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Le stockage S3 : Un exemple pour la visualisation de cartes interactives
No full textL'imagerie satellitaire est un gros producteur de données utilisé dans de nombreux domaines d'activités. Un satellite comme Pléiades Neo, lancée en 2021, peut produire des images de la Terre à 30 centimètres de résolution, de quoi crée une mosaïque globale de 1.5 peta-pixels sur l'ensemble du globe; qu'il faut régulièrement mettre à jour pour suivre l'évolution de notre planète. Manipuler de tel volume de fichier (~15 Po/annuel) impose d'utiliser des technologies de stockage particulièrement efficace pour héberger l'archive historique et la mettre à disposition des utilisateurs. Pour faciliter la manipulation de ces cartes, tout particulièrement pour les appareils mobiles, les mosaïques globales doivent être découpées en petites tuiles de quelque kilo-octet pour n'envoyer à l'utilisateur que la sous-partie de l'image qui lui est pertinente. Historiquement, cette étape de tuilage était effectuée soit, à la demande par un serveur de carte (WMS) sous la forme d'un middleware, qui devait absorber en direct la charge de tous les utilisateurs; soit en amont et de manière systématique en hébergeant des milliards de tuiles de manière statiques (WMTS), typiquement sur un stockage objet de type S3. En 2019, l'Open Geospatial Consortium (OGC) a introduit un nouveau standard, le Cloud-Optmized Geotiff (COG) permettant de combiner le meilleur des deux mondes. Moyennant une structuration préalable du fichier, il est désormais possible d'utiliser les "HTTP range requests" sur une gateway S3 pour s'affranchir d'un middleware et ne plus avoir besoin de pré-tuiler les mosaïques en milliards de fichiers. Nous verrons dans cet exposé comment les COG permettent de grandement simplifier la génération de cartes interactives
Microtomoscan of Clay-Sulfate Rock after Exposure to NaCl in the Desiccator for 62 Days, Part 2
No full textmicrotomosa
Gut microbiota_Low protein diet_CKD_Mice and human
No full textLow-protein diets (LPD) are recommended in chronic kidney disease (CKD) to reduce disease progression. However, their clinical efficacy and safety is debated due to the risk of protein-energy wasting. A deeper mechanistic understanding is therefore required. Herein, the metabolic effects of LPD in both murine models and a randomized controlled trial in non-diabetic CKD patients was investigated, focusing on glucose homeostasis, uremic toxin (UTs) levels, gut microbiota remodeling, and endocrine adaptations. In both experimental and clinical settings, LPD improved glucose tolerance and significantly decreased circulating levels of gut-derived UTs. These metabolic improvements were associated with alterations in gut microbiota composition and function, including the downregulation of microbial pathways involved in aromatic amino acid biosynthesis. In both mice and patients, LPD triggered a robust hepatic induction of fibroblast growth factor 21 (FGF21), an endocrine regulator of amino acid deficiency. FGF21 levels correlated negatively with lean mass and positively with fat mass and glycemic control, supporting a dual role in metabolic adaptation and catabolic signaling. To mitigate the adverse nutritional effects of LPD, we administered Lactiplantibacillus plantarum (LpWJL), a probiotic previously found to enhance growth under nutritional stress in CKD mice. LpWJL restored circulating amino acid levels, suppressed FGF21 induction and stress-related biosynthetic responses, and preserved body weight and composition, without impairing the benefits of LPD on kidney and metabolic parameters. The present findings identify UTs and FGF21 as crucial factors of the metabolic response to LPD, and support microbiota-targeted strategies, such as LpWJL supplementation, to enhance LPD efficacy. Clinical trials are however required to confirm their relevance in CKD management
Projections hydrologiques Explore2 du débit pour le modèle SMASH sous RCP 8.5
No full textDébit journalier simulé par le modèle hydrologique SMASH pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 8.5. Ces fichiers résultent de la concaténation des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement sur le portail https://www.drias-eau.fr/commande.
Ce dépôt regroupe un fichier NetCDF par couple GCM/RCM et correction de biais. Retrouvez davantage d'information sur la chaîne de modélisation du climat dans les métadonnées des fichiers NetCDF et le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML .
