32 resultados para generalized integral transforms
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IL-15 has recently been shown to induce the differentiation of functional dendritic cells (DCs) from human peripheral blood monocytes. Since DCs lay in close proximity to epithelial cells in the airway mucosa, we investigated whether airway epithelial cells release IL-15 in response to inflammatory stimuli and thereby induce differentiation and maturation of DCs. Alveolar (A549) and bronchial (BEAS-2B) epithelial cells produced IL-15 spontaneously and in a time- and dose-dependent manner after stimulation with IL-1beta, IFN-gamma, or TNF-alpha. Airway epithelial cell supernatants induced an increase of IL-15Ralpha gene expression in ex vivo monocytes, and stimulated DCs enhanced their IL-15Ralpha gene expression up to 300-fold. Airway epithelial cell-conditioned media induced the differentiation of ex vivo monocytes into partially mature DCs (HLA-DR+, DC-SIGN+, CD14+, CD80-, CD83+, CD86+, CCR3+, CCR6(+), CCR7-). Based on their phenotypic (CD123+, BDCA2+, BDCA4+, BDCA1(-), CD1a-) and functional properties (limited maturation upon stimulation with LPS and limited capacity to induce T cell proliferation), these DCs resembled plasmacytoid DCs. The effects of airway epithelial cell supernatants were largely blocked by a neutralizing monoclonal antibody to IL-15. Thus, our results demonstrate that airway epithelial cell-conditioned media have the capacity to differentiate monocytes into functional DCs, a process substantially mediated by epithelial-derived IL-15.
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SUMMARY: A top scoring pair (TSP) classifier consists of a pair of variables whose relative ordering can be used for accurately predicting the class label of a sample. This classification rule has the advantage of being easily interpretable and more robust against technical variations in data, as those due to different microarray platforms. Here we describe a parallel implementation of this classifier which significantly reduces the training time, and a number of extensions, including a multi-class approach, which has the potential of improving the classification performance. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Full C++ source code and R package Rgtsp are freely available from http://lausanne.isb-sib.ch/~vpopovic/research/. The implementation relies on existing OpenMP libraries.
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Résumé : La production de nectar assure aux plantes entomophiles un important succès reproducteur. Malgré cela, de nombreuses espèces d'orchidées ne produisent pas de nectar. La majorité de ces orchidées dites trompeuses exploitent simplement l'instinct des pollinisateurs généralistes, qui les pousse à chercher du nectar dans les fleurs. Afin d'optimiser la récolte de nectar, les pollinisateurs apprennent à différencier les fleurs trompeuses des nectarifères, et à concentrer leurs visites sur ces dernières, au détriment des plantes trompeuses. Chez les orchidées non autogames, la reproduction est assurée uniquement par les pollinisateurs. L'apprentissage des pollinisateurs a donc un impact négatif sur la reproduction des orchidées trompeuses. Cependant, les caractéristiques d'une espèce trompeuse et des espèces nectarifères au sein d'une communauté végétale peuvent affecter l'apprentissage et le taux de visite des pollinisateurs aux plantes trompeuses. J'ai réalisé des expériences en milieu naturel et en milieu contrôlé, pour déterminer si les caractéristiques florales, spatiales et temporelles des communautés affectent le taux de visite et le succès reproducteur de plantes trompeuses. Une agrégation spatiale élevée des plantes trompeuses et des plantes nectarifères diminue le succès reproducteur des plantes trompeuses. De plus, les pollinisateurs visitent plus souvent l'espèce trompeuse Iorsque ses fleurs sont de couleur similaire à celles de l'espèce nectarifère. Cet effet bénéfique de la similarité pour la couleur des fleurs s'accentue si les deux espèces sont mélangées et proches spatialement, ou si l'espèce trompeuse fleurit après l'espèce nectarifère. Enfin, le comportement des pollinisateurs n'est pas tout de suite affecté lorsque les caractéristiques de la communauté changent. Les caractéristiques des communautés végétales affectent donc la reproduction des espèces trompeuses. Bien que L'absence de coûts associés à la production de nectar, l'exportation efficace de pollen et la production de graines de qualité dont bénéficient les orchidées trompeuses favorisent Ieur maintien, les caractéristiques de la communauté peuvent aussi y contribuer. Mon étude fournit donc une explication alternative et complémentaire au maintien des orchidées trompeuses. Je conclus par une discussion des implications possibles de ces résultats sur le maintien et l'évolution des orchidées trompeuses, en tenant compte de la dynamique des caractéristiques des communautés végétales naturelles. Abstract : Despite the importance of producing food to ensure a high reproductive success, many orchid species lack such rewards. The majority of deceptive orchids simply exploit the instinctive food-foraging behaviour of generalist pollinators. This strategy is termed generalized food deception. To optimize their foraging efficiency, pollinators can learn to discriminate deceptive from rewarding flowers and to focus their visits to the rewarding plants, to the disadvantage