Adult stem cellAdult stem cells are undifferentiated cells, found throughout the body after development, that multiply by cell division to replenish dying cells and regenerate damaged tissues. Also known as somatic stem cells (from Greek σωματικóς, meaning of the body), they can be found in juvenile, adult animals, and humans, unlike embryonic stem cells. Scientific interest in adult stem cells is centered around two main characteristics.
Reproduction chez les plantes à fleursthumb|Abeille en train de butiner. La fleur représente l'organe de reproduction chez les plantes à fruits (Angiospermes). Les étamines produisent les grains de pollen qui contiennent les cellules reproductrices mâles, tandis que le pistil abrite l'ovule. La fécondation est généralement croisée, c'est-à-dire que dans la plupart des cas, une plante ne peut pas s'auto-féconder. Fleur La fleur est constituée de pétales, d’étamines avec les sacs polliniques (contenant des cellules reproductrices mâles), et des pistils ou carpelles avec les ovaires (contenant des cellules reproductrices femelles) et les stigmates.
Stem-cell nicheStem-cell niche refers to a microenvironment, within the specific anatomic location where stem cells are found, which interacts with stem cells to regulate cell fate. The word 'niche' can be in reference to the in vivo or in vitro stem-cell microenvironment. During embryonic development, various niche factors act on embryonic stem cells to alter gene expression, and induce their proliferation or differentiation for the development of the fetus.
Programme informatiqueUn programme informatique est un ensemble d'instructions et d’opérations destinées à être exécutées par un ordinateur. Un programme source est un code écrit par un informaticien dans un langage de programmation. Il peut être compilé vers une forme binaire ou directement interprété. Un programme binaire décrit les instructions à exécuter par un microprocesseur sous forme numérique. Ces instructions définissent un langage machine.
Ensemble dominantEn théorie des graphes, un ensemble dominant (ou dominating set en anglais) d'un graphe G = ( S, A ) est un sous-ensemble D de l'ensemble S des sommets tel que tout sommet qui n'appartient pas à D possède au moins une arête d'extrémité un sommet de D. Le problème de l'ensemble dominant est de déterminer, étant donné G et un entier naturel k, si G possède un ensemble dominant d'au plus k sommets. Ce problème est NP-complet.
Fermé (topologie)En mathématiques, dans un espace topologique E, un fermé est un sous-ensemble de E dont le complémentaire est un ouvert. Toute réunion d'une famille finie de fermés est un fermé (y compris l'ensemble vide ∅, qui est — par définition — la réunion de la famille vide). Toute intersection d'une famille (finie ou infinie) de fermés est un fermé (y compris l'espace E tout entier, qui est — par convention dans ce contexte — l'intersection de la famille vide).
Ensemble convexeUn objet géométrique est dit convexe lorsque, chaque fois qu'on y prend deux points et , le segment qui les joint y est entièrement contenu. Ainsi un cube plein, un disque ou une boule sont convexes, mais un objet creux ou bosselé ne l'est pas. On suppose travailler dans un contexte où le segment reliant deux points quelconques et a un sens (par exemple dans un espace affine sur R — en particulier dans un espace affine sur C — ou dans un ).
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Codage neuronalLe codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
