Développement de l’activité rythmique chez l’embryon du poisson-zébré

Les circuits neuronaux peuvent générer une panoplie de rythmes. Nous pouvons séparer les mécanismes de création de ces rythmes en deux grands types. Le premier consiste de circuits contrôlés par des cellules « pacemakers », ayant une activité rythmique intrinsèque, comme dans le ganglion stomatogastique des crustacés. Le deuxième consiste de circuits multi-neuronaux connectés par un réseau synaptique qui permet une activité rythmique sans la présence de neurones pacemakers, tel que démontré pour les circuits de la nage chez plusieurs vertébrés. Malgré nos connaissances des mécanismes de rhythmogénèse chez les vertébrés adultes, les mécanismes de la création et la maturation de ces circuits locomoteurs chez les embryons restent encore inconnus. Nous avons étudié cette question à l’aide du poisson-zébré où les embryons débutent leur activité motrice par des contractions spontanées alternantes à 17 heures post-fertilisation (hpf). Des études ont démontré que cette activité spontanée n’est pas sensible aux antagonistes de la transmission synaptique chimique et ne requiert pas le rhombencéphale. Après 28 hpf, les embryons commencent à nager et se propulser en réponse au toucher. Des études antérieures on démontré que l’apparition de la nage nécessite le rhombencéphale et la transmission synaptique chimique. Cette thèse explore la possibilité que ces changements comportementaux représentent la progression d’un circuit contrôle par un pacemaker à un circuit ou le rythme provient d’un circuit distribué. En mesurant le groupement des contractions de l’activité spontanée, plutôt que la fréquence moyenne, nous avons découvert une nouvelle forme d’activité spontanée qui débute à 22 hpf. Cette activité consiste de deux contractions alternantes à succession très rapide. Contrairement à l’activité spontanée présente dès 17 hpf cette nouvelle forme d’activité requiert le rhombencéphale et la transmission synaptique chimique, comme démontré pour la nage qui apparait à 28 hpf. Cette forme de comportement intermédiaire représente potentiellement une étape transitoire lors de la maturation des circuits moteurs.

Caractérisation fonctionnelle du gène AP1S1 mutant associé au syndrome de MEDNIK

Dans les cellules eucaryotes, le trafic intracellulaire de nombreuses protéines est assuré par des vésicules de transport tapissées de clathrine. Les complexes adaptateurs de clathrine (AP) sont responsables de l’assemblage de ces vésicules et de la sélection des protéines qui seront transportées. Nous avons étudié cinq familles atteintes du syndrome neurocutané MEDNIK qui est caractérisé par un retard mental, une entéropathie, une surdité, une neuropathie périphérique, de l’icthyose et de la kératodermie. Tous les cas connus de cette maladie à transmission autosomique récessive sont originaires de la région de Kamouraska, dans la province de Québec. Par séquençage direct des gènes candidats, nous avons identifié une mutation impliquant le site accepteur de l’épissage de l’intron 2 du gène codant pour la sous-unité σ1 du complexe AP1 (AP1S1). Cette mutation fondatrice a été retrouvée chez tous les individus atteints du syndrome MEDNIK et altère l’épissage normal du gène, menant à un codon stop prématuré. Afin de valider l’effet pathogène de la mutation, nous avons bloqué la traduction de cette protéine chez le poisson zébré en injectant une séquence d’oligonucléotides antisenses spécifique à AP1S1. À 48 heures après la fertilisation, les larves knock down pour AP1S1 montrent une réduction de la pigmentation, une désorganisation de la structure de l’épiderme et une perturbation du développement moteur. Alors que la surexpression de l’AP1S1 humain dans ce modèle a permis la récupération du phénotype normal, l’expression de l’AP1S1 mutant fut sans effet sur les phénotypes moteurs et cutanés des larves knock down. Les résultats obtenus montrent que la mutation du AP1S1 responsable du syndrome de MEDNIK est associée à une perte de fonction et que la sous-unité σ1 du complexe AP1 joue un rôle crucial dans l’organisation de l’épiderme et le développement de la moelle épinière.

Développement de lignées de poissons zébrés transgéniques pour l'étude du rôle de la protéine F dans la pathogenèse de l'hépatite C

Le virus de l’hépatite C (VHC) est une des principales causes d’hépatite chronique. La protéine F du VHC est codée par un cadre de lecture alternatif du gène de la capside, Core. La protéine F a été découverte après que l’on ait associé Core à plusieurs des fonctions pathogènes du VHC. Nous proposons donc que certaines fonctions biologiques et pathogènes attribuées à la protéine Core résultent de l’activité de la protéine F. Nous avons choisi de développer trois lignées de poissons zébrés (Danio rerio) qui expriment différentes versions de la protéine F afin d’étudier les effets de la protéine F et leur incidence dans la pathogenèse du VHC. Deux versions de la séquence codant pour la protéine F (AF11 et AUG26) et une version mutante du gène core (CoremutI) ont été introduites sur les vecteurs d’un système d’expression répressible spécifique au foie. Ces vecteurs ont été co-injectés dans des embryons unicellulaires de poissons zébrés pour générer les poissons fondateurs des lignées transgéniques. 19, 21 et 36 poissons ont été choisis comme fondateurs pour les lignées AF11, AUG26 et CoremutI respectivement. De ce nombre, 9, 11 et 11 poissons ont atteint la maturité, dans l’ordre pour les mêmes lignées, et seront croisés pour donner naissance à des lignées transgéniques stables. Les résultats de ces expériences nous permettront de mieux cerner les propriétés biologiques de la protéine F et de définir son rôle dans la pathogenèse du VHC.

