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    Une étude, dont les résultats intitulés «Atlantic Multidecadal Oscillations drive the basin-scale distribution of Atlantic bluefin tuna» ont été publiés dans la revue Science Advances, a permis d'expliquer la disparition passée en Europe du Nord du thon rouge de l’Atlantique (Thunnus thynnus) et son retour actuel par un phénomène climatique cyclique et naturel, connu sous le nom d’oscillation multi-décennale Atlantique, ou AMO (*), qui influence l’océan Atlantique à grande échelle.

     

    Rappelons tout d'abord que le thon rouge de l’Atlantique, qui est «une des espèces de poisson les plus emblématiques de nos océans et les plus commercialement exploitées, mais aussi une des plus menacées», avait autrefois été «pêchée abondamment en Manche et mer du Nord». En fait, l’espèce «avait rapidement disparu de cette zone au début des années 1960», avant de revenir en Europe du Nord depuis quelques années.

     

    Pour sa part, l'étude ici présentée «montre que la variabilité hydroclimatique à large échelle spatiale, et notamment les phases d’alternance positives et négatives de l’AMO, explique la présence ou l’absence de ce grand prédateur en Manche et mer du Nord». Pour le prouver, l'étude a examiné «l’intensité des captures de thon rouge dans l’océan Atlantique Nord-Est au cours des derniers siècles» et «les changements de distribution spatiale de l’espèce». Il est ainsi apparu «sans équivoque» que «l’AMO module les fluctuations d’abondance du thon rouge et contrôle sa distribution géographique».

     

    Soulignons ici que l’AMO est «une oscillation naturelle des températures océaniques de surface dans l’Atlantique», alternant «phases chaudes et froides sur des périodes de temps de l’ordre de 70 ans, avec des différences de température entre ces phases légèrement inférieures à 1°C». Ce phénomène en apparence léger «affecte des processus atmosphériques et océanographiques complexes dans l’ensemble de l’hémisphère Nord, comme l’intensité et la direction des courants océaniques, les alternances sardine/hareng en Manche, les épisodes de précipitations ou encore l’intensité et la fréquence des ouragans».

     

    Comme «la production primaire planctonique (la base du réseau trophique en milieu marin)» est très sensible à la température, «les variations de l’AMO peuvent induire des conséquences notables sur les systèmes biologiques», en particulier le thon rouge. Ainsi, «lors d’une phase positive (chaude) de l’AMO, le thon rouge remonte jusqu’au Groenland, l’Islande et la Norvège à la recherche de nourriture; il se fait alors plus rare dans les régions sud et centrale de l’Atlantique», tandis que «lors d’une phase négative (froide), le thon rouge explore davantage les zones tropicales (Atlantique Ouest, central et Sud) et ne franchit que très rarement la latitude 45°N».

     

    Comme, depuis 1995, l’AMO est «dans la phase positive de son cycle et comme «des bancs de thon rouge réapparaissent régulièrement dans les eaux côtières de la Grande-Bretagne», on estime «que le thon rouge va continuer de migrer dans les eaux nordiques et en mer du Nord jusqu’à ce que l’AMO entre de nouveau dans sa phase négative». Néanmoins, «le réchauffement global de l’océan pourrait limiter les futurs effets d’une phase négative de l’oscillation» de sorte que «l’espèce pourrait alors perdurer en Manche et mer du Nord».

     

    D'autre part, «les effets conjugués d’une augmentation des températures de l’océan (induite par le changement climatique) et d’une phase positive de l’AMO pourraient affecter le recrutement de l’espèce en Méditerranée, impactant son abondance». De ce fait, le thon rouge pourrait «quitter la mer Méditerranée, son site de reproduction principal et zone majeure de son exploitation commerciale».