of the deceptive plants. Because the reproductive success of non-autogamous orchids entirely relies on pollinator visitation rate, pollinator learning decreases the reproductive success of deceptive orchids. However, the characteristics of deceptive and rewarding plants within a community may affect pollinator learning and visitation rate to a deceptive orchid. Therefore, the biological characteristics of natural plant communities may be crucial to the maintenance of generalized food deceptive orchids. My study focused on the floral, spatial and temporal characteristics of plant communities. I used both in and ex sitar experiments to investigate whether these characteristics influence pollinator visitation rates and the reproductive success of deceptive orchids. A high spatial aggregation of both deceptive and rewarding species decreased the reproductive success of the deceptive species. Also, being of similar flower colour to rewarding sympatric species increased pollinator visitation rates to a deceptive species. The beneficial effect of flower colour similarity was even more pronounced when both species were spatially closely mingled or when the deceptive species flowered after the rewarding species. Finally, pollinator behaviour was unaffected in the short term by a change in the characteristics of plant communities, indicating that pollinators need time to learn under new conditions. Thus, the characteristics of plant communities may crucially affect the reproductive success of deceptive orchids. Although the absence of costs associated with nectar production, the efficient pollen export and the high seed quality of deceptive orchids may favour their maintenance, the characteristics of plant communities may also contribute to it. Therefore, my study provides an alternative yet complementary explanation to the maintenance of generalized food deceptive orchids in natural populations. I discuss the possible implications for the maintenance and the evolution of generalized food deceptive orchids with regards to the floral and temporal dynamics of natural plant communities.
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Generalized Born methods are currently among the solvation models most commonly used for biological applications. We reformulate the generalized Born molecular volume method initially described by (Lee et al, 2003, J Phys Chem, 116, 10606; Lee et al, 2003, J Comp Chem, 24, 1348) using fast Fourier transform convolution integrals. Changes in the initial method are discussed and analyzed. Finally, the method is extensively checked with snapshots from common molecular modeling applications: binding free energy computations and docking. Biologically relevant test systems are chosen, including 855-36091 atoms. It is clearly demonstrated that, precision-wise, the proposed method performs as good as the original, and could better benefit from hardware accelerated boards.
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As modern molecular biology moves towards the analysis of biological systems as opposed to their individual components, the need for appropriate mathematical and computational techniques for understanding the dynamics and structure of such systems is becoming more pressing. For example, the modeling of biochemical systems using ordinary differential equations (ODEs) based on high-throughput, time-dense profiles is becoming more common-place, which is necessitating the development of improved techniques to estimate model parameters from such data. Due to the high dimensionality of this estimation problem, straight-forward optimization strategies rarely produce correct parameter values, and hence current methods tend to utilize genetic/evolutionary algorithms to perform non-linear parameter fitting. Here, we describe a completely deterministic approach, which is based on interval analysis. This allows us to examine entire sets of parameters, and thus to exhaust the global search within a finite number of steps. In particular, we show how our method may be applied to a generic class of ODEs used for modeling biochemical systems called Generalized Mass Action Models (GMAs). In addition, we show that for GMAs our method is amenable to the technique in interval arithmetic called constraint propagation, which allows great improvement of its efficiency. To illustrate the applicability of our method we apply it to some networks of biochemical reactions appearing in the literature, showing in particular that, in addition to estimating system parameters in the absence of noise, our method may also be used to recover the topology of these networks.
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We propose robust estimators of the generalized log-gamma distribution and, more generally, of location-shape-scale families of distributions. A (weighted) Q tau estimator minimizes a tau scale of the differences between empirical and theoretical quantiles. It is n(1/2) consistent; unfortunately, it is not asymptotically normal and, therefore, inconvenient for inference. However, it is a convenient starting point for a one-step weighted likelihood estimator, where the weights are based on a disparity measure between the model density and a kernel density estimate. The one-step weighted likelihood estimator is asymptotically normal and fully efficient under the model. It is also highly robust under outlier contamination. Supplementary materials are available online.
