme insulaire a frappé deux fois les hominines». Pour ce qui concerne l'Homme de Florès, qui «a été découvert il y a une quinzaine d'années», on «connaît ses caractéristiques physiques et on estime qu'il vivait sur cette île il y a entre 100.000 et 60.000 ans». Cependant, comme les conditions de conservation en milieu tropical sont très difficiles, jusqu'ici son ADN n'a pu être séquencé.

     

    Dans ce contexte, l'étude ici présentée a été entreprise dans l'espoir de «trouver une résurgence de l'Homme de Florès dans l'ADN des populations habitant aujourd'hui le même territoire» en partant de l'idée «que différentes espèces d'hominines ont pu se croiser et se mélanger» de sorte qu'en «séquençant l'ADN des populations pygmées actuelles de l'île», des traces d'ADN inconnues «qui auraient pu être assimilées à celui de l'Homme de Florès» auraient pu être détectées.

     

    Au bout du compte, «si des marques d'introgression ont bien été retrouvées, il s'agissait de deux espèces déjà identifiées», dont la réminiscence dans les génomes des populations modernes avaient déjà été découverte, «à savoir Néandertal (croisé par nos ancêtres il y a 40.000 ans au Proche-Orient) et Dénisova (qui vivait il y a 70.000 ans en Asie et a croisé au moins à deux reprises les premières populations sapiens d'Asie)».

     

    Pour le moment, «le mystère de l'homme de Florès reste donc entier»: l'hypothèse la plus probable «est de voir dans cette population des descendants des Homo erectus qui peuplait l'Asie depuis un million d'années (et qui ont fini par disparaître il y a environ 140.000 ans)». Suivant «un phénomène évolutif assez courant», en s'isolant, «leur morphologie se serait adaptée»: en effet, «sur les îles, les petites espèces ont tendance à grandir et les grandes à rapetisser».

     

    Pour ce qui concerne la population pygmée actuelle de l'île de Florès, l'étude a mis au jour «des traces d'adaptations dans le génome» propre à la petite taille. De ce fait, l'enjeu, désormais, est de rechercher ces gènes «dans d'autres populations de petite taille en Asie, pour comprendre si ce sont les mêmes mécanismes qui les ont toutes conduites à rapetisser».

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «Social interactions impact on the dopaminergic system and drive individuality» ont été publiés dans la revue Nature Communications, a permis de montrer que, chez les souris, certains traits de caractère stables peuvent s'inscrire dans l'activité même des neurones d'un individu et se voir modifiés lorsque change la composition de son groupe.

     

    L'idée que l'individualité (définie «comme l'ensemble des différences de comportement relativement stables dans le temps entre individus d'une même espèce») «n'est pas le propre de l'Homme» a pu au départ «rebuter les biologistes», mais, aujourd'hui, il est «admis qu'elle se rencontre chez toutes les espèces animales».

     

    Bien que le processus dit d'individuation soit sous-tendu «par des composantes génétiques et développementales», cette étude fait en réalité apparaître, chez la souris, «que l'environnement social et l'activité de certains neurones ont aussi un rôle déterminant dans l'émergence d'individus distincts».


    Pour arriver à cette conclusion, la vie des habitants de 'Souris City' a été analysée: plus précisément, 'Souris City' est «un dispositif expérimental novateur offrant deux lieux de vie en commun aux animaux, et la possibilité de leur faire passer un test un par un, sans intervention humaine».

     

    Différentes 'personnalités' parmi les souris ont été identifiées à partir du test: il consistait à les confronter à un labyrinthe en T «où elles devaient choisir entre deux bras menant, à de l'eau normale pour l'un ou à de l'eau sucrée pour l'autre». Comme les deux positions étaient alternées régulièrement, deux stratégies radicalement différentes ont émergé face à ce problème: «certaines souris variaient très souvent leur choix, d'autres presque jamais».

     
    Il est d'abord apparu «que le type de comportement adopté par chaque individu était corrélé au fonctionnement des neurones producteurs de dopamine, impliqués notamment dans la prise de décision» (par exemple, les souris qui alternaient le plus «présentaient une activité dopaminergique plus faible»). L'étude en conclut «qu'il y a une inscription biologique de l'individualité des souris».


    Ensuite, «pour comprendre le rôle de l'environnement social des souris sur le développement de ces différentes individualités», la composition des groupes de Souris City a été modifiée. Plus précisément, les individus qui adoptaient la même stratégie au test ont été regroupés: «ceux qui alternaient peu d'un côté, et ceux qui alternaient beaucoup d'un autre».