     

    En fin de compte, «bien que le retour du thon rouge en Europe du Nord pourrait inciter les gestionnaires de pêcheries à relaxer les quotas actuels de pêche, l’abondance totale de l’espèce n’aurait pas nécessairement augmenté», car «seule sa distribution spatiale aurait été modifiée, les augmentations locales d’abondance dans certaines zones étant probablement compensées par des diminutions locales dans d’autres régions».

     

    En conséquence, il serait «dangereux d’acter trop hâtivement l’augmentation des quotas de pêche» et il est important de mener «un examen plus approfondi de l’origine des causes de variations d’abondance du thon rouge» sur «l’ensemble des zones où l’espèce est actuellement observée».

     

     

    Lien externe complémentaire (source Wikipedia)

    (*) Oscillation atlantique multidécennale (AMO)

     

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «The Primordial Solar wind as a Sculptor of Terrestrial Planet Formation» sont publiés dans la revue The Astrophysical Journal Letters et disponibles en pdf, a permis de proposer une explication à l'absence d'objets entre Mercure et le Soleil.

     

    Indiquons tout d'abord que, «bien que l’on sache maintenant qu’il n’y a pas de planètes entre Mercure et le Soleil», le curieux vide en astéroïdes pose d'autant plus problème que de très nombreuses exoplanètes ont été découvertes «sur des orbites qui, comparées au cas du Système solaire, seraient à l’intérieur de l’orbite de Mercure dont la taille est d’environ 0,38 unité astronomique» et que «des simulations numériques ont montré qu’il y avait bel et bien des orbites stables pour des astéroïdes à des distances comprises entre 0,06 et 0,21 UA».

     

    Pour résoudre ce mystère de l'absence d'objet entre Mercure et le Soleil, l'étude ici présentée propose une solution qui «fait intervenir le vent solaire et le mécanisme de migration planétaire». L'idée de base est que «les planétésimaux (en quelque sorte les briques de la construction planétaire) occupant la région entre le Soleil et Mercure, auraient été éjectés sur des orbites plus éloignées, inhibant donc la formation planétaire faute de matériaux pour l’alimenter dans cette région».

     

    Plus précisément, «au cours des premières dizaines de millions d’années de la formation du Système solaire, le vent solaire canalisé par les lignes de champs magnétiques en spirale du Soleil était bien plus fort qu’aujourd’hui». Les calculs effectués dans cette étude permettent «d’évaluer l’effet de ce souffle sur des objets dont les tailles sont respectivement de 10 m, 100 m et 1.000 m, situés entre 0,1 UA et l’orbite de Mercure (0,38 UA)» sur «une période de 100 millions d’années, durée évaluée de la formation des planètes rocheuses», car «les géantes gazeuses, comme Jupiter et Saturne, doivent se former en un temps plus court, une dizaine de millions d’années tout au plus en général».

     

    Au bout du compte, les simulations numériques «montrent que ces corps ont tendance à être éjectés loin du Soleil». Concrètement, «l’effet n’est pas important pour des corps d’environ 1.000 mètres qui vont seulement migrer au total à 0,2 UA environ mais il le devient pour ceux d’environ 100 mètres, car en 3 millions d’années seulement ils se retrouveront au-delà de 0,3 UA».

     

    Si «quelques planétésimaux de grande taille auraient pu se former tout de même et conduire à la formation d’embryons planétaires de 1.000 km», d'après l'étude «un apport massif (l’équivalent de 10 à 20 masses terrestres au total) en planétésimaux venant des régions plus éloignées du Soleil se serait produit en raison d’une migration supposée de Jupiter vers le Soleil». Cette migration aurait été suivie d’une «marche arrière» en raison «de la croissance rapide de Saturne qui aurait, par son champ de gravitation, rappelé Jupiter (des migrations des géantes ont été postulées dans le cadre du fameux modèle de Nice complété par celui du Grand Tack)».