Génération de lignées de poissons zébrés exprimant le gène muté TARDBP

La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est une maladie neurodégénérative due à une dégénérescence des motoneurones. Plus de 40 mutations du gène TARDBP ont été identifiées chez des patients SLA. Les défauts biochimiques de ces mutations étant encore inconnus, les modèles animaux sont présentement la seule mesure possible d’un phénotype. Pour étudier les conséquences physiopathologiques d’une de ces mutations, nous avons développé deux lignées transgéniques de poisson zébré, exprimant le gène humain TARDBP soit de type sauvage, soit avec la mutation G348C liée à la SLA, sous le contrôle d’un promoteur de choc thermique. Ces lignées ont été étudiées sur trois générations, après avoir établi un protocole de choc thermique induisant une expression ubiquitaire du transgène. Les embryons transgéniques de la génération F2 de la lignée exprimant la mutation développent un phénotype moteur suite à un choc thermique de 38.5°C pendant 30 minutes lorsque les embryons sont à 18 heures post-fertilisation. 60% des embryons ont une réponse anormale au toucher. De plus, une réduction de 28% de la longueur de pré-branchement des axones des motoneurones est observée. Ces résultats indiquent que notre lignée exprimant la protéine mutante TDP-43 est un modèle génétique de la SLA prometteur, qui ouvre des perspectives pour la compréhension de la physiopathologie de la maladie et la découverte de molécules thérapeutiques.

Étude de l’implication de la protéine F du virus de l’hépatite C dans le développement de pathologie hépatique chez deux lignées de poissons zébrés transgéniques

La protéine core du virus de l’hépatite C (VHC) serait responsable des principaux effets pathogènes du VHC, dont le développement de fibrose, stéatose, cirrhose et carcinome hépatocellulaire. Un cadre de lecture alternatif existe dans le gène de core, permettant la synthèse d’une autre protéine appelée ARFP (pour alternatate reading frame protein) ou protéine F (pour frameshift), dont le rôle reste encore mal compris. La présence de la protéine F lors de l’étude des fonctions biologiques de core ne pouvant être exclue, il est possible que certains rôles attribués à core reflètent en réalité l’activité de la protéine F. Afin de déterminer les fonctions biologiques de la protéine F dans les hépatocytes et son influence dans la pathogenèse associée au VHC, nous avons généré des lignées transgéniques de poissons zébrés (Danio rerio) dans lesquelles l’expression de deux versions de la protéine F (AF11opti et AUG26opti) a été ciblée au foie par l’utilisation du promoteur de la liver fatty acid binding protein (L-FABP). Le phénotype des poissons transgéniques de génération F2 a été analysé au niveau morphologique, histologique et microscopique afin de rechercher des signes de pathologie hépatique. Nos résultats ont démontré l’implication de la protéine F dans le développement de stéatose hépatique chez les deux lignées transgéniques, mais aucun signe de fibrose ou d’oncogenèse n’a été détecté. L’identification des mécanismes cellulaires et moléculaires responsables de l’accumulation lipidique induite par la protéine F pourrait permettre de mieux comprendre son rôle dans la pathogenèse du VHC, et mener au développement de nouvelles stratégies antivirales.

A Numerical Solution Using an Adaptively Preconditioned Lanczos Method for a Class of Linear Systems Related with the Fractional Poisson Equation

This study considers the solution of a class of linear systems related with the fractional Poisson equation (FPE) (−∇2)α/2φ=g(x,y) with nonhomogeneous boundary conditions on a bounded domain. A numerical approximation to FPE is derived using a matrix representation of the Laplacian to generate a linear system of equations with its matrix A raised to the fractional power α/2. The solution of the linear system then requires the action of the matrix function f(A)=A−α/2 on a vector b. For large, sparse, and symmetric positive definite matrices, the Lanczos approximation generates f(A)b≈β0Vmf(Tm)e1. This method works well when both the analytic grade of A with respect to b and the residual for the linear system are sufficiently small. Memory constraints often require restarting the Lanczos decomposition; however this is not straightforward in the context of matrix function approximation. In this paper, we use the idea of thick-restart and adaptive preconditioning for solving linear systems to improve convergence of the Lanczos approximation. We give an error bound for the new method and illustrate its role in solving FPE. Numerical results are provided to gauge the performance of the proposed method relative to exact analytic solutions.