La description des modèles hydrologiques utilisés est disponible dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires :
Description de l'ensemble des chaînes de modélisations : https://doi.org/10.57745/R6HG5X
Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5
Liste des simulations des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ
Décomposition des chaînes de caractère formant le nom des fichiers NetCDF, séparées par des "_" :
{1}: Variable : Nom de la variable (avec Adjust si les données sont corrigées)
{2}: Domain : Couverture spatiale des données
{3}: GCM-Inst-Model : Identifiant du GCM forçeur = Institut-Modèle
{4}: Experiment : Identifiant de l’expérience historique ou future via le scénario
{5}: Member : Numéro du membre de l'ensemble
{6}: RCM-Inst-Model : Identifiant du RCM = Institut-Modèle
{7}: Version : Identifiant de l’expérience historique ou future via le scénario
{8}: Bc-Inst-Method-Obs-Period : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique =
Institut-Méthode-Réanalyse-Période
{9}: HYDRO-Inst-Model : Identifiant du HYDRO = Institut-Modèle
{10}: TimeFrequency : Pas de temps du jeu de données
{11}: Startyear-Endyear : Couverture temporelle des données sous forme YYYYMMDD-YYYYMMD
Metabolites characterization in boosting orphan legumes from the Mediterranean Basin: INRAE 2024 trial datasets of accession Sofades
No full textResults of the greenhouse trial on Sofades accession at INRAE-Versailles/ France
The trial was conducted from september 2023 to March 2024.
These data refer to metabolites (Chlorophyll, Anthocyanins, Flavonols and NBI ratio) measurements in Sofades accession.
The dataset is organised following the MIAPPE (Minimum Information About Plant Phenotyping Experiments)
The biological material file contains the information on the biological materials used for the trial.
The study and the observed variables files explains the observed variables and describe the study.
In the dataset file, the study_ID and the biologicalmaterial_ID refers to the identification of the trial from which the dataset is build.
The "Species_ID" column refers to the specy used in the study.
The "Accessions" column refers to the accession used in the study.
The "Treatment_ID" column refers to the treatment that is applied.
The "Days" columns refers to the different stage of development of the plant when the metabolites measurements are collected.
The 'Chlorophyll', 'Anthocyanins', 'Flavonols' and 'NBI (Nitrogen Balance Ratio)' columns refer to the measurement results of each of these metabolites. The measurement unit is µg/cm².
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RPG complété 2023 Région Bretagne
No full textRPG complété 2023. Complète le RPG campagne 2023 pour la région Bretagne (départements 22, 29, 35 et 56 ; combinés). Contient les parcelles agricoles hors RPG. Données géographiques (vectorielles, shapefile), parcellaires. Sources : IGN, OSO/Cesbio. Traitements : INRAE US ODR, 2025
Analyse des débits et de la recharge potentielle des aquifères par niveau de réchauffement et par secteur hydrographique — Fiche de synthèse
No full textComplète le rapport Évolution de l’hydrologie de surface en France par niveau de réchauffement
À pour notice complémentaire Notice de lecture des fiches des changements hydrologiques (recharge et débit) par niveau de réchauffement
À pour métadonnées complémentaires Sélections de narratifs hydrologiques (narraTRACC) par niveau de réchauffement sur chaque secteur hydrographique
Ces rapports techniques rassemblent des fiches qui décrivent de manière synthétique l’évolution de variables descriptives du climat, de la recharge potentielle et du régime hydrologique, par niveau de réchauffement et par secteur hydrographique.
Les fiches sont regroupées par région hydrographique. Deux niveaux de réchauffement de la la trajectoire de réchauffement de référence pour l’adaptation au changement climatique (TRACC) sont considérés : +2.7°C et +4°C par rapport à l'ère pré-industrielle. Les analyses portent sur des changements par rapport à la période de référence 1991-2020.
La diversité des futurs possibles est illustrée par des narratifs hydrologiques (au maximum quatre projections hydrologiques contrastées sur le secteur hydrographique)
Données de réplication pour : Mathematical model of the behavior of mesenchymal stem cells in skeletal muscle and adipose tissue of growing animals
No full textIn vitro data of skeletal muscle and adipose tissue stem cells in culture for a mathematical mode
FAZ55060 - supplementary material
No full textKey-files obtained during the analysis (see details in README.txt file
Spectroscopic data associated with the article "Exploring the photoswitching pathways and efficiency of NO isomerization in ethylenediamine ruthenium nitrosyl complexes"
No full textThe spectroscopic (UV-Vis and infrared) and calorimetric (DSC) data allow for the investigation of the mechanism of photoisomerization of the nitrosyl ligand in ruthenium ethylenediamine nitrosyl complexes