     

    Alors de nombreuses collisions se seraient produites, «faisant décroître les tailles des objets formés (notamment au-dessus de 100 km de diamètre) par fragmentation jusqu’à ce qu’ils atteignent 100 mètres tout au plus». Au minimum le processus de formation planétaire aurait été freiné «permettant à MercureVénus et la Terre de devenir plus massifs» de sorte que, par l’effet de leurs masses, cela aurait «conduit les plus gros corps à être injectés sur des orbites plus lointaines, voire à être carrément éjectés du Système solaire». En conséquence, ces processus «auraient sculpté le jeune Système solaire au point de le rendre quelque peu singulier» dans la Voie lactée.

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «Higher-Order Thalamocortical Inputs Gate Synaptic Long-Term Potentiation via Disinhibition» ont été publiés dans la revue Neuron, a permis de montrer avec précision comment une boucle de rétroaction avec des régions cérébrales profondes, dont dépendent les mécanismes d’apprentissage synaptique dans le cortex cérébral, permet le renforcement synaptique en activant et désactivant des neurones inhibiteurs particuliers.

     

    Rappelons tout d'abord que «le cortex (la zone externe et la plus grande du cerveau) est important pour les fonctions cognitives supérieures, les comportements complexes, la perception et l’apprentissage»: concrètement, «dès qu’un stimulus sensoriel se produit, le cortex traite et filtre l’information avant d’en renvoyer les aspects les plus pertinents aux autres régions du cerveau». Comme «certaines d’entre elles renvoient à leur tour de l’information au cortex», elles constituent des boucles, appelées systèmes de rétroaction, qui «sont essentielles au fonctionnement des réseaux corticaux et à leur adaptation aux nouvelles informations sensorielles».

     

    En réalité, «lors de l’apprentissage perceptuel (ou l’amélioration de la capacité à répondre à un stimulus sensoriel), les circuits neuronaux doivent d’abord évaluer l’importance de l’information sensorielle reçue puis affiner la façon dont elle sera traitée à l’avenir». Dans ce cadre, «les systèmes de rétroaction confirment dans une certaine mesure que les synapses responsables de la transmission de l’information à d’autres régions du cerveau l’ont fait correctement».

     

    Dans ce contexte, un circuit de rétroaction lié aux moustaches de la souris a été isolé: en effet, ces moustaches, spécialisées dans la détection tactile, «jouent un rôle essentiel dans la capacité de l’animal à comprendre son environnement direct». Concrètement, «la partie du cortex qui traite les informations sensorielles des moustaches optimise continuellement ses synapses afin d’intégrer de nouveaux aspects de l’environnement tactile de l’animal».

     

    Comme il s'agit d'un «modèle intéressant pour comprendre le rôle des systèmes de rétroaction dans les mécanismes d’apprentissage synaptique», l'étude ici présentée a utilisé des électrodes pour mesurer l’activité électrique des neurones dans le cortex» du circuit de rétroaction lié aux moustaches, qui a été isolé. Un input sensoriel a alors été «simulé en stimulant une partie spécifique du cortex qui traite cette information» et le circuit de rétroaction a été contrôlé, par un faisceau lumineux.

     

    En fait, ce modèle ex vivo «a permis de contrôler la rétroaction indépendamment de la stimulation sensorielle, ce qui est impossible à faire in vivo». Pour comprendre comment l’interaction entre la stimulation et la rétroaction «mène au renforcement synaptique», il a été «essentiel de déconnecter cette stimulation de la rétroaction».

    Il est apparu «que les deux composants, lorsqu’ils sont déclenchés séparément, activent un large éventail de neurones» tandis que «lorsqu’ils sont activés simultanément, certains neurones réduisent au contraire leur activité». Il faut «noter que les neurones inhibés lorsque la stimulation sensorielle et la rétroaction se produisent simultanément inhibent habituellement les neurones importants pour la perception»; autrement dit, il s'agit d'une «inhibition de l’inhibition ou une désinhibition».