     

    Il a alors été constaté «après quelques semaines», que «les rôles étaient redistribués au sein de chaque groupe» puisque «certaines souris variant peu leur choix étaient devenues les plus exploratrices de leur nouveau groupe, et vice versa». En outre, «ce changement de comportement est corrélé à une modification de l'activité du système dopaminergique des souris».

     

    En conséquence, ces observations laissent penser «que, loin d'être figés, les mécanismes de prise de décision, les registres comportementaux, mais aussi le niveau d'activité des structures nerveuses de chaque individu s'adaptent en fonction de la structure sociale dans laquelle ils évoluent».

     

    Ainsi, en prouvant «que l'environnement social contribue aux différences entre les individus», cette étude «a des implications en sociologie, en psychologie, en biologie mais aussi en médecine» puisque, en particulier, les facteurs sociaux ont «un rôle dans le développement de pathologies psychiatriques telles que l'addiction».

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «Geothermal heat flux reveals the Iceland hotspot track underneath Greenland» ont été publiés dans la revue Geophysical Research Letters, a permis, grâce à une technique ingénieuse de mesurer le flux de chaleur à travers la croûte sous l'inlandsis du Groenland et de révéler la trace de la dérive de l'île au-dessus du point chaud de l'Islande.

     

    Rappelons tout d'abord que plus de 80 % de la surface du Groenland est couverte d'un inlandsis «où la glace a une épaisseur pouvant atteindre les trois kilomètres environ». Afin de mesurer le flux de chaleur à travers la croûte malgré cette difficulté, l'étude ici présentée, est partie «des mesures du champ magnétique et du champ de gravité au-dessus du Groenland».

     

    Plus précisément, comme «un flux de chaleur anormalement élevé sous et à l'intérieur d'une croûte va faire se dilater les roches, et parfois les chauffer tellement que les minéraux magnétiques qu'elles peuvent contenir vont passer au-dessus de leur point de Curie» (*) et «cesser de devenir spontanément aimantées», on peut «remonter au flux de chaleur et à la distribution de température sous le Groenland en mesurant des anomalies dans le champ de gravité et dans le champ magnétique».

     

    Il est ainsi apparu «nettement dans la carte du flux de chaleur dressée par les géophysiciens» une bande «plus chaude au sud et plus froide au nord, bien que globalement plus chaude que le reste du Groenland». L'existence de cette bande peut s'expliquer, «dans le cadre de la théorie de la tectonique des plaques», comme étant la trace «d'un passage au cours des derniers 100 millions d'années environ du Groenland au-dessus du point chaud occupant actuellement l'Islande et qui par définition, comme pour Hawaï et une vingtaine d'autres régions volcaniquement actives sur Terre, reste relativement fixe alors que les plaques se déplacent».

     

    Cette étude ouvre ainsi des perspectives intéressantes d'applications de cette technique, puisqu'elle peut être transposée à d'autres régions du globe et «même à d'autres planètes dans le Système solaire, par exemple à Mars où l'existence d'une possible tectonique des plaques anciennes se pose».

     

    Lien externe complémentaire (source Wikipedia)

    (*) Température de Curie

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «Mechanical contribution of secondary phloem to postural control in trees: the bark side of the force» ont été publiés dans la revue New Phytologist, a permis de montrer que, chez plusieurs espèces d'arbres, l'écorce est aussi impliquée dans la génération de contraintes mécaniques qui contrôle la posture verticale (verticalité) des arbres, alors que les scientifiques ont longtemps pensé que ce système moteur n'était contrôlé que par les forces internes du bois.

     

    Comme la position verticale est instable, aussi bien pour les hommes que pour les arbres, «des mécanismes sont nécessaires pour contrer l'effet de la gravité»: ainsi, «pour assurer leur croissance verticale, les arbres ont besoin à la fois d'un système 'squelettique', qui est obtenu par la rigidité et la résistance du tronc, et d'un système 'moteur' pour contrôler leur posture en générant des forces compensant l'effet de la gravité».

     

    Si la fonction squelettique de l'écorce a déjà été établie, jusqu'ici «sa fonction motrice (en tant que 'muscle' de l'arbre) a généralement été ignorée dans les études biomécaniques et écologiques, le bois étant considéré comme le seul tissu de l'arbre ayant des fonctions mécaniques actives».

     

    Pour sa part, l'étude ici présentée a observé des espèces tropicales cultivées «de façon inclinée» pour comprendre le rôle de l'écorce. Il est constaté que «dans la tige de ces jeunes arbres tuteurés se développent des forces, qui entrainent immédiatement une courbure de la tige quand le tuteur est supprimé» et il est apparu que, chez certaines espèces, «quand l'écorce de la tige est enlevée, cette courbure est annulée ce qui démontre que les forces responsables du redressement sont localisées dans l'écorce».