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Proteins PRPF31, PRPF3 and PRPF8 (RP-PRPFs) are ubiquitously expressed components of the spliceosome, a macromolecular complex that processes nearly all pre-mRNAs. Although these spliceosomal proteins are conserved in eukaryotes and are essential for survival, heterozygous mutations in human RP-PRPF genes lead to retinitis pigmentosa, a hereditary disease restricted to the eye. Using cells from patients with 10 different mutations, we show that all clinically relevant RP-PRPF defects affect the stoichiometry of spliceosomal small nuclear RNAs (snRNAs), the protein composition of tri-small nuclear ribonucleoproteins and the kinetics of spliceosome assembly. These mutations cause inefficient splicing in vitro and affect constitutive splicing ex-vivo by impairing the removal of at least 9% of endogenously expressed introns. Alternative splicing choices are also affected when RP-PRPF defects are present. Furthermore, we show that the steady-state levels of snRNAs and processed pre-mRNAs are highest in the retina, indicating a particularly elevated splicing activity. Our results suggest a role for PRPFs defects in the etiology of PRPF-linked retinitis pigmentosa, which appears to be a truly systemic splicing disease. Although these mutations cause widespread and important splicing defects, they are likely tolerated by the majority of human tissues but are critical for retinal cell survival.
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Depuis le séminaire H. Cartan de 1954-55, il est bien connu que l'on peut trouver des éléments de torsion arbitrairement grande dans l'homologie entière des espaces d'Eilenberg-MacLane K(G,n) où G est un groupe abélien non trivial et n>1. L'objectif majeur de ce travail est d'étendre ce résultat à des H-espaces possédant plus d'un groupe d'homotopie non trivial. Dans le but de contrôler précisément le résultat de H. Cartan, on commence par étudier la dualité entre l'homologie et la cohomologie des espaces d'Eilenberg-MacLane 2-locaux de type fini. On parvient ainsi à raffiner quelques résultats qui découlent des calculs de H. Cartan. Le résultat principal de ce travail peut être formulé comme suit. Soit X un H-espace ne possédant que deux groupes d'homotopie non triviaux, tous deux finis et de 2-torsion. Alors X n'admet pas d'exposant pour son groupe gradué d'homologie entière réduite. On construit une large classe d'espaces pour laquelle ce résultat n'est qu'une conséquence d'une caractéristique topologique, à savoir l'existence d'un rétract faible X K(G,n) pour un certain groupe abélien G et n>1. On généralise également notre résultat principal à des espaces plus compliqués en utilisant la suite spectrale d'Eilenberg-Moore ainsi que des méthodes analytiques faisant apparaître les nombres de Betti et leur comportement asymptotique. Finalement, on conjecture que les espaces qui ne possédent qu'un nombre fini de groupes d'homotopie non triviaux n'admettent pas d'exposant homologique. Ce travail contient par ailleurs la présentation de la « machine d'Eilenberg-MacLane », un programme C++ conçu pour calculer explicitement les groupes d'homologie entière des espaces d'Eilenberg-MacLane. <br/><br/>By the work of H. Cartan, it is well known that one can find elements of arbitrarilly high torsion in the integral (co)homology groups of an Eilenberg-MacLane space K(G,n), where G is a non-trivial abelian group and n>1. The main goal of this work is to extend this result to H-spaces having more than one non-trivial homotopy groups. In order to have an accurate hold on H. Cartan's result, we start by studying the duality between homology and cohomology of 2-local Eilenberg-MacLane spaces of finite type. This leads us to some improvements of H. Cartan's methods in this particular case. Our main result can be stated as follows. Let X be an H-space with two non-vanishing finite 2-torsion homotopy groups. Then X does not admit any exponent for its reduced integral graded (co)homology group. We construct a wide class of examples for which this result is a simple consequence of a topological feature, namely the existence of a weak retract X K(G,n) for some abelian group G and n>1. We also generalize our main result to more complicated stable two stage Postnikov systems, using the Eilenberg-Moore spectral sequence and analytic methods involving Betti numbers and their asymptotic behaviour. Finally, we investigate some guesses on the non-existence of homology exponents for finite Postnikov towers. We conjecture that Postnikov pieces do not admit any (co)homology exponent. This work also includes the presentation of the "Eilenberg-MacLane machine", a C++ program designed to compute explicitely all integral homology groups of Eilenberg-MacLane spaces. <br/><br/>Il est