     

    Ainsi, «ces neurones agissent comme s’ils ouvraient une porte normalement fermée pour l’information entrante, et qui s’ouvre grâce à la boucle de rétroaction», ce qui «permet de renforcer les synapses qui traitent l’information sensorielle primaire». Au bout du compte, cette étude a pu «identifier la façon dont la rétroaction optimise les connexions synaptiques afin de mieux interpréter les informations futures».

     

    Désormais, l'objectif est de «vérifier si les neurones inhibiteurs se comportent comme prévu lorsqu’une souris a besoin d’intégrer de nouvelles informations sensorielles ou lorsqu’elle découvre de nouveaux aspects dans son environnement tactile».

     

    Soulignons aussi que ce type de travail pourrait être utile «pour l’apprentissage autonome, une branche du machine learning qui conçoit des circuits capables de s’auto-organiser et d’optimiser le traitement des nouvelles informations». Il pourrait ainsi permettre d'esquisser «un pas supplémentaire vers la création de programmes de reconnaissance vocale ou faciale encore plus efficaces».

     

     


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    Une étude, dont les résultats intitulés «Fluidization-mediated tissue spreading by mitotic cell rounding and non-canonical Wnt signalling» ont été publiés dans la revue Nature Cell Biology, a permis de décrire pour la première fois un phénomène, baptisé 'transition de fluidité', prévu en théorie et par les modèles, qui se produit dans un organisme réel et vivant, celui du poisson-zèbre.

     

    Notons tout d'abord que «le poisson-zèbre se prête particulièrement bien aux études sur l’embryon car ce dernier est transparent et se développe à l’extérieur de la mère». Pour observer ses propriétés mécaniques, une pression a été exercée «sur les tissus à l’aide d’une pipette en mesurant sa vitesse de déformation: plus elle est lente, plus il est visqueux, plus le tissu est liquide, plus la déformation est rapide».

     

    La répétition de cette expérience «à plusieurs étapes du développement», a fait apparaître que les tissus se fluidifiaient soudainement à un moment très spécifique, lorsque le blastoderme (membrane recouvrant le vitellus) change de forme pour donner un amas en forme de dôme». Le problème se pose alors de savoir «comment et pourquoi» les tissus du poisson-zèbre deviennent liquides.

     

    La réponse est que, si «dans un tissu visqueux, les cellules sont en contact étroit les unes avec les autres», lors de la division, «elles changent de forme pour devenir plus rondes et se détachent de leurs voisines», de sorte que «plus elles se divisent, plus elles perdent de connexions, jusqu’à ce que le blastoderme devienne soudainement liquide».

     

    En fait, ce «changement purement mécanique et non biologique» ne concerne «que la région centrale du blastoderme: les cellules activent dans le même temps un signal limitant la propagation de la fluidification à toute la membrane afin de maintenir la cohésion générale de l’embryon». Cependant, si l'on empêche ce passage à l’état liquide, cela «conduit à un arrêt du développement de l’embryon».

     

    Au bout du compte, cette étude pourrait «avoir des répercussions théoriques beaucoup plus larges» que le cas du poisson-zèbre, car «le passage très soudain de l’état visqueux à l’état fluide dans le blastoderme ressemble à un phénomène bien connu de la physique: la transition de phase» qui se produit, par exemple, lors de la fusion de la glace. Comme rien de tel n'avait été observé jusqu’ici dans un tissu vivant, si cette 'transition de fluidité» était «confirmée comme transition de phase», ce serait «un rapprochement inédit de la physique et de la biologie».

     

     


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    Voici un récapitulatif, correspondant à la fin du quatrième trimestre 2018, des catalogues d'exoplanètes présentés par le site:

    http://exoplanet.eu/catalog/

     

    Au 31 décembre 2018, les catalogues de ce site donnaient:

     

    Général:

    3946 planètes, 2945 systèmes planétaires, 650 systèmes planétaires multiples

     

    Vitesse radiale:

    798 planètes, 593 systèmes planétaires,144 systèmes planétaires multiples

     

    Astrométrie:

    6 planètes, 6 système planétaire, 0 système planétaire multiple

     

    Transits:

    2889 planètes, 2167 systèmes planétaires, 472 systèmes planétaires multiples

     

    Microlentille:

    87 planètes, 82 systèmes planétaires, 3 systèmes planétaires multiples

     

    Imagerie:

    110 planètes, 90 systèmes planétaires, 3 systèmes planétaires multiples

     

    Chronométrage (pulsar):

    34 planètes, 28 systèmes planétaires, 5 systèmes planétaires multiples

     

    TTV(variation de temps de transit):

    9 planètes, 8 systèmes planétaires, 1 systèmes planétaires multiples

     

    Autres:

    14 planètes, 13 systèmes planétaires, 1 systèmes planétaires multiples

     

    Non confirmées:

    213 planètes, 177 systèmes planétaires,17 systèmes planétaires multiples

     

    A partir de ces données et de données précédentes, j'ai calculé les

    Taux de variation suivants:

     

    Catalogues

    Au 31

    déc.

    2017

    Taux de variation

    sur un an

    Au 31

    déc.

    2018

    Taux de variation

    sur un an

    Ensemble des candidats compagnons

    3726

    4,75%

    3946

    5,90%

    Systèmes planétaires

    2792

    4,65%

    2945

    5,48%

    Systèmes planétaires multiples

    622

    3,49%

    650

    4,50%

    Exoplanètes détectées par vitesses radiales

    741

    6,62%

    798

    7,69%

    Systèmes planétaires correspondant aux détections par vitesses radiales

    551

    5,35%

    593

    7,62%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux détections par vitesses radiales

    133

    6,40%

    144

    8,27%

    Planètes observées par transits

    2780

    3,08%

    2889

    3,92%

    Systèmes planétaires correspondants aux transits

    2083

    3,17%

    2167

    4,03%

    Appartenance des transits à des systèmes planétaires multiples

    459

    1,77%

    472

    2,83%

    Exoplanètes détectées par microlentille

    65

    25,00%

    87

    33,85%

    Systèmes planétaires correspondant aux détections par microlentille

    63

    26,00%

    82

    30,16%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux détections par microlentille

    2

    0,00%

    3

    50%

    Exoplanètes détectées par imagerie

    92

    21,05%

    110

    19,57%

    Systèmes planétaires correspondant aux détections par imagerie

    85

    19,72%

    90

    5,88%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux détections par imagerie

    5

    66,67%

    3

    -40%

    Exoplanètes détectées par chronométrage

    28

    16,67%

    34

    21,43%

    Systèmes planétaires correspondant aux détections par chronométrage

    22

    15,79%

    28

    27,27%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux détections par chronométrage

    5

    25,00%

    5

    0,00%

    Exoplanètes détectées par TTV (variation de temps de transit)

    7

    0,00%

    9

    28,57%

    Systèmes planétaires correspondant aux exoplanètes détectées par TTV

    6

    0,00%

    8

    33,3%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux exoplanètes détectées par TTV

    1

    0,00%

    1

    0,00%

    Exoplanètes non confirmées ou réfutées

    207

    -1,43%

    213

    2,90%

    Systèmes planétaires correspondant aux exoplanètes non confirmées ou réfutées

    176

    -6,38%

    177

    0,57%

    Systèmes planétaires multiples correspondant aux exoplanètes non confirmées ou réfutées

    17

    -5,56%

    17

    0,00%

     

    Ces données sont à comparer à celles mises en ligne il y a un an:

    http://adsedelacreativite.eklablog.com/exoplanetes-statistiques-concernant-l-etat-des-decouvertes-a-la-fin-du-a135359698

     

    Comparaisons par rapport aux années précédentes,

    en particulier par rapport à 2017

     

    Proportion de

    % 2014

    % 2015

    % 2016

    % 2017

    % 2018

    Rejets cumulés d'exoplanètes par rapport aux exoplanètes proposées cumulées

    (Ensemble + rejetés)