Poisson, Poisson-gamma and zero-inflated regression models of motor vehicle crashes: balancing statistical fit and theory

There has been considerable research conducted over the last 20 years focused on predicting motor vehicle crashes on transportation facilities. The range of statistical models commonly applied includes binomial, Poisson, Poisson-gamma (or negative binomial), zero-inflated Poisson and negative binomial models (ZIP and ZINB), and multinomial probability models. Given the range of possible modeling approaches and the host of assumptions with each modeling approach, making an intelligent choice for modeling motor vehicle crash data is difficult. There is little discussion in the literature comparing different statistical modeling approaches, identifying which statistical models are most appropriate for modeling crash data, and providing a strong justification from basic crash principles. In the recent literature, it has been suggested that the motor vehicle crash process can successfully be modeled by assuming a dual-state data-generating process, which implies that entities (e.g., intersections, road segments, pedestrian crossings, etc.) exist in one of two states—perfectly safe and unsafe. As a result, the ZIP and ZINB are two models that have been applied to account for the preponderance of “excess” zeros frequently observed in crash count data. The objective of this study is to provide defensible guidance on how to appropriate model crash data. We first examine the motor vehicle crash process using theoretical principles and a basic understanding of the crash process. It is shown that the fundamental crash process follows a Bernoulli trial with unequal probability of independent events, also known as Poisson trials. We examine the evolution of statistical models as they apply to the motor vehicle crash process, and indicate how well they statistically approximate the crash process. We also present the theory behind dual-state process count models, and note why they have become popular for modeling crash data. A simulation experiment is then conducted to demonstrate how crash data give rise to “excess” zeros frequently observed in crash data. It is shown that the Poisson and other mixed probabilistic structures are approximations assumed for modeling the motor vehicle crash process. Furthermore, it is demonstrated that under certain (fairly common) circumstances excess zeros are observed—and that these circumstances arise from low exposure and/or inappropriate selection of time/space scales and not an underlying dual state process. In conclusion, carefully selecting the time/space scales for analysis, including an improved set of explanatory variables and/or unobserved heterogeneity effects in count regression models, or applying small-area statistical methods (observations with low exposure) represent the most defensible modeling approaches for datasets with a preponderance of zeros

Robust designs for Poisson regression models

We consider the problem of how to construct robust designs for Poisson regression models. An analytical expression is derived for robust designs for first-order Poisson regression models where uncertainty exists in the prior parameter estimates. Given certain constraints in the methodology, it may be necessary to extend the robust designs for implementation in practical experiments. With these extensions, our methodology constructs designs which perform similarly, in terms of estimation, to current techniques, and offers the solution in a more timely manner. We further apply this analytic result to cases where uncertainty exists in the linear predictor. The application of this methodology to practical design problems such as screening experiments is explored. Given the minimal prior knowledge that is usually available when conducting such experiments, it is recommended to derive designs robust across a variety of systems. However, incorporating such uncertainty into the design process can be a computationally intense exercise. Hence, our analytic approach is explored as an alternative.

Robust designs for Poisson regression models

We consider the problem of how to construct robust designs for Poisson regression models. An analytical expression is derived for robust designs for first-order Poisson regression models where uncertainty exists in the prior parameter estimates. Given certain constraints in the methodology, it may be necessary to extend the robust designs for implementation in practical experiments. With these extensions, our methodology constructs designs which perform similarly, in terms of estimation, to current techniques, and offers the solution in a more timely manner. We further apply this analytic result to cases where uncertainty exists in the linear predictor. The application of this methodology to practical design problems such as screening experiments is explored. Given the minimal prior knowledge that is usually available when conducting such experiments, it is recommended to derive designs robust across a variety of systems. However, incorporating such uncertainty into the design process can be a computationally intense exercise. Hence, our analytic approach is explored as an alternative.

Efficient solution of two-sided nonlinear space-fractional diffusion equations using fast Poisson preconditioners

We develop a fast Poisson preconditioner for the efficient numerical solution of a class of two-sided nonlinear space fractional diffusion equations in one and two dimensions using the method of lines. Using the shifted Gr¨unwald finite difference formulas to approximate the two-sided(i.e. the left and right Riemann-Liouville) fractional derivatives, the resulting semi-discrete nonlinear systems have dense Jacobian matrices owing to the non-local property of fractional derivatives. We employ a modern initial value problem solver utilising backward differentiation formulas and Jacobian-free Newton-Krylov methods to solve these systems. For efficient performance of the Jacobianfree Newton-Krylov method it is essential to apply an effective preconditioner to accelerate the convergence of the linear iterative solver. The key contribution of our work is to generalise the fast Poisson preconditioner, widely used for integer-order diffusion equations, so that it applies to the two-sided space fractional diffusion equation. A number of numerical experiments are presented to demonstrate the effectiveness of the preconditioner and the overall solution strategy.