     
    En fait, «le mécanisme générant ces forces est lié à la structure particulière de l'écorce, où les fibres sont organisées sous forme de treillis». Comme «lors de la croissance en épaisseur de la tige, le développement des couches de bois fait augmenter la circonférence de l'écorce», cette organisation en treillis des fibres dans l'écorce «est telle que cette contrainte génère des forces orientées le long de la tige».

     

    Plus précisément, «si la tige est inclinée, la croissance est plus rapide du côté supérieur de la tige, conduisant à une asymétrie des forces générées» qui «permet à la tige de se courber vers le haut». Ainsi, «chez cinq des neuf espèces d'arbres étudiées, la génération des forces permettant à l'arbre de lutter contre la gravité» n'est pas «due uniquement à la maturation des parois des cellules du bois», mais également «à la poussée du bois sur ce treillis de fibres, astucieusement organisé dans l'écorce».


    La capacité de la nature à résoudre «un nombre infini de problèmes d'ingénierie», fournit une fois de plus, une source de bioinspiration: en effet, «la nécessité des arbres à pousser verticalement en optimisant l'organisation de leurs tissus» devrait pouvoir trouver des applications dans la science des matériaux.

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «All-optical machine learning using diffractive deep neural networks» ont été publiés dans la revue Science, a permis, grâce à l'impression 3D, de créer un réseau neuronal profond, baptisé 'réseau neuronal profond diffractif', qui fonctionne non pas à l'électricité mais avec de la lumière.

     

    Rappelons tout d'abord que dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), «l'apprentissage profond (deep learning)» est une technique qui «repose sur plusieurs méthodes d'apprentissage automatique (machine learning) pour entraîner des systèmes à partir de divers types de données grâce auxquelles ils vont élaborer des modèles de représentation et d'abstraction qui serviront ensuite à interpréter des informations dont ils n'ont pas une connaissance préalable».

     

    La notion de profondeur découle du fait que «le deep learning utilise différentes couches de traitement des données», des couches intriquées de sorte que «les informations produites en sortie par l'une servant de point de départ pour la suivante, etc.». Comme «les réseaux de neurones artificiels multicouches utilisent cette architecture», grâce à cet «apprentissage profond» de «grands progrès dans la reconnaissance faciale, vocale et audio, le traitement du langage, le filtrage des réseaux sociaux et l'analyse d'images médicales» ont été accomplis.

     

    Alors que jusqu'ici «les systèmes d'apprentissage profond s'exécutent sur des ordinateurs tout ce qu'il y a de plus classique», le réseau neuronal profond présenté dans cette étude «n'a pas besoin d'électrons mais seulement de lumière», car «il utilise des composants passifs qui vont remplir certaines fonctions selon la manière dont ils ont été agencés».

     

    Concrètement, ces composants passifs sont des «plaquettes translucides fabriquées par impression 3D qui sont recouvertes de milliers de pixels en relief» où «chaque plaquette représente une couche du réseau neuronal» et où les neurones artificiels sont «les pixels qui vont soit réfléchir soit transmettre la lumière selon un certain angle». Dans cette étude, «cinq plaquettes disposées face à face en rangée avec un espace entre elles, comme des dominos» ont été utilisées.

     

    Pour tester le système, il lui a été demandé «de reconnaître des chiffres entre 0 et 9», la phase d'entraînement préalable de ce réseau neuronal ayant été faite «sur un ordinateur à partir d'une base de données de 55.000 images de nombres»: plus précisément, «les connexions créées entre chaque couche de neurones artificiels» ont été identifiées et converties «en pixels chargés de diriger la lumière de manière similaire», puis matérialisés par impression 3D.

     

    Chaque chiffre était projeté, lors du test, «par un laser à l'aide d'un masque imprimé en 3D placé devant la première couche», la lumière cheminait alors «à travers les autres couches du réseau neuronal en allant se concentrer sur des zones spécifiques». En dernier lieu des photodétecteurs «situés à l'autre extrémité du réseau récupéraient le signal lumineux de sortie puis livraient la réponse». Réalisé «avec des milliers de chiffres», le test «a atteint une précision de près de 95 %».

     

    Néanmoins «de nombreuses contraintes techniques demeurent»: d'abord, «il faut un alignement très précis des plaquettes pour que le jeu de lumière puisse reproduire les interconnexions neuronales avec efficacité», et ensuite, «le système de reconnaissance ne fonctionne qu'avec un seul objet qu'il faut préalablement imprimer en 3D sur un masque avant de le projeter».

     

     


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