    9,73

    %

    8,92

    %

    5,57

    %

    5,26

    %

    5,12

    %

     

     

    Proportion d'exoplanètes cumulées

    % 2015

    % 2016

    % 2017

    % 2018

    détectées par vitesse radiale par rapport à l'ensemble

    30,92%

    19,54%

    19,89%

    20,22%

    observées par transit par rapport à l'ensemble

    62,42%

    75,82%

    74,61%

    73,21%

    détectées par microlentille par rapport à l'ensemble

    2,11%

    1,46%

    1,74%

    2,20%

    détectées par imagerie par rapport à l'ensemble

    3,09%

    2,14%

    2,47%

    2,79%

    détectées par chronométrage par rapport à l'ensemble

    1,13%

    0,67%

    0,75%

    0,86%

    détectées par

    TTV par rapport à l'ensemble

    0,24%

    0,20%

    0,19%

    0,23%

     

     

    Proportion de

    % 2014

    % 2015

    % 2016

    % 2017

    % 2018

    Systèmes planétaires du catalogue des détections par vitesse radiale par rapport aux exoplanètes détectées

    75,04

    %

    74,80

    %

    75,25

    %

    75,25

    %

    74,31

    %

    Systèmes planétaires multiples du catalogue des détections par vitesse radiale par rapport aux systèmes planétaires détectées

    23,69

    %

    23,52

    %

    23,90

    %

    24,14

    %

    24,28

    %

     

    Il faut également rappeler tout l'intérêt du travail présenté sur le site PHL (Planetary Habitability Laboratory): il porte à la connaissance du public des statistiques variées sur les exoplanètes:

    https://sites.google.com/a/upr.edu/planetary-habitability-laboratory-upra/projects/habitable-exoplanets-catalog/stats

     

    Le pointage des mondes potentiellement habitables doit être tout particulièrement souligné:

    https://sites.google.com/a/upr.edu/planetary-habitability-laboratory-upra/projects/habitable-exoplanets-catalog

     

    Pour finir, voici trois tableaux tirés d'une partie de ces données qui montrent leurs variations en comparaison avec l'année précédente.

     

    Systèmes

    Nombres de planètes au 31

    décembre 2017

    Taux de variation

    sur un an

    Nombres de planètes au 31

    décembre 2018

    Taux de variation

    sur un an

    1 planète

    2209

    4,40%

    2266

    2,58%

    2 planètes

    419

    1,95%

    426

    1,67%

    3 planètes

    136

    4,62%

    140

    2,94%

    4 planètes

    46

    0,00%

    47

    2,17%

    5 planètes

    16

    0,00%

    17

    6,25%

    6 planètes

    7

    16,67%

    7

    0%

    7 planètes

    3

    200,00%

    2

    -33,3%

    8 planètes

    0

    -

    1

    -

     

    Classement suivant la température

    Nombres de planètes au 31 décembre 2017

    Taux de variation annuelle

    Nombres de planètes au 31 décembre 2018

    Taux de variation annuelle

    Ensemble des compagnons planétaires

    3782

    4,04%

    3875

    2,46%

    Systèmes planétaires

    2836

    4,04%

    2906

    2,47%

    Exoplanètes chaudes

    3181

    2,61%

    3251

    2,20%

    Exoplanètes tièdes

    230

    3,60%

    233

    1,30%

    Exoplanètes froides

    327

    15,96%

    345

    5,50%

    Exoplanètes non classées

    44

    41,94%

    46

    4,55%

     

    Habitabilité

    Nombres de planètes au 31 décembre 2017

    Taux de variation annuelle

    Nombres de planètes au 31 décembre 2018

    Taux de variation annuelle

    Exoplanètes potentiellement habitables

    53

    20,45%

    55

    3,77%

    Exolunes habitables prédites

    40

    -6,98%

    40

    0%

     

    Très Bonne Année 2019.

    https://fr.wikipedia.org/wiki/2019

     
    Robert Brugerolles

     

     


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