toujours difficile pour un mathématicien de parler de son travail. La difficulté réside dans le fait que les objets qu'il étudie sont abstraits. On rencontre assez rarement un espace vectoriel, une catégorie abélienne ou une transformée de Laplace au coin de la rue ! Cependant, même si les objets mathématiques sont difficiles à cerner pour un non-mathématicien, les méthodes pour les étudier sont essentiellement les mêmes que celles utilisées dans les autres disciplines scientifiques. On décortique les objets complexes en composantes plus simples à étudier. On dresse la liste des propriétés des objets mathématiques, puis on les classe en formant des familles d'objets partageant un caractère commun. On cherche des façons différentes, mais équivalentes, de formuler un problème. Etc. Mon travail concerne le domaine mathématique de la topologie algébrique. Le but ultime de cette discipline est de parvenir à classifier tous les espaces topologiques en faisant usage de l'algèbre. Cette activité est comparable à celle d'un ornithologue (topologue) qui étudierait les oiseaux (les espaces topologiques) par exemple à l'aide de jumelles (l'algèbre). S'il voit un oiseau de petite taille, arboricole, chanteur et bâtisseur de nids, pourvu de pattes à quatre doigts, dont trois en avant et un, muni d'une forte griffe, en arrière, alors il en déduira à coup sûr que c'est un passereau. Il lui restera encore à déterminer si c'est un moineau, un merle ou un rossignol. Considérons ci-dessous quelques exemples d'espaces topologiques: a) un cube creux, b) une sphère et c) un tore creux (c.-à-d. une chambre à air). a) b) c) Si toute personne normalement constituée perçoit ici trois figures différentes, le topologue, lui, n'en voit que deux ! De son point de vue, le cube et la sphère ne sont pas différents puisque ils sont homéomorphes: on peut transformer l'un en l'autre de façon continue (il suffirait de souffler dans le cube pour obtenir la sphère). Par contre, la sphère et le tore ne sont pas homéomorphes: triturez la sphère de toutes les façons (sans la déchirer), jamais vous n'obtiendrez le tore. Il existe un infinité d'espaces topologiques et, contrairement à ce que l'on serait naïvement tenté de croire, déterminer si deux d'entre eux sont homéomorphes est très difficile en général. Pour essayer de résoudre ce problème, les topologues ont eu l'idée de faire intervenir l'algèbre dans leurs raisonnements. Ce fut la naissance de la théorie de l'homotopie. Il s'agit, suivant une recette bien particulière, d'associer à tout espace topologique une infinité de ce que les algébristes appellent des groupes. Les groupes ainsi obtenus sont appelés groupes d'homotopie de l'espace topologique. Les mathématiciens ont commencé par montrer que deux espaces topologiques qui sont homéomorphes (par exemple le cube et la sphère) ont les même groupes d'homotopie. On parle alors d'invariants (les groupes d'homotopie sont bien invariants relativement à des espaces topologiques qui sont homéomorphes). Par conséquent, deux espaces topologiques qui n'ont pas les mêmes groupes d'homotopie ne peuvent en aucun cas être homéomorphes. C'est là un excellent moyen de classer les espaces topologiques (pensez à l'ornithologue qui observe les pattes des oiseaux pour déterminer s'il a affaire à un passereau ou non). Mon travail porte sur les espaces topologiques qui n'ont qu'un nombre fini de groupes d'homotopie non nuls. De tels espaces sont appelés des tours de Postnikov finies. On y étudie leurs groupes de cohomologie entière, une autre famille d'invariants, à l'instar des groupes d'homotopie. On mesure d'une certaine manière la taille d'un groupe de cohomologie à l'aide de la notion d'exposant; ainsi, un groupe de cohomologie possédant un exposant est relativement petit. L'un des résultats principaux de ce travail porte sur une étude de la taille des groupes de cohomologie des tours de Postnikov finies. Il s'agit du théorème suivant: un H-espace topologique 1-connexe 2-local et de type fini qui ne possède qu'un ou deux groupes d'homotopie non nuls n'a pas d'exposant pour son groupe gradué de cohomologie entière réduite. S'il fallait interpréter qualitativement ce résultat, on pourrait dire que plus un espace est petit du point de vue de la cohomologie (c.-à-d. s'il possède un exposant cohomologique), plus il est intéressant du point de vue de l'homotopie (c.-à-d. il aura plus de deux groupes d'homotopie non nuls). Il ressort de mon travail que de tels espaces sont très intéressants dans le sens où ils peuvent avoir une infinité de groupes d'homotopie non nuls. Jean-Pierre Serre, médaillé Fields en 1954, a montré que toutes les sphères de dimension >1 ont une infinité de groupes d'homotopie non nuls. Des espaces avec un exposant cohomologique aux sphères, il n'y a qu'un pas à franchir...